Preguntas etiquetadas con encoding

¿Es mejor codificar características como mes y hora como factor o numérico en un modelo de aprendizaje automático? Por un lado, creo que la codificación numérica podría ser razonable, porque el tiempo es un proceso progresivo (el quinto mes es seguido por el sexto mes), pero por otro lado, creo …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

Soy nuevo en ML y esta es mi primera pregunta aquí, lo siento si mi pregunta es tonta. Estoy tratando de leer y entender el documento. La atención es todo lo que necesitas y en él hay una imagen: No sé qué es la codificación posicional . al escuchar algunos …

23 nlp  encoding  attention-mechanism  transformer 

Estaba revisando la documentación oficial de scikit-learn learn después de leer un libro sobre ML y encontré lo siguiente: En la Documentación se trata, sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()mientras que en el libro se trata sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), cuando verifiqué su funcionalidad, me pareció lo mismo. ¿Puede alguien decirme la diferencia entre los dos por favor?

21 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

¿Cuál es mejor para la precisión o son iguales? Por supuesto, si usa categorical_crossentropy, usa una codificación activa, y si usa sparse_categorical_crossentropy, codifica como enteros normales. Además, ¿cuándo es uno mejor que el otro?

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Soy novato en aprendizaje automático y keras y ahora estoy trabajando en un problema de clasificación de imágenes de varias clases usando keras. La entrada es imagen etiquetada. Después de un procesamiento previo, los datos de entrenamiento se representan en la lista de Python como: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …

16 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 

Hola, tengo un marco de datos con grandes valores categóricos en más de 1600 categorías. ¿Hay alguna forma de encontrar alternativas para no tener más de 1600 columnas? Encontré esto debajo del enlace interesante http://amunategui.github.io/feature-hashing/#sourcecode Pero se están convirtiendo a clase / objeto que no quiero. ¿Quiero mi salida final …

13 machine-learning  dataset  dimensionality-reduction  encoding 

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 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …

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