Als «data-science-model» getaggte Fragen

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Soll man heiße Vektoren mit numerischen Attributen skalieren
Im Falle einer Kombination von kategorialen und numerischen Attributen konvertiere ich die kategorialen Attribute normalerweise in einen heißen Vektor. Meine Frage ist, lasse ich diese Vektoren unverändert und skaliere die numerischen Attribute durch Standardisierung / Normalisierung, oder sollte ich die einen heißen Vektoren zusammen mit den numerischen Attributen skalieren?
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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 …
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Gibt es einen Konsens über die Wahl eines geeigneten ML-Ansatzes?
Ich studiere zurzeit Datenwissenschaft und wir lernen eine schwindelerregende Vielfalt grundlegender Regressions- / Klassifizierungstechniken (linear, logistisch, Bäume, Splines, ANN, SVM, MARS usw.) sowie eine Vielzahl von zusätzliche Werkzeuge (Bootstrapping, Boosten, Absacken, Ensemble, Ridge / Lasso, CV usw. usw.). Manchmal erhalten die Techniken einen Kontext (z. B. geeignet für kleine / …
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