Perguntas com a marcação «feature-extraction»

Na wikipedia, redução de dimensionalidade ou redução de dimensão é o processo de redução do número de variáveis ​​aleatórias em consideração e pode ser dividido em seleção e extração de recursos. Qual é a diferença entre a seleção e extração de recursos? Qual é um exemplo de redução de dimensionalidade …

58 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

Especificamente, o que estou procurando são ferramentas com alguma funcionalidade específica da engenharia de recursos. Eu gostaria de poder facilmente suavizar, visualizar, preencher lacunas, etc. Algo semelhante ao MS Excel, mas que tem R como idioma subjacente em vez de VB.

29 feature-selection  feature-extraction  feature-construction 

É melhor codificar recursos como mês e hora como fator ou numérico em um modelo de aprendizado de máquina? Por um lado, acho que a codificação numérica pode ser razoável, porque o tempo é um processo progressivo (o quinto mês é seguido pelo sexto mês), mas, por outro lado, acho …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

Eu estava lendo sobre a solução para esse desafio OTTO Kaggle e a solução em primeiro lugar parece usar várias transformações para os dados de entrada X, por exemplo Log (X + 1), sqrt (X + 3/8) etc. orientação geral sobre quando aplicar quais transformações de tipo a vários classificadores? …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

Estou tendo o campo 'hora' como meu atributo, mas são necessários valores cíclicos. Como eu poderia transformar o recurso para preservar as informações como '23' e '0' hora estão próximas não muito longe. Uma maneira de pensar é fazer a transformação: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 …

21 feature-extraction  feature-scaling  featurization 

Estou participando de uma competição de kaggle. O conjunto de dados possui cerca de 100 recursos e todos são desconhecidos (em termos do que realmente representam). Basicamente, são apenas números. As pessoas estão realizando muita engenharia de recursos nesses recursos. Eu estou querendo saber como exatamente um é capaz de …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

Na minha classe, eu tenho que criar um aplicativo usando dois classificadores para decidir se um objeto em uma imagem é um exemplo de phylum porifera (seasponge) ou algum outro objeto. No entanto, estou completamente perdido quando se trata de técnicas de extração de recursos em python. Meu orientador me …

18 python  feature-extraction  image-recognition 

Eu sei que não há uma resposta clara para essa pergunta, mas vamos supor que eu tenha uma enorme rede neural, com muitos dados e que eu queira adicionar um novo recurso na entrada. A "melhor" maneira seria testar a rede com o novo recurso e ver os resultados, mas …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Eu estava passando por uma solução da competição de preços da habitação no Kaggle ( o núcleo da Human Analog sobre preços da habitação : técnicas avançadas de regressão ) e me deparei com esta parte: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

A extração e a seleção de recursos reduzem essencialmente a dimensionalidade dos dados, mas a extração de recursos também torna os dados mais separáveis, se eu estiver certo. Qual técnica seria preferida à outra e quando? Eu estava pensando, como a seleção de recursos não modifica os dados originais e …

14 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

Estou explorando diferentes tipos de estruturas de árvores de análise. As duas estruturas de árvore de análise amplamente conhecidas são a) árvore de análise baseada em constituintes eb) estruturas de árvore de análise baseadas em dependência. Eu sou capaz de usar gerar dois tipos de estruturas de árvore de análise …

13 machine-learning  nlp  feature-selection  feature-extraction 

Estou lendo uma apresentação e ela recomenda não usar a codificação deixar uma de fora, mas tudo bem com uma codificação quente. Eu pensei que ambos eram iguais. Alguém pode descrever quais são as diferenças entre eles?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

Eu implementei o sistema NER com o uso do algoritmo CRF com meus recursos artesanais que deram bons resultados. O fato é que eu usei muitos recursos diferentes, incluindo tags POS e lemas. Agora eu quero fazer o mesmo NER para um idioma diferente. O problema aqui é que não …

11 nlp  text-mining  feature-extraction 

Eu tenho conjuntos de dados que contêm, entre muitos recursos, coordenadas GPS (latitude e longitude). Eu gostaria de usar esses conjuntos de dados para explorar problemas como: (1) computação do ETA para conduzir entre os pontos inicial e final; e (2) estimar a quantidade de crimes para um ponto específico. …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial