প্রশ্ন ট্যাগ «clustering»

আমার ডেটা সেটে বেশ কয়েকটি সংখ্যক অ্যাট্রিবিউট এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। বলুন NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, যেখানে CategoricalAttrতিনটি সম্ভাব্য মান এক লাগে: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2বা CategoricalAttrValue3। আমি অক্টাভে https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ এর জন্য ডিফল্ট কে-ই মানে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন ব্যবহার করছি । এটি শুধুমাত্র সংখ্যার ডেটা নিয়ে কাজ করে। সুতরাং আমার প্রশ্ন: …

133 data-mining  clustering  octave  k-means  categorical-data 

জিওলোকেশন ক্লাস্টারিংয়ের জন্য সঠিক পন্থা এবং ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম কী? জিওলোকেশন স্থানাঙ্কগুলি ক্লাস্টার করতে আমি নিম্নলিখিত কোডটি ব্যবহার করছি: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

আমি গবেষণা, কাজ করছি যেখানে তিনটি ঘটনা বিজয়ী শ্রেণীভুক্ত এক করার প্রয়োজনীয়তা = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 আমার বর্তমান মডেলটি হ'ল: def build_model(input_dim, …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

আমি 100 সংখ্যার বৈশিষ্ট্য সহ 50 কে উদাহরণের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মডেলটি প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। XGBClassifierআমার মেশিনে 43 সেকেন্ডের মধ্যে 500 গাছ হ্যান্ডল করে, যখন GradientBoostingClassifier1 মিনিট 2 সেকেন্ডের মধ্যে কেবল 10 টি গাছ (!) পরিচালনা করে :( আমি কয়েক ঘন্টা লাগবে বলে 500 গাছ বাড়ানোর চেষ্টা করতে বিরক্ত করিনি। …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

গুচ্ছের আগে কি আপনার ডেটা মানক করা দরকার? scikit learnডিবিএসসিএন সম্পর্কে উদাহরণস্বরূপ , তারা এখানে লাইনে এটি করে: X = StandardScaler().fit_transform(X) তবে কেন এটি প্রয়োজনীয় তা আমি বুঝতে পারি না। সর্বোপরি, ক্লাস্টারিং ডেটাগুলির কোনও নির্দিষ্ট বিতরণ অনুমান করে না - এটি একটি নিরীক্ষণযোগ্য শেখার পদ্ধতি তাই এর উদ্দেশ্যটি ডেটা অন্বেষণ …

23 python  clustering  clusters  anomaly-detection 

আমি কে-মানে দিয়ে 90 টি বৈশিষ্ট্য সহ কিছু ভেক্টরকে গুচ্ছ করার চেষ্টা করছি। যেহেতু এই অ্যালগরিদম আমাকে ক্লাস্টারের সংখ্যা জিজ্ঞাসা করেছে, তাই আমি আমার পছন্দটিকে কিছু চমৎকার গণিত দিয়ে বৈধ করতে চাই। আমি 8 থেকে 10 টি ক্লাস্টার আশা করি expect বৈশিষ্ট্যগুলি জেড স্কোরকে মাপানো। কনুই পদ্ধতি এবং বৈকল্পিক ব্যাখ্যা …

23 clustering  k-means 

আমি এটির পরিবর্তে নতুন এবং এটির পিছনে তাত্ত্বিক ধারণা সম্পর্কে আমার সম্পূর্ণ ধারণা আছে তা বলতে পারি না। আমি পাইথনের কয়েকটি পয়েন্টের তালিকার মধ্যে কেএল ডাইভারজেন গণনা করার চেষ্টা করছি। আমি এটি ব্যবহার করার জন্য http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html ব্যবহার করছি । যে সমস্যাটির মধ্যে আমি চালিয়ে যাচ্ছি তা হ'ল মানটি যে কোনও …

22 python  clustering  scikit-learn 

পটভূমি আমি শক্তি মিটার রিডিংয়ের একটি টাইম সিরিজের ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। সিরিজের দৈর্ঘ্য মিটার অনুসারে পরিবর্তিত হয় - কারও কারও কাছে আমার বেশ কয়েক বছর থাকে, অন্যরা কেবল কয়েক মাস থাকে Many অনেকগুলি উল্লেখযোগ্য seasonতু প্রদর্শন করে এবং প্রায়শই একাধিক স্তর - দিন, সপ্তাহ বা বছরের মধ্যে। আমি …

22 data-mining  clustering  time-series  beginner 

আমি সম্প্রতি পদ জুড়ে এসেছিল Word2Vec , Sentence2Vec এবং Doc2Vec এবং বিভ্রান্ত হিসাবে আমি ভেক্টর শব্দার্থবিদ্যা নতুন am ধরনের। কেউ কি এই পদ্ধতির পার্থক্যগুলি সহজ কথায় ব্যাখ্যা করতে পারেন? প্রতিটি পদ্ধতির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত কাজগুলি কি কি?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

আমার দুটি বাক্য রয়েছে, এস 1 এবং এস 2, উভয়ই 15 এর নীচে শব্দের গণনা (সাধারণত) থাকে। সর্বাধিক ব্যবহারিকভাবে কার্যকর এবং সফল (মেশিন লার্নিং) অ্যালগরিদমগুলি কী কী, যা সম্ভবত কার্যকর করা সহজ (নিউরাল নেটওয়ার্ক ঠিক আছে, যদি না গুগল ইনসেপশন ইত্যাদির মতো স্থাপত্যটি জটিল না হয়)। আমি একটি অ্যালগরিদম খুঁজছি …

18 nlp  clustering  word2vec  similarity 

ধরে নিন যে আমাদের দুটি উপাদান Ei, ej ∈ E এর মধ্যে E উপাদান এবং একটি মিল ( দূরত্ব নয় ) ফাংশন সিম (ei, ej) রয়েছে । আমরা কীভাবে (দক্ষতার সাথে) সিম ব্যবহার করে ই উপাদানগুলি গুচ্ছ করতে পারি ? k -means, উদাহরণস্বরূপ, প্রদত্ত কে প্রয়োজন, ক্যানোপি ক্লাস্টারিংয়ের জন্য দুটি …

18 clustering  algorithms  similarity 

যখন সেন্ট্রয়েডের এলোমেলো সূচনা ব্যবহৃত হয়, তখন কে-অর্থের বিভিন্ন রান বিভিন্ন মোট এসএসই তৈরি করে। এবং এটি অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্সে গুরুত্বপূর্ণ। এই সমস্যাটি সমাধানের দিকে কার্যকর কিছু উপায় কী? সাম্প্রতিক পদ্ধতির প্রশংসা করা হয়।

17 data-mining  clustering  k-means 

আমি তাদের অর্থ দ্বারা গ্রুপে বিরাট পরিমাণে ক্লাস্টার করার একটি সমস্যা আছে। এটি আপনার সমস্যার মতো যখন আপনার প্রচুর বাক্য থাকে এবং তার অর্থ অনুসারে সেগুলি ভাগ করে নিতে চান। কোন অ্যালগরিদম এটি করার পরামর্শ দেওয়া হয়? আমি আগাম ক্লাস্টারের সংখ্যা জানি না (এবং আরও ডেটা আসার সাথে সাথে ক্লাস্টারগুলিও …

17 clustering  text-mining  algorithms  scikit-learn 

আমি corr()একটি আসল df এর বাইরে একটি df তৈরি করি । corr()Df প্রয়োগ আউট 70 এক্স 70 এসে তা হিটম্যাপ ঠাহর করা অসম্ভব ... sns.heatmap(df)। যদি আমি এটি প্রদর্শনের চেষ্টা করি corr = df.corr(), টেবিলটি স্ক্রিনের সাথে খাপ খায় না এবং আমি সমস্ত সম্পর্কিততা দেখতে পাচ্ছি। dfএটির আকার নির্বিশেষে পুরো …

17 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 

কে-মানে ক্লাস্টারিংয়ের জন্য একটি সুপরিচিত অ্যালগরিদম, তবে এই জাতীয় অ্যালগরিদমের একটি অনলাইন প্রকরণ (অনলাইন কে-মানে )ও রয়েছে। এই পদ্ধতির উপকারিতা এবং কনসগুলি কী কী এবং যখন প্রত্যেকটির পছন্দ করা উচিত?

15 clustering  algorithms  k-means