저는 R에 익숙하지 않고 XGBoost 기능에 약간의 문제가 있습니다. test_rows <- sample.int(nrow(ccdata), nrow(ccdata)/3)
test <- ccdata[test_rows,]
train <- ccdata[-test_rows,]
table(test$default.payment.next.month)
table(t
용어 필터와 일치하는 문서에 부스트를 추가하려고합니다. 기본은 부울/MatchAll 쿼리입니다. 하지만 내 Elasticsearch 쿼리를 강화해도 아무 효과가 없습니다. 모든 결과 점수가 1로 설정됩니다 curl -XPOST localhost:9200/wiki_content/_search?pretty -d '
{
"_source": [
클라우드 검색 인덱스에서 부스팅이 어떻게 작동하는지 찾으려고합니다. 즉, 단어 "some text"로 검색을하고 "some"를 4로, "text"를 1로 올리면됩니다. Cloudant는 먼저 "some"가있는 문서를 검색 한 다음 "text"를 검색합니다. 첫 번째 검색에서 반환 된 문서에 또는 "일부"와 "텍스트"를 동시에 검색하여 관련성 기반의 일치를
사용자 검색 단어 (apple iphone 5s)에서 퍼지 검색을 수행하고 싶습니다. 나는 첫 번째 (사과)에 더 많은 점수 값을주고 싶다. 두 번째 점수는 그다지 적지 않다. 내가 예상대로 나는 아래가 아닌 작업 주어진 쿼리 시작 : {
"query": {
"fuzzy_like_this_field": {
"name": {
나는 이진 분류 문제에 대한 다음과 같은 신경망에 맞게 가정 : model = Sequential()
model.add(Dense(21, input_dim=19, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(80, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dens