R тут сильно впереди питона окажется, думаю. Хотя я для питона и не искал библиотеки для этих целей

Приветствую. Как можно определить похожие строки типо "Other", "Other (Specify)", "Other Specify'? word2vec слишком большой. Нужно что-то маленькое. Типо кластеризации. Спасибо

split по словам или буквам и кластеризация по количеству общих слов или букв?

слова похожи семантически или буквами? в этом вся сложность

слова похожи семантически или буквами? в этом вся сложность

Слова похожи. Но нужно как-то уловить смысл всей строки

Коэффициент Жаккара может попробовать?

или биграммы

Коэффициент Жаккара может попробовать?

Читаю и чего-то не заходит

Левенштейн + Иерархическая кластеризация

Мне кажется, левенштейн здесь плохо зайдет

см. Soundex, он в коробке спарка

поставь sphinxsearch и поиграйся с разными ранкерами )

Хорошо. Всем спасибо!

Приветствую. Как можно определить похожие строки типо "Other", "Other (Specify)", "Other Specify'? word2vec слишком большой. Нужно что-то маленькое. Типо кластеризации. Спасибо

У меня би/триграммы хорошо зашли для кластеризации мест работы, там было что-то похожее, вроде "ООО Ромашка", "Ромашка", "Ромашка (ООО)" и т.п.

Приветствую. Как можно определить похожие строки типо "Other", "Other (Specify)", "Other Specify'? word2vec слишком большой. Нужно что-то маленькое. Типо кластеризации. Спасибо

шум типа 'Other' встречаются в других записях? если да, то tf/idf поможет отсеять шум от "нормального"

Бишоп или Мерфи для студентов которые хотят учит ML?

Хасти

Бишоп или Мерфи для студентов которые хотят учит ML?

Бишоп мне хорошо зашёл.

Он неплохо ставит теорию.

Бишоп мне хорошо зашёл.

интересует именно + и - каждой книги относительно другой

Так Бишоп это как классика, там нет этих всех модных глубоких обучений

Тесть хороша для сути алгебры итд

Так Бишоп это как классика, там нет этих всех модных глубоких обучений

мерфи вроде тоже более менее в том же стиле, не?

Незнаю, не читал

кто-нибудь здесь занимался задачей хватания незнакомых предметов роботизированной конечностью? что-то более актуальное чем вот такие подходы: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.79.9107&rep=rep1&type=pdf нынче есть?

only Russian?

Коллеги, вопрос по графикам. Сейчас изучаю сет с ~600к экземпляров и строю 2d графики чтобы увидеть какие-то зависимости между фичами. Строю с помощью seaborn. Происходит это довольно медленно. За полдня вчера успел построить около 160 и осталось еще гораздо больше. По htop заметил что используется только одно ядро. Можно ли как-то ускорить seaborn или лучше его заменить на какой-то аналог?

А питоновский matplotlib пробовал?

Коллеги, вопрос по графикам. Сейчас изучаю сет с ~600к экземпляров и строю 2d графики чтобы увидеть какие-то зависимости между фичами. Строю с помощью seaborn. Происходит это довольно медленно. За полдня вчера успел построить около 160 и осталось еще гораздо больше. По htop заметил что используется только одно ядро. Можно ли как-то ускорить seaborn или лучше его заменить на какой-то аналог?

Я бы посоветовал ggplot2. Либо брать случайные подвыборки из данных и играться с ними.

кто-нибудь здесь занимался задачей хватания незнакомых предметов роботизированной конечностью? что-то более актуальное чем вот такие подходы: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.79.9107&rep=rep1&type=pdf нынче есть?

Роботов делаете?

Роботов делаете?

прикидываем сложность задачи и решаем не начать ли делать

кто-нибудь здесь занимался задачей хватания незнакомых предметов роботизированной конечностью? что-то более актуальное чем вот такие подходы: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.79.9107&rep=rep1&type=pdf нынче есть?

reinforcement?

Скажите вот этот метод сколько раз выполнится Object.assign({}, baseData[Math.floor(Math.random() * 4)]); Тоесть он в пустой {} только однозначение запишет или нет ?

из массива baseData

Одно, но свалится с IndexError, если не найдёт элемент со случайным индексом в baseData. Не делайте так, это плохой код, почитайте доку по random

Все понял спасибо, да я просто пок чужой код пытаюсь разобрать

Подскажите пожалуйста, помимо обучения с подкреплением какие ещё существуют методы обучения для частично наблюдаемых сред ?