Als «r» getaggte Fragen

R ist eine kostenlose Open-Source-Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen, Bioinformatik und Grafik.

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Ist Pandas jetzt schneller als data.table?
https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping Die data.table-Benchmarks wurden seit 2014 nicht mehr aktualisiert. Ich habe gehört, dass sie Pandasjetzt schneller sind als data.table. Ist das wahr? Hat jemand irgendwelche Benchmarks gemacht? Ich habe Python noch nie benutzt, würde aber überlegen zu wechseln, ob ich pandasschlagen kann data.table?
15 python  r  pandas  data  data.table 
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Vorhersage des nächsten medizinischen Zustands anhand früherer Zustände in Schadensdaten
Ich arbeite derzeit mit einer Vielzahl von Daten zu Krankenversicherungsansprüchen, einschließlich einiger Angaben zu Labor- und Apothekenansprüchen. Die konsistentesten Informationen im Datensatz bestehen jedoch aus Diagnose- (ICD-9CM) und Verfahrenscodes (CPT, HCSPCS, ICD-9CM). Meine Ziele sind: Identifizieren Sie die einflussreichsten Vorläuferzustände (Komorbiditäten) für einen medizinischen Zustand wie eine chronische Nierenerkrankung. Identifizieren …
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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das definiert ist durch: t - number of time steps n - …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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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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GPU-beschleunigte Datenverarbeitung für R in Windows
Ich nehme gerade ein Papier über Big Data, in dem wir R stark für die Datenanalyse verwenden. Ich habe aus Spielgründen zufällig eine GTX1070 in meinem PC. Daher dachte ich, es wäre wirklich cool, wenn ich das nutzen könnte, um einen Teil der Verarbeitung für einige der Dinge zu beschleunigen, …
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Fisher Scoring v / s Koordinatenabstieg für MLE in R.
Die R-Basisfunktion glm()verwendet Fishers Scoring für MLE, während die glmnetanscheinend die Koordinatenabstiegsmethode verwendet, um dieselbe Gleichung zu lösen. Der Koordinatenabstieg ist zeiteffizienter als das Fisher-Scoring, da das Fisher-Scoring zusätzlich zu einigen anderen Matrixoperationen die Ableitungsmatrix zweiter Ordnung berechnet. Dies ist teuer in der Durchführung, während der Koordinatenabstieg dieselbe Aufgabe in …
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Welche Regression muss verwendet werden, um das Wahlergebnis in einem Mehrparteiensystem zu berechnen?
Ich möchte eine Prognose für das Ergebnis der Parlamentswahlen abgeben. Meine Ausgabe ist der Prozentsatz, den jede Partei erhält. Es gibt mehr als zwei Parteien, daher ist eine logistische Regression keine praktikable Option. Ich könnte für jede Partei eine eigene Regression vornehmen, aber in diesem Fall wären die Ergebnisse in …
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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 …
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