如果某个单元的运行时间太长(例如,如果它具有用于在深度学习中训练模型的代码),那么如何阻止它在Google Colab中运行.解决方法:按下停止按钮,或从运行系统菜单中选择“中断执行”项. 请记住,某些代码不能被中断. (例如,如果您使用的是被系统调用卡住的C库.)在这些情况下,可以通过
说我有两个数据集基础和付款. 基数是： [ id, timestamp, value] 付款是： [ payment_id, timestamp, value, gateway ] 我想对付基础付款.理想的结果是： [id,时间戳,值,payment_id,网关,概率] 基本上,它应该告诉我给定基本条目最可能的payment_id.匹配应同时考虑日期时间和值.如果
我使用交叉验证(rfecv)的递归特征消除作为GridSearchCV的特征选择技术. 我的代码如下. X = df[my_features_all] y = df['gold_standard'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) k_fold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, ran
我正在解决一个问题,我必须创建一个相同共享层的列表并将其传递给另一层.所以我使用了for循环并添加到列表中.然后,我必须将那些推数传递到另一层.列表无法传递到另一层.如何执行呢？ x = Input(shape=...) shared_layer = MySharedLayer(...) outputs=[] # Step 2: Iterate for Ty
我有这样的数据 有29列,其中我必须预测winPlacePerc(数据帧的最末端)在1(高perc)到0(低perc)之间 在29列25中,数字数据3是ID(对象)1是类别 我删除了所有Id列(因为它们都是唯一的),并且还将categorical(matchType)数据编码为一种热编码 完成所有这些操作后,我剩下41列(热一遍) 这
这是我们计划举行的在线编程竞赛. 解决该问题的可能方法是什么？ 从随机IRC(Internet中继聊天)日志中,一小部分用户昵称将被随机删除.参与者的代码必须能够填写缺少的用户昵称.换句话说,此事件要求您提出一个智能程序,该程序可以弄清楚“谁可以说什么”. 可以假定所有通信都将使用现
我知道这个主题存在this和this.但是,这次我想最后确定Python的实际实现. 我唯一的问题是,肘点似乎随着代码的不同实例而变化.观察这篇文章中显示的两个图.尽管它们在视觉上看起来相似,但肘点的值发生了显着变化.两条曲线均来自平均20次不同的运行.即使那样,肘点的值也有明显的变化.
我必须使用余弦相似性度量标准和一些其他用户定义的度量标准,将K最近邻用于一组向量.如何通过使用scikits学习来实现？我找到了sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier,但是我无法找出用户定义指标的任何选项.我当前正在使用最新版本的scikits学习0.11.解决方法:尚无法(尚未？)将预先
我有以下代码(基于示例here),但无法正常工作： [...] def my_analyzer(s): return s.split() my_vectorizer = CountVectorizer(analyzer=my_analyzer) X_train = my_vectorizer.fit_transform(traindata) ch2 = SelectKBest(chi2,k=1) X_train = ch2.fit_transform(X_train,Y_
我很好奇,如果输入文字时Android是否使用任何机器学习算法进行拼写检查和自动更正功能？如果是,那么是否有办法知道他们使用哪种算法？ 非常感谢 拉贾特解决方法:无法阻止自己在这里掉落it. 每个键盘都使用自己的算法.我可以假设这些算法基于词频,贝叶斯决策和编辑距离(用于拼写检查).
我必须创建一个带有RBF内核和硬边距的svm分类器.如果我正确理解,则余量的种类由C参数控制.也就是说,C参数越大,我得到的硬边界就越大.是否有一个典型的C值模拟非常健壮的“硬边距”？还是有其他方法可以模拟强大的硬边距？当然,我们总是可以讨论为什么我们需要模仿硬利润.但是在这种情
我目前正在分析一组要分类的图片.分类是通过人工神经网络以监督方式进行的.我有一个测试集,为每个图片分配其类. 我现在想做的是生成很多描述符,然后在这些描述符上执行PCA并进行统计分析,描述符可以描述多少图片的类别. 如何以编程方式为这些图片生成描述符？这也可以帮助我解决将来
我用numpy(theta,X是numpy数组)编写了代码： def CostRegFunction(X, y, theta, lambda_): m = len(X) # add bias unit X = np.concatenate((np.ones((m,1)),X),1) H = np.dot(X,theta) J = (1 / (2 * m)) * (np.sum([(H[i] - y[i][0])**2 for i in range(le
我正在使用Python SKLearn模块执行逻辑回归.我有一个因变量矢量Y(从M个类中的1个取值)和独立变量矩阵X(具有N个特征).我的代码是 LR = LogisticRegression() LR.fit(X,np.resize(Y,(len(Y)))) 我的问题是,LR.coef_和LR.intercept_代表什么.我最初以为他们持有的
我正在将scikit用于机器学习.尽管我完全按照其官方文档中的步骤进行操作,但是遇到两个问题.这是代码的主要部分： 1)trdata是使用sklearn.train_test_split创建的训练数据.2)ptest和ntest分别是阳性和阴性的测试数据 ## Preprocessing scaler = StandardScaler(); scaler.fit(trdat
我正在尝试用Java自己实现自动编码器.从理论上,我了解到自动编码器基本上是一个对称网络. 因此,如果我选择总共有5层,我是否必须在训练(反向传播)阶段使用9层或足够使用5层？ 我一直在读理论,但是它们太抽象了并且充满了数学公式,我无法通过Google获得任何实现细节. 这样做的通常方法
我像LINK所述通过weka保存了火车模型 现在,我想在python程序中加载此模型,并尝试在此模型的帮助下测试查询.因此,我有一个名为“ naivebayes.model”的文件作为已保存的朴素贝叶斯多项式可更新分类器.我在python-weka wrapper的帮助下尝试了以下代码.但是我不确定模型是否正在加载
我想在视觉上绘制针对给定斜率和y截距计算的误差函数的3D图形,以进行线性回归.该图将用于说明梯度下降的应用. 假设我们要用一条线对一组点进行建模.为此,我们将使用标准的y = mx b线方程式,其中m是线的斜率,b是线的y轴截距.为了找到适合我们数据的最佳线,我们需要找到最佳的斜率m
我需要使用Liblinear实现多个分类器. Accord.net机器学习框架提供了所有Liblinear属性,但Crammer和Singer的用于多类分类的公式除外. This is the process.解决方法:学习多类机器的通常方法是使用MulticlassSupportVectorLearning class.该类可以教一对多的机器,然后可以使用投票或
我在python上有以下数据集 import pandas as pd bcw = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', header=None) 像24这样的行缺少值： 1057013,8,4,5,1,2,?,7,3,1,4 在第7列上,有一个“？”
我正在尝试运行文档中给出的Word2Vec的非常简单的示例： https://spark.apache.org/docs/1.4.1/api/python/_modules/pyspark/ml/feature.html#Word2Vec from pyspark import SparkContext, SQLContext from pyspark.mllib.feature import Word2Vec sqlContext = SQLContext(sc) se
我是新来的. 我在Sklearn工具箱中使用朴素贝叶斯分类器(NBC)构建了一组弱分类器. 我的问题是如何结合每个NBC的输出来做出最终决定.我希望我的决定是概率而不是标签. 我在python中制作了以下程序.我假设来自sklean的虹膜数据集的2类问题.为了进行演示/学习,我按如下方法制作了4个NB
是否有一个Python包,可以很好地实现条件推理树？我浏览了scikit-learn,并进行了一些谷歌搜索,但没有提出任何建议.解决方法:这是我想出的细节… 似乎尚未在Python中实现.尽管几年前有大约a brief discussion人希望在sklearn中实现它.但是,基于this post,可以修改sklearn decision tre
我目前正在使用Tensorflow Seq2seq模型,尝试实施情绪分析.我的想法是为编码器提供IMDB注释,为解码器提供[Pad]或[Go],向目标提供[neg] / [pos].我的大部分代码与seq2seq转换示例非常相似.但是我得到的结果很奇怪.对于每个批次,结果要么全部[neg]要么全部[pos]. “encoder input :
一旦我使用sklearn l2规范化器规范化了我的数据并将其用作训练数据： 如何将预测的输出变回“原始”形状？ 在我的示例中,我将归一化的住房价格用作y,将归一化的居住空间用作x.每个都适合自己的X_和Y_Normalizer. y_predict也处于标准化状态,我该如何变成原始原始货币状态？ 谢谢.解决方
