Ciência de dados algorithms

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A lógica geralmente declara que, ao desajustar um modelo, sua capacidade de generalizar aumenta. Dito isto, claramente em algum momento a falta de ajuste de um modelo faz com que os modelos piorem, independentemente da complexidade dos dados. Como você sabe quando seu modelo alcançou o equilíbrio certo e não …

56 efficiency algorithms parameter

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GBM vs XGBOOST? Principais diferenças?

Estou tentando entender as principais diferenças entre GBM e XGBOOST. Tentei pesquisar no google, mas não consegui encontrar boas respostas que explicassem as diferenças entre os dois algoritmos e por que o xgboost quase sempre tem um desempenho melhor que o GBM. O que torna o XGBOOST tão rápido?

40 machine-learning algorithms xgboost ensemble-modeling gbm

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Quando usar o quê - Machine Learning [fechado]

Recentemente, em uma aula de Machine Learning do professor Oriol Pujol da UPC / Barcelona, ele descreveu os algoritmos, princípios e conceitos mais comuns a serem usados em uma ampla variedade de tarefas relacionadas ao aprendizado de máquina. Aqui eu os compartilho com você e pergunto: existe alguma estrutura abrangente …

39 machine-learning algorithms

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Os algoritmos da árvore de decisão são lineares ou não lineares

Recentemente, um amigo meu foi questionado se os algoritmos da árvore de decisão são lineares ou não-lineares em uma entrevista. Tentei procurar respostas para essa pergunta, mas não consegui encontrar nenhuma explicação satisfatória. Alguém pode responder e explicar a solução para esta pergunta? Além disso, quais são alguns outros exemplos …

21 machine-learning classification decision-trees algorithms pac-learning

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Como escalar o desenvolvimento de algoritmos?

Ao trabalhar na análise exploratória de dados e no desenvolvimento de algoritmos, percebo que a maior parte do meu tempo é gasta em um ciclo de visualização, gravação de código, execução em pequenos conjuntos de dados e repetição. Os dados que eu tenho tendem a ser do tipo visão por …

18 algorithms

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Algoritmos para agrupamento de texto

Eu tenho um problema de agrupar uma quantidade enorme de frases em grupos por seus significados. Isso é semelhante a um problema quando você tem muitas frases e deseja agrupá-las por seus significados. Quais algoritmos são sugeridos para fazer isso? Não conheço o número de clusters com antecedência (e, à …

17 clustering text-mining algorithms scikit-learn

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Clustering com base em pontuações de similaridade

Assume-se que temos um conjunto de elementos de E e uma similaridade ( não distância ) função SIM (EI, ej) entre dois elementos ei, ej ∈ E . Como poderíamos (eficientemente) agrupar os elementos de E usando sim ? k significa, por exemplo, requer um determinado k , o Canopy …

17 clustering algorithms similarity

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Diferença de recomendação baseada em item e baseada em usuário no Mahout

Eu gostaria de saber como exatamente a maioria das recomendações baseadas no usuário e no item diferem umas das outras. Define que Baseado no usuário : recomende itens encontrando usuários semelhantes. Isso geralmente é mais difícil de dimensionar devido à natureza dinâmica dos usuários. Baseado em itens: calcule a similaridade …

15 machine-learning data-mining algorithms recommender-system

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K-significa vs. K-significa online

K-means é um algoritmo bem conhecido para agrupamento, mas também há uma variação on-line desse algoritmo (K-means on-line). Quais são os prós e os contras dessas abordagens e quando cada um deve ser preferido?

15 clustering algorithms k-means

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Algoritmo eficiente para calcular a curva ROC de um classificador que consiste em um conjunto de classificadores disjuntos

Suponha que eu tenha os classificadores C_1 ... C_n disjuntos, no sentido de que nenhum dois retornará verdadeiro na mesma entrada (por exemplo, os nós em uma árvore de decisão). Eu quero construir um novo classificador que seja a união de alguns subconjuntos deles (por exemplo, eu quero decidir quais …

13 algorithms

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Qual é a diferença entre os métodos de compressão global e universal?

Entendo que os métodos de compactação podem ser divididos em dois conjuntos principais: global local O primeiro conjunto funciona independentemente dos dados que estão sendo processados, ou seja, eles não dependem de nenhuma característica dos dados e, portanto, não precisam executar nenhum pré-processamento em nenhuma parte do conjunto de dados …

12 classification algorithms encoding

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Como determinar se a sequência de caracteres é palavra ou ruído em inglês

Que tipo de recurso você tentará extrair da lista de palavras para previsão futura, é uma palavra existente ou apenas uma bagunça de caracteres? Há uma descrição da tarefa que encontrei lá . Você precisa escrever um programa que possa responder se uma determinada palavra é inglês. Isso seria fácil …

11 machine-learning nlp text-mining algorithms

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Pontuação de Fisher v / s descida de coordenadas para MLE em R

A função base R glm()usa a Pontuação de Fishers para o MLE, enquanto a função glmnetparece usar o método de descida de coordenadas para resolver a mesma equação. A descida de coordenadas é mais eficiente em termos de tempo que a pontuação de Fisher, pois a pontuação de Fisher calcula …

11 machine-learning r algorithms optimization

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Resolvendo um sistema de equações com dados esparsos

Estou tentando resolver um conjunto de equações que possui 40 variáveis independentes (x1, ..., x40) e uma variável dependente (y). O número total de equações (número de linhas) é ~ 300, e eu quero resolver o conjunto de 40 coeficientes que minimizam o erro total da soma dos quadrados entre …

11 machine-learning regression algorithms genetic

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A regressão logística é realmente um algoritmo de regressão?

A definição usual de regressão (tanto quanto sei) é prever uma variável de saída contínua de um determinado conjunto de variáveis de entrada . A regressão logística é um algoritmo de classificação binária, portanto produz uma saída categórica. É realmente um algoritmo de regressão? Se sim, por quê?

11 algorithms logistic-regression

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