scikit-learn पर टैग किए गए जवाब

मैं मशीन लर्निंग और केरस पर नौसिखिया हूं और अब केरस का उपयोग करके एक बहु-श्रेणी छवि वर्गीकरण समस्या का काम कर रहा हूं। इनपुट को टैग की गई छवि है। कुछ पूर्व प्रसंस्करण के बाद, प्रशिक्षण डेटा को पायथन सूची में निम्न रूप में दर्शाया गया है: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

मैं 200 आयामों ( doc2vec) के साथ लगभग 1 मिलियन वैक्टर पर आयामी कटौती करना चाहूंगा । मैं इसके लिए मॉड्यूल TSNEसे कार्यान्वयन का उपयोग कर रहा हूं sklearn.manifoldऔर प्रमुख समस्या समय जटिलता है। यहां तक ​​कि method = barnes_hut, संगणना की गति अभी भी कम है। कुछ समय के …

18 python  bigdata  nlp  scikit-learn  dimensionality-reduction 

मुझे समूहों में उनके अर्थों द्वारा भारी मात्रा में वाक्यों के क्लस्टरिंग की समस्या है। यह एक समस्या के समान है जब आपके पास बहुत सारे वाक्य हैं और उन्हें उनके अर्थों के साथ समूहित करना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए क्या एल्गोरिदम सुझाए गए हैं? मुझे पहले से …

17 clustering  text-mining  algorithms  scikit-learn 

मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

मेरे पास विरल विशेषताएं हैं जो भविष्य कहनेवाला हैं, साथ ही मेरे पास कुछ सघन विशेषताएं हैं जो भविष्य कहनेवाला हैं। मुझे क्लासिफायर के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इन विशेषताओं को एक साथ जोड़ना होगा। अब, बात यह है कि जब मैं इन्हें एक साथ मिलाने की …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-learning 

मैं मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए वर्कफ़्लो का निर्माण कर रहा हूँ (मेरे मामले में, पायथन pandasऔर sklearnपैकेज का उपयोग करके ) एक बहुत बड़े डेटाबेस से खींचे गए डेटा (यहाँ, वर्टिका बाय एसक्यूएल pyodbc) और, और उस प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम के लिए लापता को शामिल करना …

16 machine-learning  python  pandas  scikit-learn 

मैं एक वर्गीकरण समस्या कर रहा हूं और मैंने कई लोगों के कोड और ट्यूटोरियल पढ़े हैं। एक बात मैंने देखा है कि कई लोगों को ले np.logया logकी तरह निरंतर चर का loan_amountया applicant_incomeआदि मैं सिर्फ इसके पीछे के कारण को समझना चाहता हूं। क्या यह हमारे मॉडल भविष्यवाणी …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

क्या आउट-ऑफ-बैग नमूनों के साथ सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान लगाने के लिए स्कोरिंग विधि के रूप में औसत सटीकता का उपयोग करते हुए रीकिट-वन में यादृच्छिक वन कार्यान्वयन है? यह प्रलेखन में उल्लिखित नहीं है, लेकिन स्कोर () विधि औसत सटीकता की रिपोर्ट करती है। मेरे पास एक बहुत असंतुलित …

16 random-forest  scikit-learn 

मैं निम्नलिखित समस्या को हल करने के लिए देख रहा हूं: मेरे पास मेरे डेटासेट के रूप में वाक्यों का एक सेट है, और मैं एक नया वाक्य टाइप करने में सक्षम होना चाहता हूं, और यह वाक्य ढूंढना चाहता हूं कि नया डेटासेट में सबसे समान है। एक उदाहरण …

15 python  nlp  scikit-learn  similarity  text 

मैं इस ट्यूटोरियल को देख रहा हूँ: https://www.dataquest.io/mission/75/improving-your-submission सबसे अच्छी सुविधाओं को खोजने के लिए, धारा 8 में, यह निम्नलिखित कोड दिखाता है। import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif predictors = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Embarked", "FamilySize", "Title", "FamilyId"] # Perform feature selection selector = …

15 python  scikit-learn 

मैं scikit सीखने में xgboost चलाने की कोशिश कर रहा हूं। और मैं केवल डेटाफ्रेम में डेटा लोड करने के लिए पंडों का उपयोग करता हूं। मैं कैसे xgboost के साथ पांडा df का उपयोग करने वाला हूं। मैं DMGrix दिनचर्या से उलझन में हूँ xgboost algo चलाने के लिए …

14 scikit-learn  pandas  xgboost 

मैं एक रिग्रेशन समस्या के लिए कुछ अनुभवजन्य सुविधा चयन करने के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट से फीचर इंपोर्टेंस का उपयोग करने की कोशिश कर रहा था, जहां सभी सुविधाएँ श्रेणीबद्ध हैं और उनमें से कई के कई स्तर हैं (100-1000 के आदेश पर)। यह देखते हुए कि एक-गर्म एन्कोडिंग प्रत्येक …

12 scikit-learn  feature-selection  random-forest  xgboost  categorical-data 

मेरे पास पंडों की डेटाफ्रेम टन के साथ श्रेणीबद्ध कॉलम हैं, जो मैं स्किकिट-लर्न के साथ निर्णय पेड़ में उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। मुझे उन्हें संख्यात्मक मूल्यों (एक गर्म वैक्टर नहीं) में बदलने की आवश्यकता है। मैं इसे scikit से LabelEncoder से सीख सकता हूं। समस्या यह …

12 scikit-learn  pandas  categorical-data  labels 

मैंने स्किकिट-लर्न के साथ यादृच्छिक जंगलों में फ़ीचर आयात की साजिश रची है । यादृच्छिक जंगलों का उपयोग करके भविष्यवाणी में सुधार करने के लिए, मैं सुविधाओं को हटाने के लिए भूखंड की जानकारी का उपयोग कैसे कर सकता हूं? यानी प्लॉट की जानकारी के आधार पर यह पता कैसे …

12 feature-selection  random-forest  scikit-learn 

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 …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning