Вопросы с тегом «efficiency»

Эффективность алгоритмической обработки обычно связана с использованием ресурсов. Метрики для оценки эффективности процесса обычно учитывают время выполнения, требования к памяти / диску или хранилищу, использование сети и энергопотребление.

12
Насколько велики большие данные?
Многие люди используют термин « большие данные» довольно коммерческим способом, чтобы показать, что в вычислениях участвуют большие наборы данных, и поэтому потенциальные решения должны иметь хорошую производительность. Конечно, большие данные всегда имеют связанные термины, такие как масштабируемость и эффективность, но что именно определяет проблему как проблему больших данных ? Должно …

5
Когда модель недостаточно подходит?
Логика часто утверждает, что при недостаточном подборе модели ее способность к обобщению увеличивается. Тем не менее, в какой-то момент недооценка модели приводит к ухудшению моделей независимо от сложности данных. Как узнать, когда ваша модель достигла правильного баланса и не соответствует данным, которые она ищет для моделирования? Примечание. Это продолжение моего …

5
сделать морскую карту тепла больше
Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера тепловой карты?
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 

4
Нужны, например, инфраструктурные стеки / рабочие процессы / конвейеры
Я пытаюсь понять, как все компоненты «больших данных» играют вместе в реальном случае, например, hadoop, monogodb / nosql, storm, kafka, ... Я знаю, что это довольно широкий спектр инструментов, используемых для разные типы, но я хотел бы узнать больше об их взаимодействии в приложениях, например, мышление, машинное обучение для приложения, …

1
XGBRegressor против xgboost.train огромная разница в скорости?
Если я тренирую свою модель, используя следующий код: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) это заканчивается примерно через 1 минуту. Если я тренирую свою модель, используя метод …

2
Компромиссы между Storm и Hadoop (MapReduce)
Может ли кто-нибудь любезно рассказать мне о компромиссах, возникающих при выборе между Storm и MapReduce в Hadoop Cluster для обработки данных? Конечно, помимо очевидного, что Hadoop (обработка с помощью MapReduce в кластере Hadoop) является системой пакетной обработки, а Storm - системой обработки в реальном времени. Я немного работал с Hadoop …

2
Является ли FPGrowth по-прежнему «современным» в частом поиске паттернов?
Насколько мне известно, разработка алгоритмов для решения проблемы Frequen Pattern Mining (FPM), путь улучшения имеет несколько основных контрольных точек. Во-первых, алгоритм Apriori был предложен в 1993 году Agrawal et al. наряду с формализацией проблемы. Алгоритм был в состоянии убрать некоторые наборы из 2^n - 1наборов (powerset), используя решетку для поддержки …

3
Лучшие языки для научных вычислений [закрыто]
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое количество доступных библиотек научных вычислений. …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

3
Как различные статистические методы (регрессия, PCA и т. Д.) Масштабируются в зависимости от размера и размера выборки?
Существует ли известная общая таблица статистических методов, объясняющих, как они масштабируются в зависимости от размера и размера выборки? Например, мой друг сказал мне на днях, что время вычисления простой быстрой сортировки одномерных данных размера n равно n * log (n). Так, например, если мы регрессируем y против X, где X …

1
Какой метод индексирования данных наиболее эффективен?
Как все мы знаем, существуют некоторые методы индексации данных, использующиеся известными приложениями индексирования, такими как Lucene (для java) или Lucene.NET (для .NET), MurMurHash, B + Tree и т. Д. Для No-Sql / Object Ориентированная база данных (которую я пытаюсь написать / немного поиграть с C #), какую технику вы предлагаете? …

4
Почему трудно обеспечить эффективность при использовании библиотек?
Любая небольшая обработка базы данных может быть легко решена с помощью скриптов Python / Perl / ..., которые используют библиотеки и / или даже утилиты из самого языка. Тем не менее, когда дело доходит до производительности, люди склонны обращаться к языкам C / C ++ / низкого уровня. Кажется, что …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.