Preguntas etiquetadas con pca

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¿Cuántas dimensiones hay que reducir al hacer PCA?

¿Cómo elegir K para PCA? K es el número de dimensiones para proyectar hacia abajo. El único requisito es no perder demasiada información. Entiendo que depende de los datos, pero estoy buscando más una descripción general simple sobre qué características considerar al elegir...

pca

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¿Cómo hago un diagrama de dispersión de PCA interactivo en Python?

La biblioteca matplotlib es muy capaz pero carece de interactividad, especialmente dentro de Jupyter Notebook. Me gustaría una buena herramienta como fuera de línea trazado plot.ly

python visualization pca jupyter

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¿Hay algún buen modelo de lenguaje listo para usar para Python?

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

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¿Se considera PCA un algoritmo de aprendizaje automático?

Comprendí que el análisis de componentes principales es una técnica de reducción de dimensionalidad, es decir, dadas 10 características de entrada, producirá un número menor de características independientes que son la transformación lineal y ortogonal de las características originales. Se...

machine-learning pca

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Clasificar series de tiempo multivariadas

Tengo un conjunto de datos compuesto por series de tiempo (8 puntos) con aproximadamente 40 dimensiones (por lo que cada serie de tiempo es de 8 por 40). La salida correspondiente (los posibles resultados para las categorías) es 0 o 1. ¿Cuál sería el mejor enfoque para diseñar un clasificador para...

classification time-series pca