Ich habe 10 Datenrahmen pyspark.sql.dataframe.DataFrame, erhalten aus randomSplitwie (td1, td2, td3, td4, td5, td6, td7, td8, td9, td10) = td.randomSplit([.1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1], seed = 100)jetzt will ich 9 beitreten td‚s in einem einzigen Datenrahmen, wie soll ich das tun? Ich...
Beim Training neuronaler Netze ist ein Hyperparameter die Größe eines Minibatches. Übliche Auswahlmöglichkeiten sind 32, 64 und 128 Elemente pro Minibatch. Gibt es irgendwelche Regeln / Richtlinien, wie groß eine Mini-Charge sein sollte? Gibt es Veröffentlichungen, in denen die Auswirkungen auf das...
In diesem Link zu Stationarität und Differenzierung wurde erwähnt, dass Modelle wie ARIMA eine stationäre Zeitreihe für die Vorhersage benötigen, da ihre statistischen Eigenschaften wie Mittelwert, Varianz, Autokorrelation usw. über die Zeit konstant sind. Da RNNs besser in der Lage sind,...
Ziemlich neu in Python, aber ich baue mein erstes RF-Modell basierend auf einigen Klassifizierungsdaten auf. Ich habe alle Bezeichnungen in Int64-numerische Daten konvertiert und als Numpy-Array in X und Y geladen. Beim Versuch, die Modelle zu trainieren, tritt jedoch ein Fehler auf. So sehen meine...
Ich habe einen Datensatz mit 34 Eingabespalten und 8 Ausgabespalten. Eine Möglichkeit zur Lösung des Problems besteht darin, die 34 Eingaben zu verwenden und für jede Ausgabespalte ein individuelles Regressionsmodell zu erstellen. Ich frage mich, ob dieses Problem mit nur einem Modell, insbesondere...
Ich habe versucht, ein FastText-vortrainiertes Modell von hier aus zu laden . Ich benutze wiki.simple.de from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Es werden jedoch die folgenden Fehler angezeigt Traceback...
Ich frage mich, ob es ein Szenario gibt, in dem der Gefälle nicht auf ein Minimum konvergiert. Mir ist bewusst, dass der Gradientenabstieg nicht immer garantiert zu einem globalen Optimum konvergiert. Mir ist auch bewusst, dass es von einem Optimum abweichen kann, wenn beispielsweise die...
Keras unterstützt sowohl TensorFlow als auch Theano als Backend: Was sind die Vor- und Nachteile einer Auswahl im Vergleich zur anderen, abgesehen von der Tatsache, dass derzeit nicht alle Operationen mit dem TensorFlow-Backend implementiert
Was ist der beste Weg, um die semantische Ähnlichkeit von Wörtern herauszufinden? Word2Vec ist okay, aber nicht ideal: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]:...
Als ich über das Verwenden las StandardScaler, sagten die meisten Empfehlungen, dass Sie verwenden sollten, StandardScaler bevor Sie die Daten in Zug / Test aufteilen, aber als ich einige der online veröffentlichten Codes überprüfte (mit sklearn), gab es zwei Hauptverwendungen. 1- Mit...
Ich bin ein Neuling im tiefen Lernen. Gibt es jetzt eine Möglichkeit, TensorFlow mit Intel-GPUs zu verwenden? Wenn ja, bitte weisen Sie mich in die richtige Richtung. Wenn nicht, teilen Sie mir bitte mit, welches Framework (Keras, Theano usw.) ich für meinen Intel Corporation Xeon E3-1200 v3 / 4....
Ich habe die K-fache Kreuzvalidierung angewendet, um meine Modelle für maschinelles Lernen zuverlässig zu bewerten. Aber ich bin mir auch der Existenz der Bootstrapping-Methode für diesen Zweck bewusst. Ich kann jedoch den Hauptunterschied zwischen ihnen in Bezug auf die Leistungsschätzung nicht...
Vielleicht ist das zu weit gefasst, aber ich suche nach Hinweisen, wie man Deep Learning in einer Aufgabe zur Zusammenfassung von Texten einsetzt. Ich habe bereits eine Textzusammenfassung mit Standard-Worthäufigkeitsansätzen und Satz-Ranking implementiert, möchte jedoch die Möglichkeit...
Bei einem Satz: „Wenn ich das öffnen ?? Tür es beginnt Heizung automatisch“ Ich möchte die Liste der möglichen Wörter in bekommen? mit einer Wahrscheinlichkeit. Das Grundkonzept, das im word2vec-Modell verwendet wird, besteht darin, ein Wort im gegebenen Umgebungskontext "vorherzusagen". Was ist...
Im Falle einer Kombination von kategorialen und numerischen Attributen konvertiere ich die kategorialen Attribute normalerweise in einen heißen Vektor. Meine Frage ist, lasse ich diese Vektoren unverändert und skaliere die numerischen Attribute durch Standardisierung / Normalisierung, oder sollte...
In diesem Artikel steht die Zeile "Lineare Klassifikatoren teilen keine Parameter zwischen Features und Klassen." Was bedeutet diese Aussage? Bedeutet dies, dass lineare Klassifikatoren wie die logistische Regression voneinander unabhängige Funktionen
Dies ist eine ähnliche Frage wie die Frage zu Statistikkonferenzen bei CrossValidated Was sind die wichtigsten jährlichen Data Science-Konferenzen? Regeln: Fügen Sie einen Link zur Konferenz hinzu Bitte fügen Sie Links für die Vorträge bei (sei es Youtube, die Konferenzseite oder eine andere...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage, damit sie für Data Science Stack Exchange zum Thema gehört . Geschlossen vor 5 Jahren . Ich bin ein MSc-Student an der Universität von...
Ich kenne den Unterschied zwischen Clustering und Klassifikation beim maschinellen Lernen, verstehe aber nicht den Unterschied zwischen Textklassifikation und Themenmodellierung für Dokumente. Kann ich die Themenmodellierung über Dokumenten verwenden, um ein Thema zu identifizieren? Kann ich...
Nachdem ich ein Buch über ML durchgesehen hatte, ging ich die offizielle Dokumentation von scikit-learn learn durch und stieß auf Folgendes: In der Dokumentation wird darüber berichtet, sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()während es in dem Buch, über das es gegeben wurde