«kaggle» etiketlenmiş sorular

Ben bir kaggle yarışmasına katılıyorum. Veri kümesinin yaklaşık 100 özelliği vardır ve hepsi bilinmemektedir (gerçekte neyi temsil ettikleri açısından). Temelde bunlar sadece rakamlardır. İnsanlar bu özellikler üzerinde birçok özellik mühendisliği yapıyorlar. Birinin bilinmeyen özellikler üzerinde özellik mühendisliğini tam olarak nasıl yapabildiğini merak ediyorum? Birisi lütfen bunu anlamama yardımcı olabilir ve …

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

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 

Kaggle'daki Konut fiyatları yarışmasının bir çözümünü yapıyordum ( Human Analog'un Konut Fiyatlarında Çekirdek: İleri Regresyon Teknikleri ) ve bu bölüme rastladım: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import skew skewed = train_df_munged[numeric_features].apply(lambda x: skew(x.dropna().astype(float))) skewed …

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

ML algoritmaları, örneğin Vowpal Wabbit veya tıklama oranı yarışmaları ( Kaggle ) kazanan faktorizasyon makinelerinden bazıları olduğunda, özelliklerin 'karma' olduğunu belirtin, bu model için gerçekten ne anlama geliyor? İnternet eklentisinin kimliğini temsil eden ve '236BG231' gibi değerleri alan bir değişken olduğunu varsayalım. Sonra bu özelliğin rasgele bir tamsayıya hash olduğunu …

12 machine-learning  predictive-modeling  kaggle 

Kullanmam gereken minimum, maksimum ve "makul" miktarda LSTM hücresi ile ilgili herhangi bir temel kural (veya gerçek kurallar) var mı? Özellikle ben ilişkin am BasicLSTMCell TensorFlow ve gelen num_unitsmülk. Lütfen şu şekilde tanımlanan bir sınıflandırma sorunum olduğunu varsayalım: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

I ağaçların sayısını artırmak gibi scikit öğrenmek 's GradientBoostingRegressor, ben hiçbir negatif değerler benim eğitim veya set test bulunmasına rağmen, daha olumsuz tahminler alabilirsiniz. Çoğu ikili olan yaklaşık 10 özelliğim var. Ayarladığım parametrelerden bazıları: ağaç / yineleme sayısı; öğrenme derinliği; ve öğrenme oranı. Negatif değerlerin yüzdesi ~% 2'de maks. 1 …

8 machine-learning  python  algorithms  scikit-learn  kaggle