Preguntas etiquetadas con pca

¿Cómo elegir K para PCA? K es el número de dimensiones para proyectar hacia abajo. El único requisito es no perder demasiada información. Entiendo que depende de los datos, pero estoy buscando más una descripción general simple sobre qué características considerar al elegir K.

12 pca 

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

La biblioteca matplotlib es muy capaz pero carece de interactividad, especialmente dentro de Jupyter Notebook. Me gustaría una buena herramienta como fuera de línea trazado plot.ly .

11 python  visualization  pca  jupyter 

Comprendí que el análisis de componentes principales es una técnica de reducción de dimensionalidad, es decir, dadas 10 características de entrada, producirá un número menor de características independientes que son la transformación lineal y ortogonal de las características originales. Se PCAconsidera en sí mismo como un algoritmo de aprendizaje o …

10 machine-learning  pca 

Tengo un conjunto de datos compuesto por series de tiempo (8 puntos) con aproximadamente 40 dimensiones (por lo que cada serie de tiempo es de 8 por 40). La salida correspondiente (los posibles resultados para las categorías) es 0 o 1. ¿Cuál sería el mejor enfoque para diseñar un clasificador …

9 classification  time-series  pca