Als «python» getaggte Fragen

Verwendung für datenwissenschaftliche Fragen zur Programmiersprache Python. Nicht für allgemeine Codierungsfragen vorgesehen (-> Stackoverflow).

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Vermeiden Sie das erneute Laden von DataFrame zwischen verschiedenen Python-Kerneln
Gibt es eine Möglichkeit, eine Variable (große Tabelle / Datenrahmen) im Speicher zu behalten und für mehrere Ipython-Notizbücher freizugeben? Ich würde nach etwas suchen, das konzeptionell den persistenten Variablen von MATLAB ähnlich ist. Dort ist es möglich, eine benutzerdefinierte Funktion / Bibliothek von mehreren einzelnen Editoren (Notizbüchern) aufzurufen und diese …
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XGBoost Linear Regression Ausgabe falsch
Ich bin ein Neuling bei XGBoost, also verzeihen Sie meine Unwissenheit. Hier ist der Python-Code: 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 Ausgabe …
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Stochastischer Gradientenabstieg basierend auf Vektoroperationen?
Nehmen wir an, ich möchte einen stochastischen Regressionsalgorithmus für den Gradientenabstieg unter Verwendung eines Datensatzes mit N Stichproben trainieren. Da die Größe des Datensatzes festgelegt ist, werde ich die Daten T-mal wiederverwenden. Bei jeder Iteration oder "Epoche" verwende ich jedes Trainingsmuster genau einmal, nachdem ich den gesamten Trainingssatz zufällig neu …
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Wie viel Zeit brauchen Scikit-Klassifikatoren, um zu klassifizieren?
Ich plane, einen SVM-Klassifikator (Scikit Linear Support Vector Machine) für die Textklassifizierung auf einem Korpus zu verwenden, der aus 1 Million beschrifteten Dokumenten besteht. Was ich vorhabe, ist, wenn ein Benutzer ein Schlüsselwort eingibt, der Klassifizierer es zuerst in eine Kategorie klassifiziert und dann eine nachfolgende Abfrage zum Abrufen von …
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Neuronale Netze debuggen
Ich habe ein künstliches neuronales Netzwerk in Python mit der Optimierungsfunktion scipy.optimize.minimize (Gradient konjugieren) aufgebaut. Ich habe die Gradientenprüfung implementiert, alles doppelt überprüft usw. und bin mir ziemlich sicher, dass es richtig funktioniert. Ich habe es einige Male ausgeführt und es erreicht "Optimierung erfolgreich beendet". Wenn ich jedoch die Anzahl …
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Entspricht max_depth in scikit dem Beschneiden von Entscheidungsbäumen?
Ich habe den Klassifikator analysiert, der mithilfe eines Entscheidungsbaums erstellt wurde. Im Entscheidungsbaum von scikit gibt es einen Optimierungsparameter namens max_depth . Entspricht dies dem Beschneiden eines Entscheidungsbaums? Wenn nicht, wie könnte ich einen Entscheidungsbaum mit Scikit beschneiden? 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)
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Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN
Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht anwendet?
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Wie mache ich ein Batch-Innenprodukt in Tensorflow?
Ich habe zwei Tensoren a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Ich möchte inneres Produkt für jedes Paar in der Charge machen c:[batch_size, 1], wo erzeugen c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Wie?
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Wann sollte man eine lineare Regression oder eine Entscheidungsbaum- oder eine zufällige Waldregression wählen? [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem Projekt und habe Schwierigkeiten …
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Warum lernt mein Keras-Modell, den Hintergrund zu erkennen?
Ich versuche, diese Keras-Implementierung von Deeplabv3 + auf Pascal VOC2012 mithilfe des vorab trainierten Modells (das auch für diesen Datensatz trainiert wurde) zu trainieren. Ich habe seltsame Ergebnisse mit einer Genauigkeit erzielt, die schnell auf 1,0 konvergiert: 5/5 [==============================] - 182s 36s/step - loss: 26864.4418 - acc: 0.7669 - val_loss: …
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Unausgeglichene Daten, die zu einer Fehlklassifizierung des Datensatzes mit mehreren Klassen führen
Ich arbeite an einer Textklassifizierung mit 39 Kategorien / Klassen und 8,5 Millionen Datensätzen. (In Zukunft werden Daten und Kategorien zunehmen). Struktur oder Format meiner Daten ist wie folgt. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 Storage:128 GB, RAM:4 …
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Warum führt die Lernrate dazu, dass die Gewichte meines neuronalen Netzwerks in die Höhe schnellen?
Ich benutze Tensorflow, um einfache neuronale Netze für ein bisschen Forschung zu schreiben, und ich hatte während des Trainings viele Probleme mit 'Nan'-Gewichten. Ich habe viele verschiedene Lösungen ausprobiert, wie das Ändern des Optimierers, das Ändern des Verlusts, der Datengröße usw., aber ohne Erfolg. Schließlich bemerkte ich, dass eine Änderung …
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