Preguntas etiquetadas con python

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Acabo de construir esta red neuronal LSTM con Keras import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile data_file_name …

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Estoy trabajando con Python, scikit-learn y keras. Tengo 3000 mil imágenes de relojes frontales como los siguientes: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Quiero escribir un programa que reciba como entrada una foto de un reloj real que tal vez se haya tomado en condiciones menos ideales que las fotos …

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Actualmente estoy tratando de entrenar un modelo en un archivo csv grande (> 70 GB con más de 60 millones de filas). Para hacerlo, estoy usando tf.contrib.learn.read_batch_examples. Me cuesta entender cómo esta función realmente lee los datos. Si estoy usando un tamaño de lote de, por ejemplo, 50,000, ¿lee las …

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Estoy haciendo una red neuronal simple usando tensorflow, con los datos que recopilé yo mismo, sin embargo, no está cooperando: PI se ha encontrado con un error que no puedo solucionar o encontrar la solución y me encantaría su ayuda. El mensaje de error: TypeError: el argumento Fetch 2861.6152 de …

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Estoy creando un chatbot simple. Quiero obtener la información de la respuesta del usuario. Un ejemplo de escenario: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Deseo extraer el nombre Edwin de la oración. Sin embargo, el usuario puede responder de diferentes maneras, como User: Edwin …

11 python  nlp 

La biblioteca matplotlib es muy capaz pero carece de interactividad, especialmente dentro de Jupyter Notebook. Me gustaría una buena herramienta como fuera de línea trazado plot.ly .

11 python  visualization  pca  jupyter 

Estoy trabajando en la configuración de un conjunto de máquinas virtuales para experimentar con Spark antes de gastar salir y gastar dinero en construir un clúster con algún hardware. Nota rápida: Soy un académico con experiencia en aprendizaje automático aplicado y trabajo un poco más en ciencia de datos. Utilizo …

11 python  apache-spark  pyspark  ipython 

Estoy usando el cuaderno Ipython para trabajar con aplicaciones pyspark. Tengo un archivo CSV con muchas columnas categóricas para determinar si el ingreso cae por debajo o por encima del rango de 50k. Me gustaría realizar un algoritmo de clasificación tomando todas las entradas para determinar el rango de ingresos. …

11 python  apache-spark  categorical-data  pyspark 

Quiero hacer una predicción del resultado de las elecciones parlamentarias. Mi salida será el% que recibe cada parte. Hay más de 2 partes, por lo que la regresión logística no es una opción viable. Podría hacer una regresión separada para cada parte, pero en ese caso los resultados serían de …

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t-SNE, como en [1], funciona reduciendo progresivamente la divergencia Kullback-Leibler (KL), hasta que se cumpla una determinada condición. Los creadores de t-SNE sugieren utilizar la divergencia KL como criterio de rendimiento para las visualizaciones: puede comparar las divergencias de Kullback-Leibler que informa t-SNE. Está perfectamente bien ejecutar t-SNE diez veces …

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En la mayoría de los estimadores en scikit-learn, hay un n_jobsparámetro en fit/ predictmétodos para crear trabajos paralelos utilizando joblib. Noté que configurarlo -1crea solo 1 proceso de Python y maximiza los núcleos, lo que hace que el uso de la CPU alcance el 2500% en la parte superior. Esto …

11 python  scikit-learn 

Necesito encontrar la precisión de un conjunto de datos de entrenamiento mediante la aplicación de Algoritmo de bosque aleatorio. Pero mi tipo de conjunto de datos es categórico y numérico. Cuando intenté ajustar esos datos, recibí un error. 'La entrada contiene NaN, infinito o un valor demasiado grande para dtype …

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Después de desarrollar mi modelo predictivo utilizando Random Forest, obtengo las siguientes métricas: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Estos son los resultados de este código: training_features, test_features, training_target, test_target, = train_test_split(df.drop(['bad_loans'], axis=1), df['target'], test_size = .3, random_state=12) clf = RandomForestClassifier() …

11 python  predictive-modeling  accuracy  confusion-matrix  classifier 

Actualmente estoy haciendo un curso en Tensorflow en el que utilizaron tf.one_hot (índices, profundidad). Ahora no entiendo cómo estos índices cambian en esa secuencia binaria. ¿Alguien puede explicarme el proceso exacto?

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