Вопросы с тегом «r»

Существуют ли какие-либо пакеты машинного обучения для R, которые могут использовать графический процессор для повышения скорости обучения (что-то вроде theano из мира питонов)? Я вижу, что есть пакет под названием gputools, который позволяет выполнять код в gpu, но я ищу более полную библиотеку для машинного обучения.

15 machine-learning  r  gpu 

У меня есть набор данных, как показано ниже. Я хочу удалить все символы после символа ©. Как я могу сделать это в R? data_clean_phrase <- c("Copyright © The Society of Geomagnetism and Earth", "© 2013 Chinese National Committee ") data_clean_df <- as.data.frame(data_clean_phrase)

15 r  data-cleaning 

Я работаю в офисе, где SQL Server является основой всего, что мы делаем, от обработки данных до очистки. Мой коллега специализируется на написании сложных функций и хранимых процедур для методической обработки входящих данных, чтобы их можно было стандартизировать и использовать в проектах отчетов, визуализаций и аналитики. До начала работы у …

14 python  r  data-cleaning  data  sql 

В настоящее время я работаю с большим количеством данных о страховых случаях, включая некоторые лабораторные и аптечные претензии. Однако наиболее согласованная информация в наборе данных состоит из диагноза (ICD-9CM) и кодов процедур (CPT, HCSPCS, ICD-9CM). Мои цели: Выявить наиболее влиятельные исходные состояния (сопутствующие заболевания) для такого заболевания, как хроническое заболевание …

12 machine-learning  r 

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

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 

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert …

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 

Я только что закончил курс машинного обучения для R на cognitiveclass.ai и начал экспериментировать со случайными лесами. Я сделал модель, используя библиотеку randomForest из R. Модель классифицируется по двум классам: хороший и плохой. Я знаю, что, когда модель переоснащена, она хорошо работает на данных из своего собственного набора обучения, но …

11 r  random-forest  prediction  overfitting 

В настоящее время я работаю над большими данными, в которых мы активно используем R для анализа данных. У меня в компьютере GTX1070 по игровым причинам. Таким образом, я подумал, что было бы действительно здорово, если бы я мог использовать это для ускорения обработки некоторых вещей, которые мои лекторы заставляют делать, …

11 r  gpu  parallel 

Я хочу избежать переобучения в случайном лесу. В связи с этим я намерен использовать mtry, nodeize, maxnodes и т. Д. Не могли бы вы помочь мне выбрать значения для этих параметров? Я использую R. Также, если возможно, скажите, пожалуйста, как я могу использовать перекрестную проверку в k-кратном порядке для случайного …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Базовая функция R glm()использует баллы Фишера для MLE, в то время как, по- glmnetвидимому, используется метод спуска координат для решения того же уравнения. Спуск по координатам более эффективен по времени, чем оценка Фишера, так как оценка Фишера вычисляет производную матрицу второго порядка в дополнение к некоторым другим матричным операциям. что …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Я хочу сделать прогноз на результат парламентских выборов. Мой результат будет%, который получает каждая сторона. Существует более двух сторон, поэтому логистическая регрессия не является жизнеспособным вариантом. Я мог бы сделать отдельный регресс для каждой партии, но в этом случае результаты были бы в некотором роде независимыми друг от друга. Это …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Я хочу построить байты из образа диска, чтобы понять в них закономерность. Это в основном академическая задача, так как я почти уверен, что этот шаблон был создан программой тестирования диска, но я все равно хотел бы его перепроектировать. Я уже знаю, что шаблон выровнен с периодичностью 256 символов. Я могу …

11 r  visualization 

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 

У меня есть набор данных в следующей структуре, вставленной в файл CSV: Banana Water Rice Rice Water Bread Banana Juice Каждая строка указывает коллекцию предметов, которые были куплены вместе. Например, первая строка обозначает, что элементыBanana , Waterи Riceбыли приобретены вместе. Я хочу создать визуализацию следующим образом: Это в основном сеточная …

10 python  r  data-mining  visualization  association-rules 

Я пытался понять различные алгоритмы кластеризации k-средних, которые в основном реализованы в statsпакете Rязыка. Я понимаю алгоритм Ллойда и онлайн-алгоритм МакКуина. Я понимаю их следующим образом: Алгоритм Ллойда: Первоначально выбираются случайные наблюдения «k», которые будут служить центроидами кластеров «k». Затем выполняются следующие шаги в итерации, пока центроиды не сходятся. Евклидово …

10 r  clustering  k-means