Preguntas etiquetadas con python

Estoy trabajando en la investigación, en la necesidad de una GANADOR clasificar de tres eventos = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 Mi modelo actual …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

Estoy tratando de entrenar un modelo de aumento de gradiente en más de 50k ejemplos con 100 características numéricas. XGBClassifiermaneja 500 árboles en 43 segundos en mi máquina, mientras que GradientBoostingClassifiermaneja solo 10 árboles (!) en 1 minuto y 2 segundos :( No me molesté en tratar de cultivar 500 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

XGBoost ha estado haciendo un gran trabajo cuando se trata de lidiar con variables dependientes categóricas y continuas. Pero, ¿cómo selecciono los parámetros optimizados para un problema de XGBoost? Así es como apliqué los parámetros para un problema reciente de Kaggle: param <- list( objective = "reg:linear", booster = "gbtree", …

27 r  python  xgboost 

Estoy usando una regresión lineal estándar usando scikit-learn en python. Sin embargo, me gustaría obligar a los pesos a ser todos positivos para cada característica (no negativa), ¿hay alguna forma de lograrlo? Estaba buscando en la documentación pero no pude encontrar una manera de lograrlo. Entiendo que puede que no …

27 python  scikit-learn  linear-regression 

Tanto PyTorch como Tensorflow Fold son marcos de aprendizaje profundo destinados a tratar situaciones en las que los datos de entrada tienen una longitud o dimensiones no uniformes (es decir, situaciones en las que los gráficos dinámicos son útiles o necesarios). Me gustaría saber cómo se comparan, en el sentido …

26 python  deep-learning  tensorflow  pytorch 

Desarrollé un modelo de aprendizaje automático con Python (Anaconda + Flask) en mi estación de trabajo y todo sale bien. Más tarde, intenté enviar este programa a otra máquina donde, por supuesto, intenté configurar el mismo entorno, pero el programa no se ejecuta. Copié el programa a otras máquinas donde …

26 python  anaconda 

Estoy tratando de fusionar dos modelos Keras en un solo modelo y no puedo lograrlo. Por ejemplo, en la Figura adjunta, me gustaría buscar la capa intermedia de la dimensión 8, y usar esto como entrada a la capa (de la dimensión 8 nuevamente) en el Modelo y luego combinar …

26 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

Tengo una base de datos de mi aplicación de Facebook y estoy tratando de usar el aprendizaje automático para estimar la edad de los usuarios en función de los sitios de Facebook que les gustan. Hay tres características cruciales de mi base de datos: la distribución de edad en mi …

25 machine-learning  dimensionality-reduction  python 

Tengo un programa de modelado y puntaje que hace un uso intensivo de la DataFrame.isinfunción de los pandas, buscando en las listas de Facebook "me gusta" registros de usuarios individuales para cada uno de unos pocos miles de páginas específicas. Esta es la parte del programa que consume más tiempo, …

25 performance  python  pandas  parallel 

Estoy buscando usar la implementación word2vec de google para construir un sistema de reconocimiento de entidad con nombre. He oído que las redes neuronales recursivas con propagación hacia atrás a través de la estructura son adecuadas para tareas de reconocimiento de entidades con nombre, pero no he podido encontrar una …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

Como hay numerosas herramientas disponibles para las tareas de ciencia de datos, y es engorroso instalar todo y construir un sistema perfecto. ¿Hay una imagen de Linux / Mac OS con Python, R y otras herramientas de ciencia de datos de código abierto instaladas y disponibles para que las personas …

24 python  r  tools 

Una forma de entrenar una regresión logística es mediante el uso del descenso de gradiente estocástico, que scikit-learn ofrece una interfaz. Lo que me gustaría hacer es tomar un clasificador SGDC de scikit-learn y hacer que obtenga el mismo puntaje que una regresión logística aquí . Sin embargo, me faltan …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

¿Cuáles son las mejores prácticas para guardar, almacenar y compartir modelos de aprendizaje automático? En Python, generalmente almacenamos la representación binaria del modelo, usando pickle o joblib. Los modelos, en mi caso, pueden ser ~ 100Mo más grandes. Además, joblib puede guardar un modelo en varios archivos a menos que …

24 python  databases  binary 

¿Es necesario estandarizar sus datos antes del clúster? En el ejemplo de scikit learnaproximadamente DBSCAN, aquí hacen esto en la línea: X = StandardScaler().fit_transform(X) Pero no entiendo por qué es necesario. Después de todo, la agrupación no supone una distribución particular de datos: es un método de aprendizaje no supervisado, …

23 python  clustering  clusters  anomaly-detection 

Soy bastante nuevo en esto y no puedo decir que tengo una comprensión completa de los conceptos teóricos detrás de esto. Estoy tratando de calcular la divergencia de KL entre varias listas de puntos en Python. Estoy usando http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html para intentar hacer esto. El problema con el que me encuentro …

22 python  clustering  scikit-learn