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问一种动态属性集的机器学习算法
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Data Science用户

提问于 2016-01-26 19:50:11

回答 1查看 207关注 0票数 2

我是机器学习编程的新手，我正在开发一个应用程序，它将计算属性的权重，以计算工作流中某些任务的估计周转时间( ETAT )。属性集不是固定的。

例如:行政命令将取决于-

语言
属性的No
经验水平的资源和更多。

对于每个工作流实体，可以通过一组这些属性，即单个工作流可以如下所示：

语言-英语
不是的。物业- 1200元
资源经验水平-专家

和

语言-俄语
不是的。物业- 21000元
资源的经验水平-基本

现在，对于上述属性集，我如何设计我的机器学习算法？任何指针都是非常有用的。

machine-learning

python

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回答 1

Data Science用户

发布于 2016-01-26 22:19:25

我会训练一个伽马分布 GLM；每种语言一个。现在，我假设参数集在每种语言中都是固定的。您可以使用虚拟编码合并序数变量(基本的->中间->专家)(即将它们作为分类变量处理)。如果没有中间级别，一位就可以了(0 = basic，1= expert)。其他的属性等等。

您可以找到用各种语言实现GLMs的免费软件，包括python和R。

票数 1

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/9981

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