Domande taggate «pandas»

Panda è una libreria Python per la manipolazione e l'analisi di Panel Data, ad esempio serie temporali multidimensionali e set di dati trasversali che si trovano comunemente in statistica, risultati scientifici sperimentali, econometria o finanza.

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Panda è ora più veloce di data.table?
https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping I benchmark data.table non sono stati aggiornati dal 2014. Ho sentito da qualche parte che Pandasora è più veloce di data.table. È vero? Qualcuno ha fatto dei benchmark? Non ho mai usato Python prima, ma prenderei in considerazione il passaggio se pandasposso battere data.table?
16 python  r  pandas  data  data.table 
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Panda Dataframe su DMatrix
Sto cercando di eseguire xgboost in scikit learn. E io uso solo Panda per caricare i dati in dataframe. Come dovrei usare Panda Panda con xgboost. Sono confuso dalla routine DMatrix richiesta per eseguire xgboost algo.
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Vantaggi del frame di dati Panda rispetto al normale database relazionale
In Science Data, molti sembrano essere utilizzando panda dataframes come il datastore. Quali sono le caratteristiche dei panda che lo rendono un archivio dati superiore rispetto ai normali database relazionali come MySQL , che vengono utilizzati per archiviare i dati in molti altri campi della programmazione? Mentre Panda fornisce alcune …
13 pandas  databases 
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Quante celle LSTM dovrei usare?
Esistono delle regole empiriche (o regole effettive) relative alla quantità minima, massima e "ragionevole" di celle LSTM che dovrei usare? In particolare mi riferisco a BasicLSTMCell di TensorFlow e num_unitsproprietà. Si prega di supporre che ho un problema di classificazione definito da: t - number of time steps n - …
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 
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Come unire due frame di dati in Python Panda?
Ho due frame di dati df1 e df2 e vorrei unirli in un singolo frame di dati. È come se df1 e df2 fossero creati dividendo verticalmente un singolo frame di dati al centro, come se si strappasse un pezzo di carta che contiene un elenco a metà in modo …
12 pandas 
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Esistono buoni modelli linguistici predefiniti per Python?
Sto prototipando un'applicazione e ho bisogno di un modello linguistico per calcolare la perplessità su alcune frasi generate. Esiste un modello di linguaggio addestrato in Python che posso usare facilmente? Qualcosa di semplice come model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
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 
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Le migliori lingue per il calcolo scientifico [chiuso]
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 5 anni fa . Sembra che la maggior parte delle lingue abbia un certo numero …
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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
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Come fare il prodotto interno in lotti a Tensorflow?
Ho due tensori a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Voglio fare un prodotto interno per ogni coppia nel lotto, generando c:[batch_size, 1], dove c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Come?
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