Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

PyMur

Логотип телеграм канала @pymur — PyMur P
Логотип телеграм канала @pymur — PyMur
Адрес канала: @pymur
Категории: Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков: 16
Описание канала:

Data science / Machine learning / CV / NLP murmurs

Рейтинги и Отзывы

3.33

3 отзыва

Оценить канал pymur и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

0

4 звезд

1

3 звезд

2

2 звезд

0

1 звезд

0


Последние сообщения

2022-07-23 22:50:58 Полезный сайт с курсами

*Practical Deep Learning for Coders
*Part 2: Deep Learning from the Foundations
*Practical Data Ethics
*Computational Linear Algebra
*Code-First Introduction to Natural *Language Processing

https://www.fast.ai/
7 views19:50
Открыть/Комментировать
2022-07-19 19:27:45 Корреляция между временными рядами: что может быть проще? https://habr.com/p/542638/
10 views16:27
Открыть/Комментировать
2022-07-19 19:27:10 Статистический анализ по картинке
https://habr.com/ru/post/677636/
10 views16:27
Открыть/Комментировать
2022-07-19 16:27:16 Весь курс лекций от Радослава Нейчева по NLP

https://youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvY7k32D65q3xJVo8X8dc3Ye
10 viewsedited  13:27
Открыть/Комментировать
2022-07-19 15:49:50 Про настройку гиперпараметров ансамблей моделей машинного обучения
https://habr.com/ru/post/672486/
10 views12:49
Открыть/Комментировать
2022-07-14 06:45:25 Shap
Определение вклада каждой фичи в работу модели
https://chernobrovov.ru/articles/interpretiruj-eto-metod-shap-v-data-science.html
15 viewsedited  03:45
Открыть/Комментировать
2022-07-07 11:46:01

21 views08:46
Открыть/Комментировать
2022-07-06 08:31:15

19 views05:31
Открыть/Комментировать
2022-06-27 19:44:41

25 views16:44
Открыть/Комментировать
2022-06-27 19:44:22 #фичи
Для агрегации
Очевидными агрегациями вещественных признаков являются: среднее, медиана, сумма, минимум, максимум, дисперсия по фиксированным временным отрезкам.

В случае категориальных признаков можно использовать счетчики вхождений каждого значения каждой категориальной переменной или пойти дальше и использовать вектора из матричных разложений или основанных на них методах: LDA, BigARTM. Последний из которых позволяет получить векторное представление сразу для всех категориальных признаков за счет поддержи мультимодальности. Признаки можно отобрать на основе важности, полученной популярным методом permutaion importance или менее популярным target permutation.
21 viewsedited  16:44
Открыть/Комментировать