python पर टैग किए गए जवाब

मैं एक ऐसे कार्यालय में काम करता हूँ जहाँ SQL सर्वर डेटा प्रोसेसिंग से लेकर सफाई तक की हर चीज़ की रीढ़ है। मेरे सहकर्मी आने वाले डेटा को व्यवस्थित रूप से संसाधित करने के लिए जटिल कार्यों और संग्रहीत प्रक्रियाओं को लिखने में माहिर हैं ताकि इसे मानकीकृत किया …

14 python  r  data-cleaning  data  sql 

मैं Word2vector मॉडल का उपयोग और प्रशिक्षण के लिए अजगर में जेनसिम लाइब्रेरी का उपयोग कर रहा हूं। हाल ही में, मैं अपने मॉडल के वज़न को कुछ पूर्व-प्रशिक्षित वर्ड 2vec मॉडल जैसे (GoogleNewDataset pretrained मॉडल) के साथ शुरू करने पर विचार कर रहा था। मैं इसके साथ कुछ हफ़्ते …

14 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim 

मैंने इस पोस्ट में पढ़ा कि क्या बिग डेटा के लिए R भाषा उपयुक्त है जो बड़ा डेटा बनाता है 5TB, और जबकि यह इस प्रकार के डेटा के साथ काम करने की व्यवहार्यता के बारे में जानकारी प्रदान करने का एक अच्छा काम Rकरता है Python। मैं सोच रहा …

14 bigdata  python 

क्या किसी ने MLLib में FPM के अलावा किसी अच्छे "लगातार अनुक्रम खनन" पैकेज का उपयोग (पसंद) किया है? मैं एक स्थिर पैकेज की तलाश कर रहा हूं, जो लोगों द्वारा अभी भी बनाए रखा गया है। धन्यवाद!

14 python  sequential-pattern-mining 

यदि मैं निम्नलिखित कोड का उपयोग करके अपने मॉडल को प्रशिक्षित करता हूं: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) यह लगभग 1 मिनट में समाप्त होता है। …

13 machine-learning  python  decision-trees  xgboost  efficiency 

मेरे पास एक डेटाफ्रेम है जिसमें अन्य चीजों के अलावा, 1970-1-1 के बाद से मिली मिलीसेकंड की संख्या का एक कॉलम शामिल है। मुझे इनस्टेट्स के इन कॉलम को टाइमस्टैम्प डेटा में बदलने की आवश्यकता है, इसलिए मैं आखिरकार इसे टाइमस्टैम्प कॉलम श्रृंखला में एक श्रृंखला में जोड़कर डेटाटाइम के …

13 python  time-series  data-cleaning  pandas 

मैं scikit- रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायरियर का उपयोग कर रहा हूं और मैं इस उदाहरण में फीचर महत्व को प्लॉट करना चाहता हूं । हालांकि मेरा परिणाम पूरी तरह से अलग है, इस मायने में कि फीचर महत्व मानक विचलन लगभग हमेशा फीचर महत्व से बड़ा है (संलग्न छवि देखें)। क्या …

13 python  random-forest 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि कैरस (या टेन्सरफ्लो) का उपयोग करके एक बहुआयामी और बहुभिन्नरूपी श्रृंखला के पूर्वानुमान बनाने के लिए डेटा का प्रतिनिधित्व और आकार कैसे करें, लेकिन डेटा को कैसे प्रस्तुत किया जाए, इसके बारे में कई ब्लॉग पोस्ट / ट्यूटोरियल / प्रलेखन पढ़ने …

12 python  keras  rnn  lstm 

मैं मेडिकल इमेज के सेट पर इस पेपर को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । मैं इसे कैरस में कर रहा हूं। नेटवर्क में अनिवार्य रूप से 4 कनैक्ट और अधिकतम-पूल लेयर होते हैं, जिसके बाद पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर और सॉफ्ट मैक्स क्लासिफायर होता है। जहां …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras 

मैं अजगर का उपयोग करते हुए एनएलटीके में कुछ समय के लिए काम कर रहा हूं। मुझे जो समस्या आ रही है, वह यह है कि मेरे कस्टम डेटा के साथ एनएलटीके में एनईआर को प्रशिक्षण देने के लिए उनकी कोई मदद उपलब्ध नहीं है। उन्होंने MaxEnt का उपयोग किया …

12 machine-learning  python  nlp 

क्या LSTM कोशिकाओं की न्यूनतम, अधिकतम और "उचित" राशि से संबंधित अंगूठे (या वास्तविक नियम) के कोई नियम हैं जिनका मुझे उपयोग करना चाहिए? विशेष रूप से मैं कर रहा हूँ से संबंधित BasicLSTMCell TensorFlow और से num_unitsसंपत्ति। कृपया मान लें कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या है जिसे परिभाषित …

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मेरे पास ~ 1M पंक्तियों और ~ 500K विरल विशेषताओं वाला एक डेटासेट है। मैं 1K-5K सघन सुविधाओं के क्रम में कहीं न कहीं आयामीता कम करना चाहता हूं। sklearn.decomposition.PCAविरल डेटा पर काम नहीं करता है, और मैं का उपयोग करने की कोशिश की है, sklearn.decomposition.TruncatedSVDलेकिन बहुत जल्दी एक स्मृति …

12 python  scikit-learn  dimensionality-reduction 

स्किकिट-लर्न पर अधिकांश अनुमानकों में, समानांतर नौकरियों का उपयोग करने के लिए / विधियों n_jobsमें एक पैरामीटर है । मैंने देखा कि सिर्फ 1 पायथन प्रक्रिया बनाने के लिए इसे स्थापित करने और कोर को अधिकतम किया गया, जिससे सीपीयू का उपयोग शीर्ष पर 2500% तक पहुंच गया। यह इसे …

12 python  scikit-learn 

मुझे रैंडम फ़ॉरेस्ट अल्गोरिथम लागू करके एक प्रशिक्षण डाटासेट की सटीकता खोजने की आवश्यकता है। लेकिन मेरे डेटा सेट का प्रकार स्पष्ट और संख्यात्मक दोनों हैं। जब मैंने उन आंकड़ों को फिट करने की कोशिश की, तो मुझे एक त्रुटि मिली। 'इनपुट में NaN, अनंत या dtype (' float32 ') …

12 python  data-mining  random-forest 

'Null' एलिमेंट्स और न्यूमेरिक एलिमेंट्स से मिलकर pyspark डेटफ्रेम पर विचार करें। सामान्य तौर पर, संख्यात्मक तत्वों के अलग-अलग मूल्य होते हैं। डेटाफ़्रेम के सभी संख्यात्मक मानों को एक स्थिर संख्यात्मक मान (उदाहरण 1 मान द्वारा) कैसे बदलना संभव है? अग्रिम में धन्यवाद! उदाहरण के लिए pyspark डेटाफ्रेम: start 123c10.04−1nullc21null1.2c31.35−1.2nullc1c2c310.0411.352−1null−1.23null1.2null …

12 python  apache-spark