Pertanyaan yang diberi tag «python»

Saya seorang pemula untuk XGBoost, jadi maafkan ketidaktahuan saya. Berikut adalah kode 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 Output adalah: [ …

10 python  linear-regression  xgboost 

Saya berencana untuk menggunakan classifier scikit linear support vector machine (SVM) untuk klasifikasi teks pada corpus yang terdiri dari 1 juta dokumen berlabel. Apa yang saya rencanakan untuk lakukan adalah, ketika pengguna memasukkan beberapa kata kunci, classifier pertama akan mengklasifikasikannya dalam kategori, dan kemudian pencarian informasi berikutnya akan terjadi di …

10 machine-learning  classification  python  scikit-learn 

mari kita asumsikan bahwa saya ingin melatih algoritma regresi penurunan gradien stokastik menggunakan dataset yang memiliki sampel N. Karena ukuran dataset sudah diperbaiki, saya akan menggunakan kembali data T kali. Pada setiap iterasi atau "zaman", saya menggunakan masing-masing sampel pelatihan tepat satu kali setelah secara acak memesan kembali seluruh rangkaian …

10 python  gradient-descent  regression 

Saya telah membangun jaringan saraf tiruan dalam python menggunakan fungsi optimisasi scipy.optimize.minimize (Conjugate gradient). Saya telah menerapkan pemeriksaan gradien, mengecek semuanya dll dan saya cukup yakin itu berfungsi dengan benar. Saya telah menjalankannya beberapa kali dan mencapai 'Pengoptimalan berhasil dihentikan' namun ketika saya meningkatkan jumlah lapisan tersembunyi, biaya hipotesis meningkat …

10 machine-learning  python  neural-network 

Saya menganalisis classifier yang dibuat menggunakan pohon keputusan. Ada parameter tuning yang disebut max_depth di pohon keputusan scikit. Apakah ini setara dengan pemangkasan pohon keputusan? Jika tidak, bagaimana saya bisa memangkas pohon keputusan menggunakan scikit? dt_ap = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=13) boosted_dt = AdaBoostClassifier(dt_ap, random_state=1) boosted_dt.fit(X_train, Y_train)

10 machine-learning  python  scikit-learn  decision-trees  supervised-learning 

Saya sudah membaca penjelasan konvolusi dan memahaminya sampai batas tertentu. Adakah yang bisa membantu saya memahami bagaimana operasi ini berhubungan dengan konvolusi dalam Jaring Saraf Konvolusional? Apakah fungsi seperti filter gyang menerapkan bobot?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Saya memiliki dua tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Saya ingin melakukan produk dalam untuk setiap pasangan dalam batch, menghasilkan c:[batch_size, 1], di mana c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Bagaimana?

10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 4 tahun yang lalu . Saya sedang mengerjakan suatu proyek dan saya mengalami kesulitan dalam menentukan algoritma mana yang …

10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 

Saya mencoba untuk melatih implementasi Keras Deeplabv3 + ini pada Pascal VOC2012, menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya (yang juga dilatih tentang dataset itu). Saya mendapat hasil yang aneh dengan akurasi dengan cepat konvergen ke 1.0: 5/5 [==============================] - 182s 36s/step - loss: 26864.4418 - acc: 0.7669 - val_loss: 19385.8555 …

9 python  deep-learning  keras  tensorflow 

Saya sedang mengerjakan klasifikasi teks di mana saya memiliki 39 kategori / kelas dan 8,5 juta catatan. (Dalam data dan kategori masa depan akan meningkat). Struktur atau format data saya adalah sebagai berikut. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | …

9 machine-learning  python  classification  scikit-learn  multiclass-classification 

Saya sedang menulis skrip untuk merekam data langsung dari waktu ke waktu menjadi satu file HDF5 yang mencakup seluruh dataset saya untuk proyek ini. Saya bekerja dengan Python 3.6 dan memutuskan untuk membuat alat baris perintah menggunakan clickuntuk mengumpulkan data. Kekhawatiran saya adalah apa yang akan terjadi jika skrip pengumpulan …

9 python  dataset 

Saya menggunakan tensorflow untuk menulis jaringan saraf sederhana untuk sedikit riset dan saya punya banyak masalah dengan bobot 'nan' saat pelatihan. Saya mencoba banyak solusi berbeda seperti mengubah pengoptimal, mengubah kehilangan, ukuran data, dll. Tetapi tanpa hasil. Akhirnya, saya perhatikan bahwa perubahan dalam tingkat pembelajaran membuat perbedaan yang luar biasa …

9 machine-learning  python  tensorflow  optimization  gradient-descent 

Saya melatih model prediksi dengan Scikit Learn in Python (Random Forest Regressor) dan saya ingin mengekstraksi bobot setiap fitur untuk membuat alat excel untuk prediksi manual. Satu-satunya hal yang saya temukan adalah model.feature_importances_tetapi tidak membantu. Apakah ada cara untuk mencapainya? def performRandomForest(X_train, y_train, X_test, y_test): '''Perform Random Forest Regression''' from …

9 python  predictive-modeling  regression  random-forest  scikit-learn 

Saya mencari perpustakaan Python yang dapat menghitung matriks kebingungan untuk klasifikasi multi-label . FYI: scikit-learn tidak mendukung multi-label untuk matriks kebingungan) Apa perbedaan antara Multiclass dan Multilabel Problem

9 python  software-recommendation  multilabel-classification 

Saya mencari paket Python yang mengimplementasikan regresi linier multivariat. (Catatan terminologis: multivariat penawaran regresi dengan kasus di mana ada lebih dari satu variabel dependen sementara beberapa penawaran regresi dengan kasus di mana ada satu variabel dependen tetapi lebih dari satu variabel independen.)

9 python  regression  library  software-recommendation