Perguntas com a marcação «pca»

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Quantas dimensões a serem reduzidas ao executar o PCA?

Como escolher K para PCA? K é o número de dimensões a serem projetadas. O único requisito é não perder muita informação. Entendo que depende dos dados, mas estou procurando mais uma visão geral simples sobre quais características considerar ao escolher

pca
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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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O PCA é considerado um algoritmo de aprendizado de máquina

Entendi que a análise de componentes principais é uma técnica de redução de dimensionalidade, ou seja, considerando 10 recursos de entrada, ele produzirá um número menor de recursos independentes que são a transformação ortogonal e linear dos recursos originais. Por PCAsi só, é considerado um...

machine-learning pca
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Classificar séries temporais multivariadas

Eu tenho um conjunto de dados composto por séries temporais (8 pontos) com cerca de 40 dimensões (portanto, cada série temporal é 8 por 40). A saída correspondente (os possíveis resultados para as categorias) é igual a 0 ou 1. Qual seria a melhor abordagem para projetar um classificador para...

classification time-series pca