Ich hoffe, diese Frage ist auf dieser Seite am besten geeignet ... In Python wird der Klassenname normalerweise mit dem Großbuchstaben als erstem Zeichen definiert class Vehicle: ... Im Bereich des maschinellen Lernens werden Zug- und Testdaten jedoch häufig als Xund Y- nicht xund definiert y. Zum...
Ich verwende den Random Forest Classifier von scikit-learn und möchte die Wichtigkeit von Features wie in diesem Beispiel darstellen . Mein Ergebnis ist jedoch völlig anders, in dem Sinne, dass die Standardabweichung der Merkmalsbedeutung fast immer größer ist als die Merkmalsbedeutung selbst...
Ich habe einen Datenrahmen, der unter anderem eine Spalte mit der Anzahl der Millisekunden enthält, die seit 1970-1-1 vergangen sind. Ich muss diese Spalte mit Ints in Zeitstempeldaten konvertieren, damit ich sie schließlich in eine Spalte mit Datums- und Uhrzeitdaten konvertieren kann, indem ich...
Ich habe ein LSTM-Modell erstellt, um doppelte Fragen im offiziellen Quora-Datensatz vorherzusagen. Die Testetiketten sind 0 oder 1. 1 zeigt an, dass das Fragenpaar doppelt vorhanden ist. Nachdem model.fitich das Modell mit erstellt habe , teste ich das Modell anhand model.predictder Testdaten. Die...
Ich habe versucht, ein neuronales Netzwerk von Grund auf neu zu implementieren, um die Mathematik dahinter zu verstehen. Mein Problem hängt vollständig mit der Rückausbreitung zusammen, wenn wir eine Ableitung in Bezug auf die Verzerrung vornehmen, und ich habe alle Gleichungen abgeleitet, die bei...
Ich verwende die Gensim Library in Python, um das word2vector-Modell zu verwenden und zu trainieren. Kürzlich habe ich versucht, meine Modellgewichte mit einem vorab trainierten word2vec-Modell zu initialisieren, z. B. mit einem vorab trainierten Modell von GoogleNewDataset. Ich habe ein paar...
Mode Analytics hat eine nette Heatmap-Funktion ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Es ist jedoch nicht förderlich, Karten zu vergleichen (nur eine pro Bericht). Sie ermöglichen es, Daten einfach in ein Python-Notizbuch zu ziehen. Und dann kann jedes Bild in Python...
Wenn ich mein Modell mit dem folgenden Code trainiere: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns]...
Ich habe in diesem Beitrag gelesen: Ist die R-Sprache für Big Data geeignet, die Big Data ausmacht 5TB, und obwohl sie gute Informationen über die Machbarkeit der Arbeit mit dieser Art von Daten Rliefert, enthält sie nur sehr wenige Informationen über Python. Ich habe mich gefragt, ob ich Pythonmit...
Ich arbeite seit einiger Zeit in NLTK mit Python. Das Problem, mit dem ich konfrontiert bin, ist, dass beim Training von NER in NLTK mit meinen benutzerdefinierten Daten keine Hilfe verfügbar ist. Sie haben MaxEnt verwendet und es auf ACE-Korpus trainiert. Ich habe viel im Internet gesucht, aber...
Ich versuche, dieses Papier auf einer Reihe von medizinischen Bildern umzusetzen . Ich mache es in Keras. Das Netzwerk besteht im Wesentlichen aus 4 Conv- und Max-Pool-Schichten, gefolgt von einer vollständig verbundenen Schicht und einem Soft-Max-Klassifikator. Soweit ich weiß, bin ich der in der...
Ich habe versucht zu verstehen, wie man Daten darstellt und formt, um eine multidimentionale und multivariate Zeitreihenvorhersage mit Keras (oder TensorFlow) zu erstellen, aber ich bin immer noch sehr unklar, nachdem ich viele Blogposts / Tutorials / Dokumentationen gelesen habe, wie man die Daten...
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das...
Ich verstehe, was Standard Scalar macht und was Normalizer macht, gemäß der Scikit-Dokumentation: Normalizer , Standard Scaler . Ich weiß, wann Standard Scaler angewendet wird. Aber in welchem Szenario wird Normalizer angewendet? Gibt es Szenarien, in denen eines dem anderen vorgezogen...
Ich mache gerade einen Kurs in Tensorflow, in dem sie tf.one_hot (Indizes, Tiefe) verwendeten. Jetzt verstehe ich nicht, wie sich diese Indizes in diese Binärsequenz verwandeln. Kann mir bitte jemand den genauen Ablauf erklären
Hat jemand andere gute "Frequency Sequence Mining" -Pakete in Python als das FPM in MLLib verwendet (und gemocht)? Ich bin auf der Suche nach einem stabilen Paket, das vorzugsweise von Menschen gepflegt wird. Vielen
Stellen Sie sich einen Pyspark-Datenrahmen vor, der aus 'Null'-Elementen und numerischen Elementen besteht. Im Allgemeinen haben die numerischen Elemente unterschiedliche Werte. Wie ist es möglich, alle numerischen Werte des Datenrahmens durch einen konstanten numerischen Wert zu ersetzen (zum...
Ich habe einen Datensatz mit ~ 1M Zeilen und ~ 500K spärlichen Funktionen. Ich möchte die Dimensionalität auf einen Wert in der Größenordnung von 1K-5K-dichten Merkmalen reduzieren. sklearn.decomposition.PCAfunktioniert nicht mit spärlichen Daten, und ich habe versucht, sie zu verwenden...
t-SNE reduziert wie in [1] schrittweise die Kullback-Leibler (KL) -Divergenz, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Die Entwickler von t-SNE schlagen vor, die KL-Divergenz als Leistungskriterium für die Visualisierungen zu verwenden: Sie können die von t-SNE gemeldeten
Ich erstelle einen einfachen Chatbot. Ich möchte die Informationen aus der Benutzerantwort erhalten. Ein Beispielszenario: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Ich möchte den Namen Edwin aus dem Satz extrahieren. Der Benutzer kann jedoch auf verschiedene Arten reagieren, z User:...