Khoa học dữ liệu

Tôi đang làm việc trên một ứng dụng để giúp mọi người học tiếng Anh như ngôn ngữ thứ hai. Tôi đã xác nhận rằng các câu giúp trong việc học một ngôn ngữ bằng cách cung cấp thêm ngữ cảnh. Tôi đã làm điều đó bằng cách thực hiện …

10 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

Tôi có một bộ dữ liệu như thế này: Mẫu dữ liệu mẫu 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]}) Tôi muốn …

10 python  pandas  dataframe 

Từ hướng dẫn của XGBoost, tôi nghĩ rằng khi mỗi cây phát triển, tất cả các biến được quét sẽ được chọn để phân chia các nút và biến có mức tăng tối đa sẽ được chọn. Vì vậy, câu hỏi của tôi là nếu tôi thêm một số biến …

10 xgboost  self-study 

Tôi đã hiểu cách GAN hoạt động trong khi hai mạng (chung chung và phân biệt đối xử) cạnh tranh với nhau. Tôi đã xây dựng một DCGAN (GAN với bộ phân biệt đối xứng và bộ tạo khử tích chập) hiện tạo thành công các chữ số viết tay …

10 feature-extraction  unsupervised-learning  gan 

Có cách nào để giữ một biến (bảng lớn / khung dữ liệu) trong bộ nhớ và chia sẻ nó trên nhiều sổ ghi chép ipython không? Tôi đang tìm kiếm một cái gì đó, tương tự về mặt khái niệm với các biến liên tục của MATLAB. Ở đó …

10 python  bigdata  matlab  jupyter  ipython 

Trong Giới thiệu Tôi vừa thay đổi loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) đến loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) và mô hình không thể học được sự mất mát chỉ trở nên lớn hơn theo thời gian. Tại sao?

10 neural-network  deep-learning  tensorflow 

Tôi có bộ dữ liệu bao gồm một nhóm khách hàng ở các thành phố khác nhau của California, thời gian gọi cho từng khách hàng và trạng thái cuộc gọi (Đúng nếu khách hàng trả lời cuộc gọi và Sai nếu khách hàng không trả lời). Tôi phải tìm …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

Tôi hiện đang làm việc / tạo mẫu vào máy tính xách tay Jupyter . Tôi muốn chạy một số mã của mình trên vỏ iPython độc lập . Hiện tại, tôi xuất mã iPython của mình (tệp -> tải xuống dưới dạng) và sau đó thực thi mã đó …

10 ipython  jupyter 

Tôi có một bộ dữ liệu với 20000 mẫu, mỗi mẫu có 12 tính năng khác nhau. Mỗi mẫu thuộc loại 0 hoặc 1. Tôi muốn huấn luyện một mạng lưới thần kinh và một khu rừng quyết định để phân loại các mẫu để tôi có thể so sánh …

10 neural-network  decision-trees  normalization 

Theo định nghĩa, Relu là max(0,f(x)). Sau đó, độ dốc của nó được định nghĩa là : 1 if x > 0 and 0 if x < 0. Điều này có nghĩa là độ dốc luôn là 0 (biến mất) khi x <0? Vậy thì tại sao chúng ta lại …

10 deep-learning 

Người mới phân tích bằng Python vì vậy hãy nhẹ nhàng :-) Tôi không thể tìm thấy câu trả lời cho câu hỏi này - xin lỗi nếu nó đã được trả lời ở nơi khác ở định dạng khác. Tôi có một bộ dữ liệu dữ liệu giao dịch …

10 python  statistics  pandas  ipython 

Với nhiệm vụ học tập khó khăn (ví dụ như tính đa chiều cao, độ phức tạp dữ liệu vốn có) Mạng lưới thần kinh sâu trở nên khó đào tạo. Để giảm bớt nhiều vấn đề người ta có thể: Chuẩn hóa && dữ liệu chất lượng thủ công …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms 

Tôi có một bộ dữ liệu chứa dữ liệu về nhiệt độ, lượng mưa và sản lượng đậu tương cho một trang trại trong 10 năm (2005 - 2014). Tôi muốn dự đoán sản lượng cho năm 2015 dựa trên dữ liệu này. Xin lưu ý rằng bộ dữ liệu …

10 python  scikit-learn  pandas 

Tôi là người mới sử dụng XGBoost vì vậy hãy tha thứ cho sự thiếu hiểu biết của tôi. Đây là mã trăn: 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 …

10 python  linear-regression  xgboost 

Giả sử chúng tôi dự đoán doanh số của một cửa hàng và dữ liệu đào tạo của tôi có hai bộ tính năng: Một về doanh số của cửa hàng với ngày (trường "Cửa hàng" không phải là duy nhất) Một về các loại cửa hàng (trường "Cửa hàng" …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data