Questions marquées «clustering»

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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?

Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de...

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Utilisation du clustering dans le traitement de texte

Bonjour, c'est ma première question dans la pile Data Science. Je veux créer un algorithme de classification de texte. Supposons que j'ai un grand ensemble de textes et d'articles. Disons environ 5000 textes en clair. J'utilise d'abord une fonction simple pour déterminer la fréquence de tous les...

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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN

J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du

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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et j'ai du mal à décider...

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Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des langues...

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Comment évaluer le clustering de texte?

Quelles mesures peuvent être utilisées pour évaluer les modèles de clustering de texte? J'ai utilisé tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ hierarchical clustering (metric is cosine similarity). Comment décider quel modèle est le...

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Quelle est la différence entre les vecteurs propres à matrice d'affinité et les vecteurs propres à graphes laplaciens dans le contexte du regroupement spectral?

Dans le clustering spectral, il est courant de résoudre le problème des vecteurs propres L v = λ vLv=λvL v = \lambda v où est le graphe laplacien, est le vecteur propre lié à la valeur propre .LLLvvvλλ\lambda Ma question: pourquoi s'embêter à prendre le graphe laplacien? Ne pourrais-je pas...

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