Perguntas com a marcação «information-retrieval»

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Categorização de texto: combinando diferentes tipos de recursos
O problema que estou enfrentando é categorizar textos curtos em várias classes. Minha abordagem atual é usar frequências de termo ponderadas tf-idf e aprender um classificador linear simples (regressão logística). Isso funciona razoavelmente bem (cerca de 90% da macro F-1 no conjunto de testes, quase 100% no conjunto de treinamento). …


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aumentar o mapa de calor marítimo
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 

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Quantas células LSTM devo usar?
Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …
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