Preguntas etiquetadas con correlation

Estoy construyendo un modelo de regresión y necesito calcular lo siguiente para verificar las correlaciones Correlación entre 2 variables categóricas multinivel Correlación entre una variable categórica de niveles múltiples y una variable continua VIF (factor de inflación de varianza) para variables categóricas de niveles múltiples Creo que es incorrecto usar …

63 r  statistics  correlation 

Leí en alguna parte que si tenemos características que están demasiado correlacionadas, tenemos que eliminar una, ya que esto puede empeorar el modelo. Está claro que las características correlacionadas significan que traen la misma información, por lo que es lógico eliminar una de ellas. Pero no puedo entender por qué …

35 machine-learning  correlation 

Actualmente estoy usando XGBoost en un conjunto de datos con 21 características (seleccionadas de la lista de unas 150 características), luego las codifiqué para obtener ~ 98 características. Algunas de estas 98 características son algo redundantes, por ejemplo: una variable (característica) también aparece como BUNAAA yCsiUNABA\frac{B}{A} .doUNACA\frac{C}{A} Mis preguntas son: …

23 feature-selection  correlation  xgboost  gbm 

Tengo documentos de texto que contienen principalmente listas de artículos. Cada elemento es un grupo de varios tokens de diferentes tipos: nombre, apellido, fecha de nacimiento, número de teléfono, ciudad, ocupación, etc. Un token es un grupo de palabras. Los artículos pueden estar en varias líneas. Los elementos de un …

13 data-mining  clustering  text-mining  time-series  correlation 

Quiero investigar el comportamiento de fijación de precios de las aerolíneas, específicamente cómo las aerolíneas reaccionan a los precios de la competencia. Como diría, mi conocimiento sobre análisis más complejos es bastante limitado. He realizado principalmente todos los métodos básicos para obtener una visión general de los datos. Esto incluye …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función 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 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en un proyecto y tengo dificultades para decidir qué algoritmo …

10 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 

Estoy trabajando en un sistema de recomendación de libros muy básico. Quiero saber qué hacer con los campos que el usuario no califica cuando encuentra similitud de coseno, en caso de que los ignoremos y calculemos solo con los campos calificados o los marquemos 0. El libro que sigo dice …

8 correlation  recommender-system  cosine-distance 

Introducción Digamos que tengo un conjunto de datos de diferentes observaciones de diferentes personas y quiero agrupar a las personas para saber qué persona está más cerca de la otra. También quiero tener una medida para saber qué tan cerca están unos de otros y conocer el significado estadístico. Datos …

8 machine-learning  r  similarity  correlation