Câu hỏi được gắn thẻ «python»

Tôi đang làm việc trên nghiên cứu, nơi nhu cầu một classify ba sự kiện WINNER = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 Mô hình …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

Tôi đang cố gắng đào tạo một mô hình tăng cường độ dốc hơn 50 nghìn ví dụ với 100 tính năng số. XGBClassifierxử lý 500 cây trong vòng 43 giây trên máy của tôi, trong khi GradientBoostingClassifierchỉ xử lý 10 cây (!) trong 1 phút và 2 giây :( …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

XGBoost đã và đang làm một công việc tuyệt vời, khi nói đến việc xử lý cả hai biến phụ thuộc phân loại và liên tục. Nhưng, làm cách nào để chọn các tham số được tối ưu hóa cho sự cố XGBoost? Đây là cách tôi áp dụng các …

27 r  python  xgboost 

Tôi đang sử dụng một hồi quy tuyến tính tiêu chuẩn bằng cách sử dụng scikit-learn trong python. Tuy nhiên, tôi muốn buộc các trọng số phải tích cực cho mọi tính năng (không phải tiêu cực), có cách nào tôi có thể thực hiện được không? Tôi đã xem …

27 python  scikit-learn  linear-regression 

Cả PyTorch và Tensorflow Fold đều là các khung học sâu nhằm xử lý các tình huống trong đó dữ liệu đầu vào có độ dài hoặc kích thước không đồng nhất (nghĩa là các tình huống trong đó đồ thị động là hữu ích hoặc cần thiết). Tôi muốn …

26 python  deep-learning  tensorflow  pytorch 

Tôi đã phát triển một mô hình học máy với Python (Anaconda + Flask) trên máy trạm của mình và tất cả đều ổn. Sau đó, tôi đã cố gắng chuyển chương trình này sang một máy khác, tất nhiên tôi đã cố gắng thiết lập cùng một môi trường, …

26 python  anaconda 

Tôi có một cơ sở dữ liệu từ ứng dụng Facebook của mình và tôi đang cố gắng sử dụng máy học để ước tính tuổi của người dùng dựa trên những trang Facebook họ thích. Có ba đặc điểm quan trọng của cơ sở dữ liệu của tôi: phân …

25 machine-learning  dimensionality-reduction  python 

Tôi đang cố gắng hợp nhất hai mô hình Keras thành một mô hình duy nhất và tôi không thể thực hiện được điều này. Ví dụ, trong Hình đính kèm, tôi muốn tìm nạp lớp giữa của chiều 8 và sử dụng lớp này làm đầu vào cho lớp …

25 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

Tôi có một chương trình lập mô hình và tính điểm sử dụng nhiều DataFrame.isinchức năng của gấu trúc, tìm kiếm thông qua danh sách các bản ghi "thích" của từng người dùng cho mỗi một vài nghìn trang cụ thể. Đây là phần tốn nhiều thời gian nhất của …

25 performance  python  pandas  parallel 

Tôi đang tìm cách sử dụng triển khai word2vec của google để xây dựng một hệ thống nhận dạng thực thể có tên. Tôi đã nghe nói rằng các mạng lưới thần kinh đệ quy với sự lan truyền ngược qua cấu trúc rất phù hợp cho các nhiệm vụ …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

Một cách để huấn luyện Hồi quy logistic là sử dụng phương pháp giảm độ dốc ngẫu nhiên, mà scikit-learn cung cấp giao diện. Những gì tôi muốn làm là lấy một scikit-học của SGDClassifier và có nó ghi bàn giống như một Logistic Regression đây . Tuy nhiên, tôi …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

Vì có rất nhiều công cụ có sẵn cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu và việc cài đặt mọi thứ và xây dựng một hệ thống hoàn hảo là rất khó khăn. Có hình ảnh Linux / Mac OS với Python, R và các công cụ khoa học …

24 python  r  tools 

Các thực tiễn tốt nhất để lưu, lưu trữ và chia sẻ các mô hình học máy là gì? Trong Python, chúng tôi thường lưu trữ biểu diễn nhị phân của mô hình, sử dụng dưa chua hoặc joblib. Mô hình, trong trường hợp của tôi, có thể lớn ~ …

24 python  databases  binary 

Có cần thiết phải chuẩn hóa dữ liệu của bạn trước khi cụm? Trong ví dụ từ scikit learnvề DBSCAN, ở đây họ thực hiện điều này trong dòng: X = StandardScaler().fit_transform(X) Nhưng tôi không hiểu tại sao nó lại cần thiết. Xét cho cùng, phân cụm không đảm nhận …

23 python  clustering  clusters  anomaly-detection 

Tôi còn khá mới mẻ với điều này và không thể nói rằng tôi hoàn toàn hiểu về các khái niệm lý thuyết đằng sau điều này. Tôi đang cố gắng tính phân kỳ KL giữa một số danh sách các điểm trong Python. Tôi đang sử dụng http://scikit-learn.org/urdy/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html để …

22 python  clustering  scikit-learn