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...
Библиотека matplotlib очень способна, но ей не хватает интерактивности, особенно внутри Jupyter Notebook. Я хотел бы хороший автономные черчения инструмента , как plot.ly...
Я делаю простую нейронную сеть, используя тензор потока, с данными, которые я собрал сам, однако, это не сотрудничает: PI столкнулся с ошибкой, которую я не могу исправить или исправить, и я буду рад вашей помощи. Сообщение об ошибке: TypeError: Аргумент Fetch 2861.6152 из 2861.6152 имеет...
Я создаю простой чат-бот. Я хочу получить информацию из ответа пользователя. Пример сценария: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Я хочу извлечь имя Эдвин из предложения. Тем не менее, пользователь может ответить по-разному, например, User: Edwin is my name. User: I am Edwin. User:...
В настоящее время я пытаюсь обучить модель для большого файла CSV (> 70 ГБ с более чем 60 миллионов строк). Для этого я использую tf.contrib.learn.read_batch_examples. Я изо всех сил пытаюсь понять, как эта функция на самом деле читает данные. Если я использую размер пакета, например, 50 000,...
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...
Мне нужно найти точность набора обучающих данных, применяя алгоритм случайного леса. Но мой тип набора данных - как категориальный, так и числовой. Когда я пытался уместить эти данные, я получаю сообщение об ошибке. 'Вход содержит NaN, бесконечность или значение, слишком большое для dtype ('...
Я построил искусственную нейронную сеть в Python, используя функцию оптимизации scipy.optimize.minimize (Conjugate Gradient). Я реализовал проверку градиента, дважды проверил все и т.д., и я уверен, что он работает правильно. Я запускал его несколько раз, и он достигает «Оптимизация успешно...
давайте предположим, что я хочу обучить алгоритм регрессии стохастического градиентного спуска, используя набор данных, который имеет N выборок. Поскольку размер набора данных фиксирован, я буду использовать данные T раз. На каждой итерации или «эпохе» я использую каждую обучающую выборку ровно...
Я пытаюсь самостоятельно изучить работу с использованием Python как часть усилий по изучению анализа данных. Я пытаюсь очистить веб-страницу imdb, URL которой следующий: http://www.imdb.com/search/title?sort=num_votes,desc&start=1&title_type=feature&year=1950,2012 Я использую модуль...
Я новичок в XGBoost, так что простите мое невежество. Вот код Python: 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 = {"objective": "reg:linear"} gbm =...
У меня есть набор данных, содержащий данные о температуре, количестве осадков и урожайности сои для фермы за 10 лет (2005 - 2014). Я хотел бы прогнозировать урожайность на 2015 год на основе этих данных. Обратите внимание, что набор данных имеет ЕЖЕДНЕВНЫЕ значения для температуры и осадков, но...
Я ищу информацию о том, как организовать проект машинного обучения Python. Для обычных проектов Python есть Cookiecutter, а для R ProjectTemplate . Это моя текущая структура папок, но я смешиваю ноутбуки Jupyter с реальным кодом Python, и это не очень понятно. . ├── cache ├── data ├── my_module ├──...
Новичок в аналитике с Python, поэтому, пожалуйста, будьте осторожны :-) Я не смог найти ответ на этот вопрос - извинения, если на него уже ответили в другом формате в другом формате. У меня есть набор данных транзакций для торговой точки. Переменные вместе с объяснением: раздел: раздел магазина,...
Я новичок в Keras, и я начал с примера MNIST, чтобы понять, как на самом деле работает библиотека. Фрагмент кода проблемы MNIST в папке примера Keras имеет вид: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from...
В настоящее время я работаю / создаю прототип в ноутбуке Jupyter . Я хочу запустить часть своего кода в отдельной оболочке iPython . Сейчас я экспортирую свой код iPython (file -> download as), а затем выполняю его на своем iPython (с% run). Это работает, но я хотел бы экспортировать только одну...
Я хотел бы использовать ANNs для моей проблемы, но проблема заключается в том, что номера входов и выходов не являются фиксированными. Я сделал поиск в Google, прежде чем задавать вопрос, и обнаружил, что RNN может помочь мне с моей проблемой. Но все примеры, которые я нашел, так или иначе...
У меня есть такой набор данных: Примерный фрейм данных 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]}) Я хотел бы заменить некоторые из 0«s в col1и col2с...
У меня есть набор данных с 330 выборками и 27 функциями для каждой выборки, с проблемой двоичного класса для логистической регрессии. Согласно «правилу если десять» мне нужно по крайней мере 10 событий для каждой функции, которая будет включена. Тем не менее, у меня есть несбалансированный набор...
Подробности: GPU : GTX 1080 Обучение : ~ 1,1 млн. Изображений, принадлежащих 10 классам Проверка : ~ 150 тысяч изображений, относящихся к 10 классам Время за эпоху : ~ 10 часов Я установил CUDA, cuDNN и Tensorflow (также Tensorflow GPU). Я не думаю, что моя модель настолько сложна, что занимает 10...