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...
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 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...
Если я тренирую свою модель, используя следующий код: 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]...
Я использую scikit-learn Random Forest Classifier и хочу показать важность функции, как в этом примере . Однако мой результат совершенно другой, в том смысле, что стандартное отклонение важности объекта почти всегда больше, чем значение самого свойства (см. Прилагаемое изображение). Возможно ли...
У меня есть датафрейм, который среди прочего содержит столбец количества миллисекунд, прошедших с 1970-1-1. Мне нужно преобразовать этот столбец целых чисел в данные метки времени, чтобы затем я мог в конечном итоге преобразовать его в столбец данных даты и времени, добавив серию столбцов метки...
В Mode Analytics есть отличная функция тепловых карт ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Но это не способствует сравнению карт (только одна на отчет). То, что они делают, - это то, что данные легко переносятся в завернутый блокнот Python. И тогда любое изображение...
Я работал в NLTK некоторое время с использованием Python. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что они не могут получить помощь по обучению NER в NLTK с моими пользовательскими данными. Они использовали MaxEnt и обучили его на корпусе ACE. Я много искал в Интернете, но я не смог...
Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть...
Я пытался понять, как представлять и формировать данные для составления многомерного и многомерного прогноза временных рядов с использованием Keras (или TensorFlow), но я все еще очень неясен после прочтения многих постов / учебников / документации в блоге о том, как представлять данные в...
Рассмотрим фрейм данных pyspark, состоящий из нулевых и числовых элементов. Как правило, числовые элементы имеют разные значения. Как можно заменить все числовые значения кадра данных постоянным числовым значением (например, значением 1)? Заранее спасибо! Пример для фрейма данных pyspark:...
У меня есть набор данных с ~ 1M строк и ~ 500K разреженных объектов. Я хочу уменьшить размерность до порядка 1K-5K плотных объектов. sklearn.decomposition.PCAне работает с разреженными данными, и я пытался использовать, sklearn.decomposition.TruncatedSVDно получаю ошибку памяти довольно быстро....
Я пытаюсь реализовать эту статью на множестве медицинских изображений. Я делаю это в Керасе. Сеть по существу состоит из 4 слоев conv и max-pool, за которыми следуют полностью связанный слой и программный классификатор max. Насколько я знаю, я следовал архитектуре, упомянутой в статье. Однако...
Библиотека matplotlib очень способна, но ей не хватает интерактивности, особенно внутри Jupyter Notebook. Я хотел бы хороший автономные черчения инструмента , как plot.ly...
В настоящее время я делаю курс по тензорному потоку, в котором они использовали tf.one_hot (индексы, глубина). Теперь я не понимаю, как эти индексы превращаются в эту двоичную последовательность. Может кто-нибудь, пожалуйста, объясните мне точный процесс...
t-SNE, как и в [1], работает путем постепенного уменьшения расхождения Кульбака-Лейблера (KL), пока не будет выполнено определенное условие. Создатели t-SNE предлагают использовать дивергенцию KL в качестве критерия производительности для визуализаций: Вы можете сравнить расхождения...
Я только что построил эту нейронную сеть LSTM с Keras 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 Sequential...
Я работаю с Python, scikit-learn и keras. У меня есть 3000 тысяч изображений лицевых часов, таких как следующие: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Я хочу написать программу, которая получит в качестве входных данных фотографию настоящих часов, которые могут быть сделаны в менее идеальных условиях, чем...
Я хочу сделать прогноз на результат парламентских выборов. Мой результат будет%, который получает каждая сторона. Существует более двух сторон, поэтому логистическая регрессия не является жизнеспособным вариантом. Я мог бы сделать отдельный регресс для каждой партии, но в этом случае результаты...
Я работаю над настройкой набора виртуальных машин для экспериментов со Spark, прежде чем потратить деньги и потратить деньги на создание кластера с некоторым оборудованием. Краткое примечание: я академик с опытом работы в области прикладного машинного обучения и немного бросил работу в науке о...