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22.12.2020 Comments

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You can obtain up to 128 different topics. Once you build the topic model you can calculate each topic probability for a given document by using Topic Distribution. This information can be useful to find documents similarities based on their thematic. You can also list all of your topic models. Specifies a list of terms to ignore when performing term analysis.

This can be used to change the names of the fields in the topic model with respect to the original names in the dataset or to tell BigML that certain fields should be preferred. All text fields in the dataset Specifies the fields to be considered to create the topic model. If multiple fields are given, the text field values for each row will be concatenated so that each row is still considered to be one document.

If it is unset, it will be chosen automatically based on the number documents (i. The minimum value is 2 and maximum value is 64. Example: "MySample" tags optional Array of Strings A list of strings that help classify and index your topic model. Computation is linear with respect to this parameter. The minimum value is 128 and maximum value is 16384.

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The minimum value is 1 and maximum value is 128. Example: true You can also use curl to customize a new topic model. Once a topic model has been successfully created it will have the following properties. Topic Model Status Creating a topic model is a process that can take just a few seconds or a few days depending on the size of the dataset used as input and on the workload of BigML's systems.

The topic model goes through a number of states until its fully completed. Through the status field in the topic model you can determine when the topic model has been fully processed and ready to be used to create predictions.

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Thus when retrieving a topicmodel, it's possible to specify that only a subset of fields be retrieved, by using any combination of the following parameters in the query string (unrecognized parameters are ignored): Fields Filter Parameters Parameter TypeDescription fields optional Comma-separated list A comma-separated list of field IDs to retrieve.

To update a topic model, you need to PUT an object containing the fields that you want to update to the topic model' s base URL.

Once you delete a topic model, it is permanently deleted. If you try to delete a topic model a second time, or a topic model that does not exist, you will receive a "404 not found" response. However, if you try to delete a topic model that is being used at the moment, then BigML.

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To list all the topic models, you can use the topicmodel base URL. By default, only the 20 most recent topic models will be returned. You can get your list of topic models directly in your browser using your own username and API key with the following links.

You can also paginate, filter, and order your topic models. Time Series Last Updated: Friday, 2017-10-27 12:23 A time series model is a supervised learning method to forecast the future values of a field based on its previously observed values. It is used to analyze time based data when historical patterns can explain the future behavior such as stock prices, sales forecasting, website traffic, production and inventory analysis, weather forecasting, etc. A time series model needs to be trained with time series data, i.

BigML implements exponential smoothing to train time series models. Time series data is modeled as a level component and it can optionally include a trend (damped or not damped) and a seasonality components as explained below:Forecast equation Level equation Forecast equation Level equation Trend equation Forecast equation Level equation Damped trend equation Forecast equation Level equation Trend equation Seasonality equation The different components can have variations, e.

As a result of combining the different variations for each component, several models can be trained for a given objective field. Note that BigML excludes certain combinations for numerical stability reasons such as additive errors with multiplicative trends or multiplicative error and trend with additive seasonality.In a few year China will be able to end the mandate for foreign automakers to form Joint Ventures with local manufacturers if they want to produce cars in China and avoid the high import duties.

If they do this I easily predict the foreign automakers will absorb their local partners who are completely dependent on sales of foreign models. More perhaps a consolidation in SOE brands is due. Comments Pedro says: January 8, 2017 at 12:51 In a few year China will be able to end the mandate for foreign automakers to form Joint Ventures with local manufacturers if they want to produce cars in China and avoid the high import duties.

Reply Let me know what you think of this article. Some ToolsProvided by FantasyPros links open in new tabsSome ToolsProvided by FantasyPros links open in new tabsSome ToolsProvided by FantasyPros links open in new tabsSome ToolsProvided by FantasyPros links open in new tabsSome ToolsProvided by FantasyPros links open in new tabsSome ToolsProvided by FantasyPros links open in new tabsSome tools by FantasyPros opens in new tabSome tools by FantasyPros opens in new tabSome tools by FantasyPros opens in new tabSome tools by FantasyPros opens in new tabWith a very low percentage of the public still alive in survivor pools, here's how our NFL Survivor Picks customers are doing so far this year.

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