«binary» 태그된 질문

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대량의 (이진) 데이터의 버전 제어를 처리하는 방법
저는 지구 물리학 박사 학위를 받았으며 많은 양의 이미지 데이터 (수백 GB, 수만 개의 파일)를 다루고 있습니다. 나도 svn과 git상당히 잘 함께 쉽게 작업 할 수있는 기능과 함께 프로젝트 역사를 소중히 디스크 손상에 대한 보호를 갖게. 내가 찾아 git도 일관된 백업을 가진 매우 유용하지만 난 그 자식 효율적 이진 많은 …

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Python 머신 러닝 모델을 저장하는 모범 사례
머신 러닝 모델을 저장, 저장 및 공유하는 모범 사례는 무엇입니까? 파이썬에서는 일반적으로 pickle 또는 joblib을 사용하여 모델의 이진 표현을 저장합니다. 필자의 경우 모델은 ~ 100Mo 크기 일 수 있습니다. 또한 joblib은 설정하지 않는 한 하나의 모델을 여러 파일에 저장할 수 있습니다 compress=1( /programming/33497314/sklearn-dumping-model-using-joblib-dumps-multiple-files-which-one-is-the- corre ). 그러나 모델에 대한 액세스 권한을 …

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이진 분류 알고리즘을 선택하십시오
이진 분류 문제가 있습니다. 훈련 세트에서 약 1000 개의 샘플 이진, 숫자 및 범주를 포함한 10 가지 속성 이 유형의 문제에 가장 적합한 알고리즘은 무엇입니까? 기본적으로 나는 비교적 깨끗하고 시끄럽지 않은 데이터에 가장 적합한 것으로 간주되므로 SVM (공칭 속성 값을 이진 기능으로 변환 한 예비)으로 시작하겠습니다.

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파이썬에 적합한 기본 언어 모델이 있습니까?
응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …
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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과학 컴퓨팅을위한 최고의 언어
폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 대부분의 언어에는 몇 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있습니다. 파이썬은 Scipy Rust 있다 SciRust C++이 등 여러 가지 ViennaCL와Armadillo …
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여러 유형의 모델이 왜 거의 동일한 결과를 낼 수 있습니까?
~ 400k 레코드와 9 개 변수의 데이터 세트를 분석했습니다. 종속 변수는 이진입니다. 로지스틱 회귀, 회귀 트리, 임의의 숲 및 그라디언트 강화 트리를 장착했습니다. 다른 데이터 세트에서 유효성을 검사 할 때 모두 동일한 똑같은 적합도를 제공합니다. 왜 그렇습니까? 가변 비율에 대한 나의 관측치가 너무 높기 때문이라고 생각합니다. 이것이 정확하다면, 어떤 모델 …
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