Ю
#C3W2 Задание на РСА. Правильно ли я понимаю, что просто PCA и есть RandomizedPCA в последних версиях библиотеки sklearn?
Все верно.
Size: a a a
2020 June 04
TU
Все верно.
Отлично, спасибо
A
В сиборне scatterplot нельзя уставить , какие точки вверху, какие внизу? Такое впечатление, что забиваются красные верхними синими
A
можно через два графика делать - и рисовать один на другом , но хочется в одну строчку
АГ
Alexey
В сиборне scatterplot нельзя уставить , какие точки вверху, какие внизу? Такое впечатление, что забиваются красные верхними синими
Попробуйте понастраивать прозрачность точек в параметрах, оптимально 0.5 где-то
A
это альфа - пробовал, но размыто..
y
Alexey
В сиборне scatterplot нельзя уставить , какие точки вверху, какие внизу? Такое впечатление, что забиваются красные верхними синими
hue_order.
A
гениально ) спасибо
A
надо было до конца прочитать документацию, а не долбить гугл запросами в надежде на стэковерфлоу
y
Да, документация - сила.)
Д
Артём Глазунов
Здесь нужен массив нулей np. zeros(), а предложения превратить в массивы с помощью split(). Количество вхождений слова в массив count(). Также понадобится словарь dict, куда слова будут записываться в ключи для удобства поиска потом. Вроде d это размерность этого словаря, а точнее массива уникальных ключей словаря .keys() . Весь процесс представляет собой превращение предложений в векторы(строки с частотами) , чтобы находить расстояния между ними.
а зачем создавать нулевой массив? разве нельзя создать пустой а затем в него добавлять?
A
можно
L
Кстати, вопрос по поводу массивов от numpy: как их можно вставить в DataFrame? Массив numpy представляет собой array[[0,0,0]], а DataFrame принимает только [0,0,0].
АГ
A
Кстати, вопрос по поводу массивов от numpy: как их можно вставить в DataFrame? Массив numpy представляет собой array[[0,0,0]], а DataFrame принимает только [0,0,0].
Reshape
PK
всем привет. повторюсь с вопросом.
подскажите. часто используют логарифимирование зависимой переменой . например в задачах регрессиии.
Я правильно понимаю - что это делается в целях сделать модель более линейной для того что бы mse лучше работало?
и если да, то данная операция бесполезна если я буду использовать деревья и бустинг над ними - он ок и не с линейными моделямя работают? я прав?
подскажите. часто используют логарифимирование зависимой переменой . например в задачах регрессиии.
Я правильно понимаю - что это делается в целях сделать модель более линейной для того что бы mse лучше работало?
и если да, то данная операция бесполезна если я буду использовать деревья и бустинг над ними - он ок и не с линейными моделямя работают? я прав?
A
Если в дф размерность у Вас 3*1, то привести (3,)
AR
Olga Gonch
Какие есть альтернативы современные. У меня пару сотен диалогов, нужно разбить их на 10, 15, 20 тем
Что-то сразу в голову не пришло. Если выборка с текстами не размечена, то кроме bigartm, можно использовать TfidfVectorizer с любым методом кластеризации данных. И визуализировать с помощью t-sne, чтобы понять, хорошо ли кластеризовалось
A
Очень хороший препод. Когда на курсе непонятно (почти всегда ))) смотрю его
RS
Olga Gonch
Какие есть альтернативы современные. У меня пару сотен диалогов, нужно разбить их на 10, 15, 20 тем
LDA, но он не очень новый