Perguntas com a marcação «naive-bayes-classifier»

Estou tentando treinar um modelo de aumento de gradiente com mais de 50 mil exemplos com 100 recursos numéricos. XGBClassifierlida com 500 árvores em 43 segundos na minha máquina, enquanto GradientBoostingClassifierlida com apenas 10 árvores (!) em 1 minuto e 2 segundos :( Não me preocupei em tentar cultivar 500 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

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 

Se eu tiver um conjunto de dados de treinamento e treinar um Classificador Naive Bayes nele, e tiver um valor de atributo com probabilidade zero. Como faço para lidar com isso se mais tarde desejar prever a classificação em novos dados? O problema é que, se houver um zero no …

13 classification  naive-bayes-classifier 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Problema Tentei usar bayes Naive em um conjunto de dados rotulados de dados sobre crimes, mas obtive resultados realmente ruins (precisão de 7%). Naive Bayes corre muito mais rápido do que outros alogoritmos que eu estou usando, então eu queria tentar descobrir por que a pontuação era tão baixa. Pesquisa …

9 machine-learning  classification  python  naive-bayes-classifier 

Como usar Naive Bayes para classificação de texto com vários rótulos em R. Eu tentei usar naiveBayes () da biblioteca e1071, mas parece que durante o treinamento, ele não aceita variáveis ​​de classe com vários rótulos. Criei TermDocumentMatrix usando o corpus do documento de texto e tentei criar o modelo …

8 multilabel-classification  naive-bayes-classifier 

Para uma tarefa de análise de sentimentos, suponha que tenhamos algumas classes representadas por características .ccciii Podemos representar a probabilidade condicional de cada classe como: que representa cada recurso e é a classe temos. , podemos representar Nossos antecedentes para cada classe são dados por: que:P(c|wi)=P(wi|c)⋅P(c)P(wi)P(c|wi)=P(wi|c)⋅P(c)P(wi)P(c | w_i) = \frac{P(w_i|c) …

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Como o Naive Bayes usa a probabilidade para fazer uma previsão e trata os recursos como condicionalmente independentes um do outro, faz sentido que o modelo ainda possa fazer uma previsão, pois há alguns recursos ausentes nos dados de teste. Eu sei que é prática comum atribuir dados ausentes, mas …

7 scikit-learn  naive-bayes-classifier  missing-data 

Aparentemente, o Naive Bayes lida com os dados ausentes de maneira diferente, dependendo se eles existem em instâncias de treinamento ou teste / classificação. Ao classificar instâncias, o atributo com o valor ausente simplesmente não é incluído no cálculo de probabilidade ( http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/iaml/slides/naive-2x2.pdf ) No treinamento, "a instância [com os …

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