Als «gensim» getaggte Fragen

1
Warum ist xgboost so viel schneller als sklearn GradientBoostingClassifier?
Ich versuche, ein Steigungsverstärkungsmodell mit über 50.000 Beispielen und 100 numerischen Merkmalen zu trainieren. XGBClassifierBewältigt 500 Bäume innerhalb von 43 Sekunden auf meiner Maschine, während GradientBoostingClassifiernur 10 Bäume (!) in 1 Minute und 2 Sekunden bearbeitet werden :( Ich habe nicht versucht, 500 Bäume zu züchten, da dies Stunden dauern …
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 

3
Wie lade ich FastText Pretrained Model mit Gensim?
Ich habe versucht, ein FastText-vortrainiertes Modell von hier aus zu laden . Ich benutze wiki.simple.de from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Es werden jedoch die folgenden Fehler angezeigt Traceback (most recent call last): File "nltk_check.py", line 28, in <module> word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) File "P:\major_project\venv\lib\sitepackages\gensim\models\keyedvectors.py",line 206, in load_word2vec_format …
21 nlp  gensim 


3
Doc2vec (gensim) - Wie kann ich auf das Etikett von unsichtbaren Sätzen schließen?
https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html Zum Beispiel, wenn wir doc2vec mit trainiert haben "aaaaaAAAAAaaaaaa" - "Label 1" "BbbbbbBBBBbbbbb" - "label 2" Können wir mit Doc2vec auf „aaaaAAAAaaaaAA“ als Label 1 schließen? Ich weiß, dass Doc2vec Wortvektoren und Beschriftungsvektoren trainieren kann. Können wir unter Verwendung dieser Vektoren auf unsichtbare Sätze (Kombination von trainierten Wörtern) schließen, …
13 gensim 

4
Wie initialisiere ich ein neues word2vec-Modell mit vorab trainierten Modellgewichten?
Ich verwende die Gensim Library in Python, um das word2vector-Modell zu verwenden und zu trainieren. Kürzlich habe ich versucht, meine Modellgewichte mit einem vorab trainierten word2vec-Modell zu initialisieren, z. B. mit einem vorab trainierten Modell von GoogleNewDataset. Ich habe ein paar Wochen damit zu kämpfen. Ich habe gerade herausgefunden, dass …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.