প্রশ্ন ট্যাগ «k-means»

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 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 

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 

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 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 

আমি 10-মাত্রিক পয়েন্টের সেটটিতে কে-মানে ক্লাস্টারিং করতে চাইছি। ধরা: 10 ^ 10 পয়েন্ট আছে । আমি বৃহত্তম ক্লাস্টারগুলির কেন্দ্র এবং আকারের সন্ধান করছি (আসুন 10 থেকে 100 টি ক্লাস্টার বলি); প্রতিটি পয়েন্টটি কী ক্লাস্টারে শেষ হবে তা নিয়ে আমি মাথা ঘামাই না k আমি কেবল একটি অনুরূপ প্রভাব অনুসন্ধান করছি, …

14 clustering  k-means 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

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 

আমি মূলত ভাষার statsপ্যাকেজে কার্যকর হওয়া বিভিন্ন কে-মানে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলি বোঝার চেষ্টা করছি R। আমি লয়েডের অ্যালগরিদম এবং ম্যাককুইনের অনলাইন অ্যালগরিদম বুঝতে পারি। আমি তাদের বোঝার উপায়টি নিম্নরূপ: লয়েডের অ্যালগরিদম: প্রাথমিকভাবে 'কে' র্যান্ডম পর্যবেক্ষণগুলি বেছে নেওয়া হয় যা 'কে' ক্লাস্টারের সেন্ট্রয়েড হিসাবে কাজ করবে। তারপরে সেন্ট্রয়েডগুলি একত্রিত হওয়া পর্যন্ত নিম্নলিখিত …

10 r  clustering  k-means