Data Science named-entity-recognition

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In NLP gibt es das Konzept, Gazetteerdas zum Erstellen von Anmerkungen sehr nützlich sein kann. So weit ich das verstehe: Ein Gazetteer besteht aus einer Reihe von Listen mit Namen von Entitäten wie Städten, Organisationen, Wochentagen usw. Diese Listen werden verwendet, um Vorkommen dieser Namen im Text zu finden, z. …

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Vergrößere die seaborn Heatmap

Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist es eine …

16 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

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Generieren Sie Vorhersagen, die orthogonal (nicht korreliert) zu einer bestimmten Variablen sind

Ich habe eine XMatrix, eine yVariable und eine andere Variable ORTHO_VAR. Ich muss die yVariable vorhersagen , wobei Xdie Vorhersagen aus diesem Modell orthogonal sein müssen, ORTHO_VARwährend sie so korreliert ywie möglich sind. Ich würde es vorziehen, wenn die Vorhersagen mit einer nicht parametrischen Methode wie erzeugt werden, xgboost.XGBRegressoraber ich …

8 correlation machine-learning dataset logistic-regression prediction linear-regression prediction dummy-variables neural-network image-classification python k-nn python neural-network neural-network deep-learning keras tensorflow image-classification tensorflow reinforcement-learning policy-gradients machine-learning decision-trees neural-network overfitting data-analysis metric python scikit-learn distance scipy machine-learning python scikit-learn decision-trees logistic-regression keras image-classification implementation machine-learning python scikit-learn random-forest decision-trees machine-learning feature-selection feature-engineering word2vec word-embeddings natural-language-process scikit-learn time-series clustering k-means python cross-validation pyspark statistics cross-validation multiclass-classification evaluation machine-learning nlp machine-translation neural-network deep-learning keras tensorflow image-classification machine-learning python similarity distance lstm text named-entity-recognition machine-learning keras optimization gan learning-rate neural-network data-mining dataset databases books neural-network rnn

Als «named-entity-recognition» getaggte Fragen