คำถามติดแท็ก descriptive-statistics

ฉันพยายามที่จะฝึกอบรมการยกระดับความลาดชันของตัวอย่างมากกว่า 50k ด้วยคุณสมบัติตัวเลข 100 ตัว XGBClassifierจัดการ 500 ต้นภายใน 43 วินาทีบนเครื่องของฉันในขณะที่GradientBoostingClassifierจัดการเพียง 10 ต้น (!) ใน 1 นาทีและ 2 วินาที :( ฉันไม่ได้พยายามที่จะเติบโต 500 ต้นเพราะจะใช้เวลาหลายชั่วโมงฉันใช้แบบเดียวกันlearning_rateและmax_depthการตั้งค่า ดูด้านล่าง อะไรทำให้ XGBoost เร็วขึ้นมาก? มันใช้การปรับแต่งแบบใหม่เพื่อส่งเสริมการไล่ระดับสีที่พวก sklearn ไม่รู้หรือไม่? หรือว่า "ตัดมุม" และปลูกต้นไม้ที่ตื้นขึ้น? ป.ล. ฉันตระหนักถึงการสนทนานี้: https://www.kaggle.com/c/higgs-boson/forums/t/10335/xgboost-post-competition-surveyแต่ไม่สามารถหาคำตอบได้ที่นั่น ... XGBClassifier(base_score=0.5, colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.05, max_delta_step=0, max_depth=10, min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=500, nthread=-1, objective='binary:logistic', reg_alpha=0, reg_lambda=1, …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

มีกฎของหัวแม่มือ (หรือกฎจริง) ที่เกี่ยวข้องกับจำนวน LSTM ขั้นต่ำ, สูงสุดและ "สมเหตุสมผล" ที่ฉันควรใช้หรือไม่? โดยเฉพาะฉันเกี่ยวข้องกับBasicLSTMCellจาก TensorFlow และnum_unitsคุณสมบัติ โปรดสมมติว่าฉันมีปัญหาการจำแนกที่กำหนดโดย: t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples ตัวอย่างจริงหรือไม่ที่จำนวนตัวอย่างการฝึกอบรมควรมากกว่า: 4*((n+1)*m + m*m)*c ที่cเป็นจำนวนของเซลล์? ฉันใช้สิ่งนี้: จะคำนวณจำนวนพารามิเตอร์ของเครือข่าย …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning