«efficiency» etiketlenmiş sorular

12
Büyük veri ne kadar büyük?
Çok sayıda insan büyük veri terimini oldukça ticari bir şekilde kullanıyor, büyük veri kümelerinin hesaplamaya dahil olduğunu göstermenin bir yolu olarak ve bu nedenle potansiyel çözümlerin iyi performans göstermesi gerekiyor. Elbette, büyük veriler ölçeklenebilirlik ve verimlilik gibi her zaman ilişkili terimler taşırlar, ancak sorunu büyük bir veri sorunu olarak tanımlayan ...

5
Bir model ne zaman hazırlanır?
Mantık, genellikle bir modeli benimseyerek, genelleştirme kapasitesinin arttığını belirtir. Bununla birlikte, bir modelin altında yatan bir noktada açıkça, verilerin karmaşıklığına bakılmaksızın modellerin daha da kötüleşmesine neden olduğu belirtildi. Modelinizin doğru dengeye oturduğunu ve modellemek istediği verileri desteklemediğini nereden biliyorsunuz? Not: Bu, " Neden Aşırı Kıyafet Veriliyor? "

5
deniz dibi ısı haritasını büyüt
corr()Orijinal bir df dışında bir df oluşturun . corr()Df 70 X 70 çıktı ve ısı haritası görselleştirmek mümkün değildir ... sns.heatmap(df). Göstermeye çalışırsam corr = df.corr(), tablo ekrana sığmaz ve tüm korelasyonları görebilirim. Boyutundan dfbağımsız olarak tümünü yazdırmanın veya ısı haritasının boyutunu kontrol etmenin bir yolu var mı ?
17 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 

4
Örneğin altyapı yığınları / iş akışları / boru hatları aranıyor
Tüm "büyük veri" bileşenlerinin gerçek dünya kullanım durumunda nasıl oynandığını anlamaya çalışıyorum, örneğin hadoop, monogodb / nosql, fırtına, kafka, ... Bunun için kullanılan çok çeşitli araçlar olduğunu biliyorum farklı türlerde, ancak uygulamalardaki etkileşimleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorum, örneğin bir uygulama için düşünme makinesi öğrenmesi, webapp, çevrimiçi mağaza. Ziyaretçiler ...

1
XGBRegressor vs.Xgboost.Güzel hız farkı mı?
Modelimi aşağıdaki kodu kullanarak eğitirsem: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) yaklaşık 1 dakika içinde biter. Modelimi Sci-Kit öğrenme yöntemini kullanarak eğitirsem: import xgboost as xg max_depth ...

2
Fırtına ve Hadoop arasındaki ödünleşmeler (MapReduce)
Birisi bana veri işleme için Hadoop Kümesi'nde Fırtına ve MapReduce arasında seçim yaparken oluşan ödünleşimlerden bahsedebilir mi? Tabii ki, bariz olanın yanı sıra, Hadoop (bir Hadoop Kümesinde MapReduce aracılığıyla işleme) bir toplu işleme sistemi ve Storm gerçek zamanlı bir işleme sistemidir. Hadoop Eco Sistemi ile biraz çalıştım, ancak Storm ile ...

2
FPGrowth, sık sık kalıp madenciliğinde hala “son teknoloji” olarak kabul ediliyor mu?
Sıkça Desen Madenciliği (FPM) problemini çözmek için algoritma geliştirmeyi bildiğim kadarıyla, iyileştirme yolunun bazı ana kontrol noktaları var. İlk olarak, Apriori algoritması 1993 yılında Agrawal ve ark. , sorunun resmileştirilmesiyle birlikte. Algoritma mümkün şerit kapalı bir miktar setleri 2^n - 1setleri (Powerset) verileri korumak için bir kafes kullanılarak gerçekleştirilir. Yaklaşmanın ...

3
Bilimsel hesaplama için en iyi diller [kapalı]
Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . 5 yıl önce kapalı . Çoğu dilde bazı bilimsel bilgi işlem kütüphaneleri var gibi görünüyor. Python var Scipy Rust ...
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

3
Çeşitli istatistiksel teknikler (regresyon, PCA, vb.) Örnek büyüklüğü ve boyutu ile nasıl ölçeklenir?
Örnek boyutu ve boyutu ile nasıl ölçeklendiğini açıklayan bilinen bir genel istatistiksel teknikler tablosu var mı? Örneğin, bir arkadaşım geçen gün bana n boyutundaki tek boyutlu verileri hızlı bir şekilde sıralamanın hesaplama süresinin n * log (n) olarak gittiğini söyledi. Örneğin, X'in d-boyutlu bir değişken olduğu X'e karşı regresyon yaparsak, ...

1
En verimli veri indeksleme tekniği nedir
Hepimizin bildiği gibi, Lucene (java için) veya Lucene.NET (.NET için), MurMurHash, B + Ağacı vb. Gibi iyi bilinen dizin oluşturma uygulamaları tarafından kullanılan bazı veri dizinleme teknikleri vardır. No-Sql / Object için Yönlendirilmiş Veritabanı (hangi C # ile biraz yazmaya / oynamaya çalışıyorum), hangi tekniği önerirsiniz? MurMurhash-2 hakkında okudum ve ...

4
Kütüphaneleri kullanırken verimlilik sağlamak neden zor?
Herhangi bir küçük veritabanı işlemesi, dilin kendisinden kütüphaneler ve / veya yardımcı programlar kullanan Python / Perl / ... komut dosyaları ile kolayca ele alınabilir. Bununla birlikte, performans söz konusu olduğunda, insanlar C / C ++ / düşük seviyeli dillere ulaşma eğilimindedir. Kodu ihtiyaçlara göre uyarlama olasılığı, bu dilleri BigData ...
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.