Ich habe zwei DataFrames (Action, Comedy). Aktion enthält zwei Spalten (Jahr, Bewertung) Bewertungsspalten enthalten durchschnittliche Bewertung in Bezug auf das Jahr. Comedy Dataframe enthält dieselben zwei Spalten mit unterschiedlichen Mittelwerten. Ich füge beide Datenrahmen in einem total_year...
Ich möchte eine Prognose für das Ergebnis der Parlamentswahlen abgeben. Meine Ausgabe ist der Prozentsatz, den jede Partei erhält. Es gibt mehr als zwei Parteien, daher ist eine logistische Regression keine praktikable Option. Ich könnte für jede Partei eine eigene Regression vornehmen, aber in...
Ich arbeite mit Python, Scikit-Learn und Keras. Ich habe 3000 Tausend Bilder von Frontuhren wie die folgenden: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Ich möchte ein Programm schreiben, das als Eingabe ein Foto einer echten Uhr empfängt, das möglicherweise unter weniger idealen Bedingungen als die obigen...
Ich verwende Ipython Notebook, um mit Pyspark-Anwendungen zu arbeiten. Ich habe eine CSV-Datei mit vielen kategorialen Spalten, um festzustellen, ob das Einkommen unter oder über dem Bereich von 50.000 liegt. Ich möchte einen Klassifizierungsalgorithmus durchführen, der alle Eingaben verwendet, um...
Ich arbeite daran, eine Reihe von VMs einzurichten, um mit Spark zu experimentieren, bevor ich Geld für den Aufbau eines Clusters mit Hardware ausgeben kann. Kurzer Hinweis: Ich bin ein Akademiker mit einem Hintergrund im angewandten maschinellen Lernen und arbeite ein bisschen in der...
In den meisten Schätzern für Scikit-Learn gibt es n_jobsin fit/ predictMethoden einen Parameter zum Erstellen paralleler Jobs mit joblib. Ich habe festgestellt, dass durch das Festlegen von -1nur 1 Python-Prozess die Kerne maximal genutzt werden und die CPU-Auslastung 2500% übersteigt. Dies...
Nachdem ich mein Vorhersagemodell mit Random Forest entwickelt habe, erhalte ich die folgenden Metriken: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Dies ist das Ergebnis dieses Codes: training_features, test_features,...
Ich habe gerade dieses neuronale LSTM-Netzwerk mit Keras aufgebaut import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import...
Die matplotlib- Bibliothek ist sehr leistungsfähig, weist jedoch keine Interaktivität auf, insbesondere in Jupyter Notebook. Ich würde ein gutes wie Offline - Tool wie Plotten plot.ly
Ich erstelle ein einfaches neuronales Netzwerk mit Tensorflow. Die Daten, die ich selbst gesammelt habe, funktionieren jedoch nicht zusammen. PI ist auf einen Fehler gestoßen, den ich nicht beheben oder beheben kann, und ich würde mich über Ihre Hilfe freuen. Die Fehlermeldung: TypeError: Das...
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:...
Ich versuche derzeit, ein Modell auf einer großen CSV-Datei (> 70 GB mit mehr als 60 Millionen Zeilen) zu trainieren. Dazu verwende ich tf.contrib.learn.read_batch_examples. Ich habe Probleme zu verstehen, wie diese Funktion die Daten tatsächlich liest. Wenn ich eine Stapelgröße von z. B. 50.000...
Ich versuche, Web Scraping mit Python selbst zu lernen, um die Datenanalyse zu erlernen. Ich versuche, die imdb-Webseite zu durchsuchen, deren URL wie folgt lautet: http://www.imdb.com/search/title?sort=num_votes,desc&start=1&title_type=feature&year=1950,2012 Ich benutze das...
Ich habe einen Datensatz mit 330 Stichproben und 27 Merkmalen für jede Stichprobe mit einem Binärklassenproblem für die logistische Regression. Gemäß der "Regel wenn zehn" benötige ich mindestens 10 Ereignisse für jedes Feature, um eingeschlossen zu werden. Ich habe jedoch einen unausgeglichenen...
Ich möchte ANNs für mein Problem verwenden, aber das Problem ist, dass meine Ein- und Ausgabeknotennummern nicht behoben sind. Ich habe eine Google-Suche durchgeführt, bevor ich meine Frage gestellt habe, und festgestellt, dass der RNN mir bei meinem Problem helfen kann. Aber alle Beispiele, die...
Ich lerne, wie man Keras verwendet, und ich habe mit meinem beschrifteten Datensatz anhand der Beispiele in Chollets Deep Learning für Python vernünftigen Erfolg gehabt . Der Datensatz ist ~ 1000 Zeitreihen mit einer Länge von 3125 mit 3 möglichen Klassen. Ich möchte über die grundlegenden dichten...
Ich habe einen Datensatz wie diesen: Beispieldatenrahmen import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'names': ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L'], 'col1': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'col2': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}) Ich möchte einige der 0's in col1und col2durch 1'...
Ich bin ein Neuling bei XGBoost, also verzeihen Sie meine Unwissenheit. Hier ist der Python-Code: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params =...
Ich habe einen Datensatz mit Daten zu Temperatur, Niederschlag und Sojabohnenerträgen für einen Betrieb für 10 Jahre (2005 - 2014). Basierend auf diesen Daten möchte ich die Renditen für 2015 vorhersagen. Bitte beachten Sie, dass der Datensatz TÄGLICHE Werte für Temperatur und Niederschlag enthält,...
Ich bin neu in ML und TensorFlow (ich habe vor ungefähr ein paar Stunden angefangen) und ich versuche, damit die nächsten Datenpunkte in einer Zeitreihe vorherzusagen. Ich nehme meinen Input und mache das damit: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5...