Które są lepsze dla dokładności, czy są takie same? Oczywiście, jeśli używasz categorical_crossentropy, używasz jednego gorącego kodowania, a jeśli używasz sparse_categorical_crossentropy, kodujesz jako normalne liczby całkowite. Dodatkowo, kiedy jedno jest lepsze od
Mam 10 ramek danych pyspark.sql.dataframe.DataFrame, uzyskanych od randomSplitjak (td1, td2, td3, td4, td5, td6, td7, td8, td9, td10) = td.randomSplit([.1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1], seed = 100)Teraz chcę dołączyć 9 td„s na pojedynczej ramce danych, jak mam to zrobić? Próbowałem już z...
Mam Pandas DataFrame w ten sposób: df = pd.DataFrame({ 'Date': ['2017-1-1', '2017-1-1', '2017-1-2', '2017-1-2', '2017-1-3'], 'Groups': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two'], 'data': range(1, 6)}) Date Groups data 0 2017-1-1 one 1 1 2017-1-1 one 2 2 2017-1-2 one 3 3 2017-1-2 two 4 4 2017-1-3...
Mam zestaw danych zawierający 34 kolumny wejściowe i 8 kolumn wyjściowych. Jednym ze sposobów rozwiązania problemu jest pobranie 34 danych wejściowych i zbudowanie indywidualnego modelu regresji dla każdej kolumny wyjściowej. Zastanawiam się, czy ten problem można rozwiązać za pomocą tylko...
Jestem nowy w pytorch i zacząłem z tym kodem github. Nie rozumiem komentarza w wierszu 60–61 w kodzie "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Zrozumiałem, że wspominamy requires_grad=Trueo zmiennych, które musimy obliczyć gradienty przy użyciu...
Jako atrybut mam pole „godzina”, ale przyjmuje ono wartości cykliczne. Jak mogłem przekształcić tę funkcję, aby zachować informacje, takie jak „23” i „0” godzina są blisko. Jednym ze sposobów, w jaki mogłem myśleć, jest transformacja: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16...
Zastanawiam się, czy istnieje scenariusz, w którym zejście gradientu nie jest zbieżne do minimum. Zdaję sobie sprawę, że nie zawsze gwarantuje się, że zejście gradientu zbliży się do globalnego optimum. Wiem również, że może różnić się od optymalnego, jeśli powiedzmy, że stopień jest zbyt duży....
Ostatnio mój przyjaciel został zapytany, czy algorytmy drzewa decyzyjnego są algorytmami liniowymi czy nieliniowymi w wywiadzie. Próbowałem poszukać odpowiedzi na to pytanie, ale nie znalazłem satysfakcjonującego wyjaśnienia. Czy ktoś może odpowiedzieć i wyjaśnić rozwiązanie tego pytania? Jakie są...
Próbowałem załadować wstępnie wyszkolony model fastText stąd Model Fasttext . Korzystam z wiki.simple.en from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.simple.bin', binary=True) Ale pokazuje następujące błędy Traceback (most recent...
Dość nowy w Pythonie, ale budowanie mojego pierwszego modelu RF na podstawie niektórych danych klasyfikacyjnych. Przekształciłem wszystkie etykiety w dane liczbowe int64 i załadowałem do X i Y jako tablicę numpy, ale próbuję wyszkolić modele, popełniam błąd. Oto jak wyglądają moje...
To podobne pytanie jak pytanie dotyczące konferencji statystycznych w CrossValidated Jakie są najważniejsze doroczne konferencje Data Science? Zasady: Dołącz link do konferencji Dołącz linki do rozmów (czy to na youtube, na stronie konferencji lub w innej witrynie do przesyłania strumieniowego...
Być może jest to zbyt ogólne, ale szukam referencji na temat korzystania z głębokiego uczenia się w zadaniu podsumowywania tekstu. Wdrożyłem już podsumowanie tekstu przy użyciu standardowych podejść do częstotliwości słów i rankingu zdań, ale chciałbym zbadać możliwość zastosowania technik...
Keras obsługuje zarówno TensorFlow i Theano jako backend: jakie są plusy / minusy wybierając jedną versus inne, oprócz faktu, że obecnie nie wszystkie operacje są realizowane przy backend
Jak najlepiej ustalić semantyczne podobieństwo słów? Word2Vec jest w porządku, ale nie idealny: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]:...
W tym linku dotyczącym stacjonarności i różnicowania wspomniano, że modele takie jak ARIMA wymagają stacjonarnych szeregów czasowych do prognozowania, ponieważ jego właściwości statystyczne, takie jak średnia, wariancja, autokorelacja itp., Są stałe w czasie. Ponieważ sieci RNN mają lepszą zdolność...
Kiedy czytałem o używaniu StandardScaler, większość zaleceń mówiła, że powinieneś użyć StandardScaler przed podzieleniem danych na pociąg / test, ale kiedy sprawdzałem niektóre kody opublikowane online (za pomocą sklearn), były dwa główne zastosowania. 1- Korzystanie StandardScalerze wszystkich...
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było na temat wymiany danych stosu nauki. Zamknięte 5 lat temu . Jestem studentem MSc na uniwersytecie w Edynburgu,...
Zastanawiałem się, jak musimy zdecydować, ile węzłów w ukrytych warstwach i ile ukrytych warstw umieścić, gdy budujemy architekturę sieci neuronowej. Rozumiem, że warstwa wejściowa i wyjściowa zależy od posiadanego zestawu szkoleniowego, ale jak decydujemy o warstwie ukrytej i ogólnej...
Podczas czytania tego artykułu pojawia się wiersz „klasyfikatory liniowe nie dzielą parametrów między cechami i klasami”. Jakie jest znaczenie tego stwierdzenia? Czy to oznacza, że klasyfikatory liniowe, takie jak regresja logistyczna, potrzebują cech, które są od siebie...
Biorąc pod uwagę zdanie: „Kiedy otworzę drzwi ?? , zacznie się automatycznie nagrzewać” Chciałbym uzyskać listę możliwych słów w? z prawdopodobieństwem. Podstawową koncepcją stosowaną w modelu word2vec jest „przewidywanie” słowa na podstawie otaczającego kontekstu. Po zbudowaniu modelu, jaka...