Perguntas com a marcação «data»

16
aumentar o mapa de calor marítimo

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de imprimir o todo, dfindependentemente do seu...

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
14
Quando os valores p enganam?

Quais são as condições de dados que devemos observar, onde os valores de p podem não ser a melhor maneira de decidir a significância estatística? Existem tipos de problemas específicos que se enquadram nessa

bigdata statistics
13
O Python é adequado para big data

Eu li neste post. A linguagem R é adequada para Big Data que o big data constitui 5TBe, embora faça um bom trabalho em fornecer informações sobre a viabilidade de trabalhar com esse tipo de dados R, fornece muito pouca informação sobre Python. Fiquei me perguntando se Pythonpode trabalhar com...

bigdata python
13
Estudo de caso de big data ou exemplo de caso de uso

Eu li muitos artigos de blogs sobre como diferentes tipos de indústrias estão usando o Big Data Analytic. Mas a maioria desses artigos não menciona Que tipo de dados essas empresas usaram. Qual foi o tamanho dos dados Que tipo de tecnologias de ferramentas eles usaram para processar os dados Qual...

data-mining bigdata usecase
12
O que é um 'nome antigo' de cientista de dados?

Termos como 'ciência de dados' e 'cientista de dados' são cada vez mais usados ​​atualmente. Muitas empresas estão contratando 'cientista de dados'. Mas não acho que seja um trabalho completamente novo. Os dados existiram no passado e alguém teve que lidar com dados. Eu acho que o termo 'cientista...

bigdata
12
Importância do recurso com recursos categóricos de alta cardinalidade para regressão (variável dependente numérica)

Eu estava tentando usar as importâncias de recursos da Random Forests para executar alguma seleção empírica de recursos para um problema de regressão em que todos os recursos são categóricos e muitos deles têm muitos níveis (da ordem de 100-1000). Dado que a codificação one-hot cria uma variável...

scikit-learn feature-selection random-forest xgboost categorical-data
12
Quantas células LSTM devo usar?

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of...

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