Я работаю над распознаванием речи с Tensorflow и планирую тренировать LSTM NN с массивом массивных волн. Из-за увеличения производительности я планирую использовать tfrecords. В Интернете есть несколько примеров (Inception for ex.), Где файлы tfrecords разбиты на фрагменты. У меня такой вопрос:...
Как я могу получить число недостающего значения в каждой строке в панде dataframe. Я хотел бы разделить фреймы данных на различные фреймы данных, которые имеют одинаковое количество пропущенных значений в каждой строке. Любое...
Может кто-нибудь опубликовать простой пример использования Keras обратного вызова для сохранения модели после каждой эпохи? Я могу найти примеры экономии веса, но я хочу иметь возможность сохранять полностью функционирующую модель после каждой тренировочной...
Существует ли комплексный пакет с открытым исходным кодом (предпочтительно на python или R), который можно использовать для обнаружения аномалий во временных рядах? В scikit-learn есть один класс SVM-пакета, но он не предназначен для данных временных рядов. Я ищу более сложные пакеты, которые,...
https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping Тесты data.table не обновлялись с 2014 года. Я слышал где-то, что Pandasсейчас быстрее, чем data.table. Это правда? Кто-нибудь делал какие-либо тесты? Я никогда не использовал Python раньше, но подумал бы о переключении, если...
Я строю рабочий процесс для создания моделей машинного обучения (в моем случае, с использованием Python pandasи sklearnпакетов) из данных, извлеченных из очень большой базы данных (здесь, Vertica посредством SQL и pyodbc), и критический шаг в этом процессе включает в себя отсутствие значения...
Я работаю над улучшением существующего контролируемого классификатора, чтобы классифицировать последовательности {белка} как принадлежащие к определенному классу (предшественники нейропептидных гормонов) или нет. Существует около 1150 известных «позитивов» на фоне около 13 миллионов белковых...
Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера...
Я ищу библиотеку Python, которая может выполнять сегментированную регрессию (так называемая кусочная регрессия) . Пример :
Я пытаюсь построить систему рекомендаций, используя совместную фильтрацию. У меня есть обычная [user, movie, rating]информация. Я хотел бы включить дополнительную функцию, такую как «язык» или «продолжительность фильма». Я не уверен, какие методы я мог бы использовать для такой проблемы....
В блоге Keras, посвященном обучению пользователей с нуля , код показывает только сеть, работающую с данными обучения и проверки. Как насчет тестовых данных? Являются ли данные проверки такими же, как данные испытаний (я думаю, что нет). Если в строках, похожих на папки с поездами и валидацией, была...
Я занимался проблемой классификации, и я читал код и учебные пособия многих людей. Одна вещь, которую я заметил, это то, что многие люди принимают np.logили logнепрерывные переменные, такие как loan_amountили applicant_incomeт. Я просто хочу понять причину этого. Помогает ли это улучшить точность...
Какую стабильную библиотеку Python я могу использовать для реализации скрытых марковских моделей? Мне нужно, чтобы это было достаточно хорошо задокументировано, потому что я никогда раньше не использовал эту модель. В качестве альтернативы, есть ли более прямой подход к выполнению анализа временных...
Я смотрю на этот учебник: https://www.dataquest.io/mission/75/improving-your-submission В разделе 8, найдя лучшие функции, он показывает следующий код. import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif predictors = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare",...
Я пытаюсь решить следующую проблему: у меня есть набор предложений в качестве моего набора данных, и я хочу иметь возможность набрать новое предложение и найти предложение, которое новое наиболее похоже в наборе данных. Пример будет выглядеть так: Новое предложение: " I opened a new mailbox"...
Я надеюсь, что этот вопрос является наиболее подходящим на этом сайте ... В Python обычно имя класса определяется с использованием заглавной буквы в качестве первого символа, например class Vehicle: ... Однако в области машинного обучения часто данные обучения и испытаний определяются как Xи Y- не...
Я использую Gensim Library в Python для использования и обучения модели word2vector. Недавно я смотрел на инициализацию весов моей модели с помощью некоторой предварительно обученной модели word2vec, такой как (предварительно обученная модель GoogleNewDataset). Я боролся с этим пару недель. Теперь...
У меня есть набор данных со следующими спецификациями: Учебный набор данных с 193 176 пробами с 2821 положительным результатом Тестовый набор данных с 82 887 образцами с 673 положительными Есть 10 функций. Я хочу выполнить двоичную классификацию (0 или 1). Проблема, с которой я сталкиваюсь,...
В этом посте я прочитал, подходит ли язык R для больших данных, из которых состоят большие данные 5TB, и хотя он хорошо справляется с предоставлением информации о возможности работы с данными такого типа, Rон предоставляет очень мало информации Python. Мне было интересно, Pythonможно ли работать с...
Я построил модель LSTM для прогнозирования повторяющихся вопросов в официальном наборе данных Quora. Метки теста - 0 или 1. 1 означает, что пара вопросов дублируется. После построения модели с использованием model.fit, я тестирую модель, используя model.predictданные теста. Вывод представляет собой...