Ciencia de los datos algorithms

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La lógica a menudo establece que al equipar un modelo de manera insuficiente, aumenta su capacidad de generalizar. Dicho esto, claramente en algún momento la falta de adecuación de un modelo hace que los modelos empeoren independientemente de la complejidad de los datos. ¿Cómo sabe cuándo su modelo ha alcanzado …

56 efficiency algorithms parameter

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GBM vs XGBOOST? Diferencias clave?

Estoy tratando de entender las diferencias clave entre GBM y XGBOOST. Intenté buscarlo en Google, pero no pude encontrar buenas respuestas que explicaran las diferencias entre los dos algoritmos y por qué xgboost casi siempre funciona mejor que GBM. ¿Qué hace que XGBOOST sea tan rápido?

41 machine-learning algorithms xgboost ensemble-modeling gbm

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Cuándo usar qué: aprendizaje automático [cerrado]

Recientemente, en una clase de Aprendizaje automático del profesor Oriol Pujol en la UPC / Barcelona, describió los algoritmos, principios y conceptos más comunes para usar en una amplia gama de tareas relacionadas con el aprendizaje automático. Aquí los comparto contigo y te pregunto: ¿Existe alguna tarea integral de comparación …

39 machine-learning algorithms

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¿Los algoritmos de árbol de decisión son lineales o no lineales?

Recientemente se le preguntó a un amigo mío si los algoritmos del árbol de decisión son algoritmos lineales o no lineales en una entrevista. Traté de buscar respuestas a esta pregunta pero no pude encontrar ninguna explicación satisfactoria. ¿Alguien puede responder y explicar la solución a esta pregunta? Además, ¿cuáles …

21 machine-learning classification decision-trees algorithms pac-learning

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¿Cómo escalar el desarrollo de algoritmos?

Al trabajar en el análisis exploratorio de datos y desarrollar algoritmos, encuentro que la mayor parte de mi tiempo lo paso en un ciclo de visualización, escritura de código, ejecución en pequeños conjuntos de datos, repetición. Los datos que tengo tienden a ser del tipo de fusión de visión por …

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Algoritmos para agrupamiento de texto

Tengo el problema de agrupar una gran cantidad de oraciones en grupos por sus significados. Esto es similar a un problema cuando tienes muchas oraciones y quieres agruparlas por sus significados. ¿Qué algoritmos se sugieren para hacer esto? No sé la cantidad de clústeres de antemano (y a medida que …

17 clustering text-mining algorithms scikit-learn

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Agrupación basada en puntajes de similitud

Supongamos que tenemos un conjunto de elementos E y una similitud ( no lejos ) la función SIM (ei, ej) entre dos elementos de la IE, EJ ∈ E . ¿Cómo podríamos (eficientemente) agrupar los elementos de E , usando sim ? k- significa, por ejemplo, requiere una k dada …

17 clustering algorithms similarity

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Diferencia de recomendación basada en artículo y en usuario en Mahout

Me gustaría saber en qué se diferencian exactamente las recomendaciones basadas en el usuario y en el artículo. Define que Basado en el usuario : recomiende elementos buscando usuarios similares. Esto a menudo es más difícil de escalar debido a la naturaleza dinámica de los usuarios. Basado en elementos : …

15 machine-learning data-mining algorithms recommender-system

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K-means versus K-means en línea

K-means es un algoritmo bien conocido para el agrupamiento, pero también existe una variación en línea de dicho algoritmo (K-means en línea). ¿Cuáles son los pros y los contras de estos enfoques y cuándo se deben preferir?

15 clustering algorithms k-means

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Algoritmo eficiente para calcular la curva ROC para un clasificador que consiste en un conjunto de clasificadores disjuntos

Supongamos que tengo clasificadores C_1 ... C_n que son disjuntos en el sentido de que no habrá dos verdaderos en la misma entrada (por ejemplo, los nodos en un árbol de decisión). Quiero construir un nuevo clasificador que sea la unión de algún subconjunto de estos (por ejemplo, quiero decidir …

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¿Cuál es la diferencia entre los métodos de compresión global y universal?

Entiendo que los métodos de compresión pueden dividirse en dos conjuntos principales: global local El primer conjunto funciona independientemente de los datos que se procesan, es decir, no dependen de ninguna característica de los datos y, por lo tanto, no necesitan realizar ningún preprocesamiento en ninguna parte del conjunto de …

12 classification algorithms encoding

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Cómo determinar si la secuencia de caracteres es palabra o ruido en inglés

¿Qué tipo de características tratará de extraer de la lista de palabras para predecir en el futuro, es una palabra existente o solo un desorden de caracteres? Hay una descripción de la tarea que encontré allí . Tienes que escribir un programa que pueda responder si una palabra determinada es …

11 machine-learning nlp text-mining algorithms

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Fisher Scoring v / s Descenso de coordenadas para MLE en R

La función base R glm()utiliza la puntuación de los pescadores para MLE, mientras que glmnetparece utilizar el método de descenso de coordenadas para resolver la misma ecuación. El descenso coordinado es más eficiente en tiempo que Fisher Scoring, ya que Fisher Scoring calcula la matriz derivada de segundo orden, además …

11 machine-learning r algorithms optimization

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Resolviendo un sistema de ecuaciones con datos dispersos

Estoy tratando de resolver un conjunto de ecuaciones que tiene 40 variables independientes (x1, ..., x40) y una variable dependiente (y). El número total de ecuaciones (número de filas) es ~ 300, y quiero resolver el conjunto de 40 coeficientes que minimiza el error total de la suma del cuadrado …

11 machine-learning regression algorithms genetic

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¿La regresión logística es realmente un algoritmo de regresión?

La definición habitual de regresión (que yo sepa) es predecir una variable de salida continua a partir de un conjunto dado de variables de entrada . La regresión logística es un algoritmo de clasificación binaria, por lo que produce una salida categórica. ¿Es realmente un algoritmo de regresión? Si es …

11 algorithms logistic-regression

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