Pytania otagowane jako python

Służy do pytań dotyczących analizy danych związanych z językiem programowania Python. Nie jest przeznaczony do ogólnych pytań związanych z kodowaniem (-> stackoverflow).

3
Czy są jakieś dobre gotowe modele językowe dla Pythona?
Prototypuję aplikację i potrzebuję modelu językowego, aby obliczyć zakłopotanie w przypadku niektórych wygenerowanych zdań. Czy istnieje jakiś wyuczony model języka w Pythonie, którego można łatwo używać? Coś prostego jak model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
1
Jak prognozować przyszłe wartości horyzontu czasowego za pomocą Keras?
Właśnie zbudowałem tę sieć neuronową LSTM za pomocą 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 from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile data_file_name …
3
Sieci neuronowe - Znajdź najbardziej podobne obrazy
Pracuję z Pythonem, scikit-learn i keras. Mam 3000 tysięcy zdjęć zegarków z przednią twarzą, takich jak: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Chcę napisać program, który odbierze jako wejście zdjęcie prawdziwego zegarka, który może być zrobiony w mniej idealnych warunkach niż powyższe zdjęcia (inny kolor tła, ciemniejsze błyskawice itp.) I …
1
Trenuj na partiach w Tensorflow
Obecnie próbuję trenować model na dużym pliku csv (> 70 GB z ponad 60 milionami wierszy). Aby to zrobić, używam tf.contrib.learn.read_batch_examples. Mam problem ze zrozumieniem, w jaki sposób ta funkcja faktycznie odczytuje dane. Jeśli używam wielkości partii np. 50 000, czy odczytuje pierwsze 50 000 wierszy pliku? Jeśli chcę zapętlić …
1
Sieć neuronowa Tensorflow TypeError: Argument Fetch ma niepoprawny typ
Tworzę prostą sieć neuronową za pomocą tensorflow, z danymi, które sam zebrałem, ale to nie współpracuje: PI napotkał błąd, którego nie mogę naprawić lub znaleźć dla, a chciałbym za twoją pomoc. Błąd: Błąd typu: argument pobierania 2861.6152 z 2861.6152 ma niepoprawny typ, musi być łańcuchem lub tensorem. (Nie można przekształcić …
4
Wyodrębnij informacje ze zdania
Tworzę prosty chatbot. Chcę uzyskać informacje z odpowiedzi użytkownika. Przykładowy scenariusz: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Chciałbym wydobyć imię Edwin ze zdania. Użytkownik może jednak reagować na różne sposoby, np User: Edwin is my name. User: I am Edwin. User: Edwin. Próbuję polegać …
11 python  nlp 
3
Problem z IPython / Jupyter na Spark (nierozpoznany alias)
Pracuję nad skonfigurowaniem zestawu maszyn wirtualnych do eksperymentowania ze Spark przed wydaniem pieniędzy na zbudowanie klastra z pewnym sprzętem. Szybka uwaga: Jestem naukowcem z doświadczeniem w stosowanym uczeniu maszynowym i trochę przestałem pracować w informatyce. Używam narzędzi do obliczeń, rzadko musiałbym je konfigurować. Utworzyłem 3 maszyny wirtualne (1 master, 2 …
3
Jakiej regresji użyć do obliczenia wyniku wyborów w systemie wielopartyjnym?
Chcę przewidzieć wynik wyborów parlamentarnych. Mój wynik to% otrzymany przez każdą ze stron. Istnieje więcej niż 2 strony, więc regresja logistyczna nie jest realną opcją. Mógłbym dokonać osobnej regresji dla każdej ze stron, ale w takim przypadku wyniki byłyby w pewien sposób niezależne od siebie. Nie zapewniłoby to, że suma …
1
Implementacja t-SNE Python: dywergencja Kullbacka-Leiblera
t-SNE, jak w [1], działa poprzez stopniowe zmniejszanie dywergencji Kullbacka-Leiblera (KL), aż do spełnienia pewnego warunku. Twórcy t-SNE sugerują wykorzystanie dywergencji KL jako kryterium wydajności dla wizualizacji: można porównać rozbieżności Kullbacka-Leiblera zgłoszone przez t-SNE. Dziesięć razy można uruchomić t-SNE i wybrać rozwiązanie o najniższej dywergencji KL [2] Próbowałem dwóch implementacji …
1
Niepoprawne wyjście regresji liniowej XGBoost
Jestem nowicjuszem w XGBoost, więc wybacz moją ignorancję. Oto kod 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 = xgb.train(dtrain=T_train_xgb,params=params) Y_pred = gbm.predict(xgb.DMatrix(pd.DataFrame({'x':[4,5]}))) print Y_pred Dane wyjściowe to: [ 24.126194 …
3
Najlepsze języki do obliczeń naukowych [zamknięte]
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w większości języków dostępna jest pewna liczba naukowych bibliotek komputerowych. Python ma …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.