Mastodon on ZHub

HabrРекурсивный отбор признаков. Динамический шаг в танце feature selectionВ статье рассматривается выбор оптимального шага при рекурсивном отборе признаков (RFE). Предлагаются три подхода: фиксированный шаг, динамический шаг, зависящий от количества признаков, и динамический шаг, основанный на значимости признаков. На основе как искусственно сгенерированных, так и реальных наборов данных проводится анализ эффективности каждого метода, выявляются их преимущества и недостатки. Также внимание уделяется недостаткам текущей реализации RFE в библиотеке Scikit-learn, и предлагаются пути их улучшения, а также креативные подходы к решению задач feature selection.<a href="https://habr.com/ru/articles/833954/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no">https://habr.com/ru/articles/833954/</a><a href="https://zhub.link/tags/data_science" class="mention hashtag" rel="tag">#data_science</a> <a href="https://zhub.link/tags/machine_learning" class="mention hashtag" rel="tag">#machine_learning</a> <a href="https://zhub.link/tags/feature_selection" class="mention hashtag" rel="tag">#feature_selection</a> <a href="https://zhub.link/tags/feature_extraction" class="mention hashtag" rel="tag">#feature_extraction</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D1%82%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2" class="mention hashtag" rel="tag">#отбор_признаков</a> <a href="https://zhub.link/tags/lightgbm" class="mention hashtag" rel="tag">#lightgbm</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="tag">#машинное_обучение</a>

Habr[Перевод] Распознавание именованных сущностей: механизм, методики, сценарии использования и реализацияЕстественные языки сложны. А когда на горизонте появляется контекст, они становятся ещё сложнее. Возьмём для примера фамилию Линкольн . Некоторые сразу подумают о шестнадцатом президенте США, выдающейся исторической фигуре. Однако для других это производитель автомобилей с тем же названием. Одно простое слово имеет разные значения. Мы, люди, без проблем различаем значения и категории. Это свидетельствует о нашем интуитивном понимании окружающего мира. Но когда дело касается компьютеров, эта, казалось бы, простая задача превращается в неоднозначную проблему. Подобные трудности подчёркивают необходимость надёжного распознавания именованных сущностей (named entity recognition, NER) — механизма, при помощи которого мы учим машины понимать различные лингвистические нюансы. В этой статье мы расскажем о том, что такое NER, о его принципах работы и о том, как оно используется в реальной жизни. Также в ней мы прольём свет на различные методики NER и способы реализации модели NER.<a href="https://habr.com/ru/articles/776774/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no">https://habr.com/ru/articles/776774/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="tag">#Токенизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/feature_extraction" class="mention hashtag" rel="tag">#feature_extraction</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="tag">#машинное_обучение</a> <a href="https://zhub.link/tags/NLP" class="mention hashtag" rel="tag">#NLP</a> <a href="https://zhub.link/tags/NER" class="mention hashtag" rel="tag">#NER</a> <a href="https://zhub.link/tags/POS_tagging" class="mention hashtag" rel="tag">#POS_tagging</a> <a href="https://zhub.link/tags/word_embeddings" class="mention hashtag" rel="tag">#word_embeddings</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0" class="mention hashtag" rel="tag">#рекомендации_контента</a> <a href="https://zhub.link/tags/GPT4" class="mention hashtag" rel="tag">#GPT4</a> <a href="https://zhub.link/tags/OpenAI" class="mention hashtag" rel="tag">#OpenAI</a> <a href="https://zhub.link/tags/BRAT" class="mention hashtag" rel="tag">#BRAT</a> <a href="https://zhub.link/tags/sentiment_analysis" class="mention hashtag" rel="tag">#sentiment_analysis</a>

Recent searches

Search options

Administered by:

Server stats:

#feature_extraction