Als «binary» getaggte Fragen

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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?
Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
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 
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Beste Sprachen für wissenschaftliches Rechnen [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 5 Jahren . Es scheint, als ob in den meisten Sprachen …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
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Warum können verschiedene Modelltypen fast identische Ergebnisse liefern?
Ich habe einen Datensatz mit ~ 400.000 Datensätzen und 9 Variablen analysiert. Die abhängige Variable ist binär. Ich habe eine logistische Regression, einen Regressionsbaum, einen zufälligen Wald und einen Baum mit Gradientenverstärkung angepasst. Alle von ihnen geben praktisch identische Anpassungsgütezahlen an, wenn ich sie in einem anderen Datensatz validiere. Warum …
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Warum werden Präzision und Rückruf in der F1-Bewertung anstelle von Präzision und Kapitalwert verwendet?
Bei binären Klassifizierungsproblemen scheint der F1-Score häufig als Leistungsmaß verwendet zu werden. Soweit ich verstanden habe, besteht die Idee darin, den besten Kompromiss zwischen Präzision und Rückruf zu finden. Die Formel für die F1-Punktzahl ist in Präzision und Rückruf symmetrisch. Es gibt jedoch (und das stört mich) eine Asymmetrie zwischen …
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