Pertanyaan yang diberi tag software-recommendation

29
Mengapa xgboost jauh lebih cepat daripada sklearn GradientBoostingClassifier?

Saya mencoba untuk melatih model peningkatan gradien lebih dari 50k contoh dengan 100 fitur numerik. XGBClassifiermenangani 500 pohon dalam waktu 43 detik pada mesin saya, sementara GradientBoostingClassifierhanya menangani 10 pohon (!) dalam 1 menit dan 2 detik :( Saya tidak repot-repot mencoba...

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
22
Berbagi buku catatan Jupyter dalam sebuah tim

Saya ingin membuat server yang dapat mendukung tim ilmu data dengan cara berikut: menjadi titik pusat untuk menyimpan, versi, berbagi, dan mungkin juga menjalankan notebook Jupyter. Beberapa properti yang diinginkan: Pengguna yang berbeda dapat mengakses server dan membuka dan menjalankan buku...

software-recommendation
10
Kapan harus memilih regresi linier atau Pohon Keputusan atau regresi Hutan Acak? [Tutup]

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 4 tahun yang lalu . Saya sedang

machine-learning algorithms random-forest linear-regression decision-trees machine-learning predictive-modeling forecast r clustering similarity data-mining dataset statistics text-mining text-mining data-cleaning data-wrangling machine-learning classification algorithms xgboost data-mining dataset dataset regression graphs svm unbalanced-classes cross-validation optimization hyperparameter genetic-algorithms visualization predictive-modeling correlation machine-learning predictive-modeling apache-spark statistics normalization apache-spark map-reduce r correlation confusion-matrix r data-cleaning classification terminology dataset image-classification machine-learning regression apache-spark machine-learning data-mining nlp parsing machine-learning dimensionality-reduction visualization clustering multiclass-classification evaluation unsupervised-learning machine-learning machine-learning data-mining supervised-learning unsupervised-learning machine-learning data-mining classification statistics predictive-modeling data-mining clustering python pandas machine-learning dataset data-cleaning data bigdata software-recommendation
10
Bagaimana cara melakukan batch product dalam Tensorflow?

Saya memiliki dua tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Saya ingin melakukan produk dalam untuk setiap pasangan dalam batch, menghasilkan c:[batch_size, 1], di mana c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].

tensorflow scikit-learn svm cross-validation feature-selection bayesian machine-learning decision-trees parameter-estimation neural-network convnet neural-network regularization visualization machine-learning similarity python pandas indexing r data-cleaning machine-learning predictive-modeling data-cleaning recommender-system python sequential-pattern-mining software-recommendation r visualization gaussian distribution machine-learning data-mining bigdata apache-hadoop predictive-modeling logistic-regression sampling machine-learning regression feature-selection mongodb neural-network inception machine-learning classification dataset databases logistic-regression deep-learning backpropagation classification data-mining multilabel-classification text-mining data-cleaning unsupervised-learning anomaly-detection python r python pandas