Perguntas com a marcação «linear-regression»

Técnicas para analisar a relação entre uma (ou mais) variáveis ​​"dependentes" e variáveis ​​"independentes".

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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
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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...

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Existem bons modelos de linguagem prontos para uso em python?

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

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Por que usar a regularização L1 sobre L2?

Conduzindo um modelo de regressão linear usando uma função de perda, por que devo usar vez da regularização ?eu1 1eu1 1L_1eu2eu2L_2 É melhor prevenir o sobreajuste? É determinístico (sempre uma solução única)? É melhor na seleção de recursos (porque produz modelos escassos)? Dispersa os pesos...

linear-regression regularization
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Relação entre convolução em matemática e CNN

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica

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Saída de regressão linear XGBoost incorreta

Eu sou um novato no XGBoost, então perdoe minha ignorância. Aqui está o código python: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective":...

python linear-regression xgboost
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Quando escolher a regressão linear ou a Árvore de Decisão ou a Floresta Aleatória? [fechadas]

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 4 anos . Estou

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Gere previsões ortogonais (não correlacionadas) para uma determinada variável

Eu tenho uma Xmatriz, uma yvariável e outra variável ORTHO_VAR. Preciso prever a yvariável usando X, no entanto, as previsões desse modelo precisam ser ortogonais e, ao ORTHO_VARmesmo tempo, estar o mais correlacionadas ypossível. Eu preferiria que as previsões fossem geradas com um método não...

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Uma "curva" é considerada "linear"?

Na regressão linear, estamos ajustando um polinômio a um conjunto de pontos de dados. No livro de Bishop de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina, existem alguns exemplos em que o ajuste é uma curva ou uma linha reta. Estou um pouco confuso se uma curva é linear ou não. O termo linear...

linear-regression terminology