Quero fazer uma previsão do resultado das eleições parlamentares. Minha saída será a% que cada parte recebe. Como existem mais de duas partes, a regressão logística não é uma opção viável. Eu poderia fazer uma regressão separada para cada parte, mas nesse caso os resultados seriam de alguma maneira...
Estou trabalhando com Python, scikit-learn e keras. Tenho 3000 mil imagens de relógios de frente, como os seguintes: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Quero escrever um programa que receba como entrada uma foto de um relógio real que talvez seja tirada em condições menos ideais do que as fotos acima...
Estou usando o notebook Ipython para trabalhar com aplicativos pyspark. Eu tenho um arquivo CSV com muitas colunas categóricas para determinar se a renda cai abaixo ou acima do intervalo de 50k. Eu gostaria de executar um algoritmo de classificação, utilizando todas as entradas para determinar a...
Estou trabalhando na configuração de um conjunto de VMs para experimentar o Spark antes de gastar e gastar dinheiro na construção de um cluster com algum hardware. Nota rápida: Sou um acadêmico com experiência em aprendizado de máquina aplicado e trabalho bastante em ciência de dados. Eu uso as...
Na maioria dos estimadores no scikit-learn, há um n_jobsparâmetro em fit/ predictmethods para criar trabalhos paralelos usando joblib. Notei que configurá-lo para -1criar apenas 1 processo Python e maximizar os núcleos, fazendo com que o uso da CPU atinja 2500% no topo. Isso é bem diferente de...
Preciso encontrar a precisão de um conjunto de dados de treinamento aplicando o Algoritmo Aleatório de Floresta. Mas meu tipo de conjunto de dados é categórico e numérico. Quando tentei ajustar esses dados, recebo um erro. 'Input contém NaN, infinito ou um valor muito grande para dtype ('...
Depois de desenvolver meu modelo preditivo usando a Floresta Aleatória, recebo as seguintes métricas: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Estes são os resultados deste código: training_features, test_features,...
Acabei de construir esta rede neural LSTM com 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...
A biblioteca matplotlib é muito capaz, mas carece de interatividade, especialmente dentro do Jupyter Notebook. Eu gostaria de um bom desligada ferramenta como plotagem plot.ly
Estou criando uma rede neural simples usando o tensorflow, com os dados coletados por mim mesmo, no entanto, não está cooperando: o PI encontrou um erro que não consigo corrigir ou encontrar, e eu adoraria sua ajuda. A mensagem de erro: TypeError: o argumento de busca 2861.6152 de 2861.6152...
Estou criando um chatbot simples. Eu quero obter as informações da resposta do usuário. Um cenário de exemplo: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Desejo extrair o nome Edwin da frase. No entanto, o usuário pode responder de diferentes maneiras, como User: Edwin is my...
Atualmente, estou tentando treinar um modelo em um arquivo csv grande (> 70 GB com mais de 60 milhões de linhas). Para fazer isso, estou usando tf.contrib.learn.read_batch_examples. Estou lutando para entender como essa função realmente lê os dados. Se estou usando um tamanho de lote de, por...
Estou tentando aprender a raspagem da Web usando Python sozinho como parte de um esforço para aprender a análise de dados. Estou tentando raspar a página da Web do imdb cujo URL é o seguinte: http://www.imdb.com/search/title?sort=num_votes,desc&start=1&title_type=feature&year=1950,2012...
Eu tenho um conjunto de dados com 330 amostras e 27 recursos para cada amostra, com um problema de classe binária para Regressão Logística. De acordo com a "regra se dez", preciso de pelo menos 10 eventos para que cada recurso seja incluído. No entanto, tenho um conjunto de dados desequilibrado,...
Gostaria de usar ANNs para o meu problema, mas o problema é que minhas entradas e saídas não são corrigidas. Eu fiz algumas pesquisas no google antes de fazer minha pergunta e descobri que a RNN pode me ajudar com o meu problema. Mas todos os exemplos que encontrei de alguma forma definiram o...
Estou aprendendo a usar o Keras e tive um sucesso razoável com meu conjunto de dados rotulado usando os exemplos do Deep Learning for Python da Chollet . O conjunto de dados é de ~ 1000 séries temporais com comprimento 3125 e 3 classes potenciais. Gostaria de ir além das camadas básicas densas,...
Eu tenho um conjunto de dados como este: Dataframe de amostra import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'names': ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L'], 'col1': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'col2': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}) Eu gostaria de substituir alguns dos...
Eu sou um novato no XGBoost, então perdoe minha ignorância. Aqui está o código python: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective":...
Eu tenho um conjunto de dados contendo dados sobre temperatura, precipitação e produtividade de soja de uma fazenda por 10 anos (2005 - 2014). Gostaria de prever os rendimentos para 2015 com base nesses dados. Observe que o conjunto de dados possui valores DIARIOS para temperatura e precipitação,...
Sou novo no ML e no TensorFlow (comecei há algumas horas atrás) e estou tentando usá-lo para prever os próximos pontos de dados em uma série temporal. Estou pegando minha opinião e fazendo isso com ela: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7...