Questions marquées «k-means»

k-means est une famille de méthodes d'analyse de cluster dans laquelle vous spécifiez le nombre de clusters que vous attendez. Cela s'oppose aux méthodes d'analyse de cluster hiérarchique.

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Pourquoi xgboost est-il tellement plus rapide que sklearn GradientBoostingClassifier?

J'essaie de former un modèle d'augmentation de gradient sur plus de 50k exemples avec 100 fonctionnalités numériques. XGBClassifiergère 500 arbres en 43 secondes sur ma machine, alors qu'il GradientBoostingClassifierne gère que 10 arbres (!) en 1 minute et 2 secondes :( Je n'ai pas pris la peine...

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agrandir la carte thermique de Seaborn

Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen d'imprimer...

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K-means vs K-means en ligne

K-means est un algorithme bien connu pour le clustering, mais il existe également une variante en ligne de cet algorithme (K-means en ligne). Quels sont les avantages et les inconvénients de ces approches et quand devraient-elles être

clustering algorithms k-means
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K-means rapide comme algorithme pour 10 ^ 10 points?

Je cherche à regrouper k-means sur un ensemble de points à 10 dimensions. Le hic: il y a 10 ^ 10 points . Je recherche juste le centre et la taille des plus grands clusters (disons 10 à 100 clusters); Je me fiche du cluster dans lequel se trouve chaque point. L'utilisation de k-means en particulier...

clustering k-means
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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?

Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

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