Scienza dei dati python

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La migliore libreria Python per reti neurali

Sto usando Neural Networks per risolvere diversi problemi di machine learning. Sto usando Python e pybrain ma questa libreria è quasi fuori produzione. Ci sono altre buone alternative in Python?

130 machine-learning python neural-network

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Differenza tra fit e fit_transform nei modelli scikit_learn?

Sono un principiante della scienza dei dati e non capisco la differenza tra fite i fit_transformmetodi di scikit-learn. Qualcuno può semplicemente spiegare perché potremmo aver bisogno di trasformare i dati? Che cosa significa adattamento del modello ai dati di allenamento e trasformazione in dati di test? Significa, ad esempio, convertire …

110 python scikit-learn

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Python vs R per l'apprendimento automatico

Ho appena iniziato a sviluppare un'applicazione di apprendimento automatico per scopi accademici. Attualmente sto usando R e mi sto allenando. Tuttavia, in molti posti, ho visto persone che usano Python . Cosa usano le persone nel mondo accademico e nell'industria e qual è la raccomandazione?

101 machine-learning r python

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SVM con scikit learn funziona all'infinito e non completa mai l'esecuzione

Sto cercando di eseguire SVR usando scikit learn (python) su un set di dati di allenamento con 595605 righe e 5 colonne (caratteristiche) e test set di dati con 397070 righe. I dati sono stati pre-elaborati e regolarizzati. Sono in grado di eseguire correttamente gli esempi di test, ma eseguendo …

76 python svm scikit-learn

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Differenza tra isna () e isnull () nei panda

Uso i panda da un po 'di tempo. Ma non capisco qual è la differenza tra isna()e isnull()nei panda. E, soprattutto, quale utilizzare per identificare i valori mancanti nel frame di dati. Qual è la differenza di base alla base di come viene rilevato un valore come uno nao null?

73 python pandas dataframe

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stringhe come funzioni nell'albero decisionale / foresta casuale

Sto riscontrando alcuni problemi su un'applicazione dell'albero decisionale / foresta casuale. Sto cercando di adattare un problema che ha numeri e stringhe (come il nome del paese) come funzionalità. Ora la libreria, scikit-learn prende solo i numeri come parametri, ma voglio iniettare le stringhe oltre a portare una notevole quantità …

64 machine-learning python scikit-learn random-forest decision-trees

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Addestramento di un RNN con esempi di diverse lunghezze in Keras

Sto cercando di iniziare a conoscere gli RNN e sto usando Keras. Comprendo le premesse di base dei livelli Vanilla RNN e LSTM, ma ho difficoltà a comprendere un certo punto tecnico per l'allenamento. Nella documentazione di keras , dice che l'input di un layer RNN deve avere forma (batch_size, …

63 python keras rnn training

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Rilevazione di anomalie open source in Python

Contesto del problema: sto lavorando a un progetto che prevede file di registro simili a quelli presenti nello spazio di monitoraggio IT (per la mia migliore comprensione dello spazio IT). Questi file di registro sono dati di serie temporali, organizzati in centinaia / migliaia di righe di vari parametri. Ogni …

61 machine-learning python data-mining anomaly-detection library

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Clustering coordinate di posizione geografica (lat, coppie lunghe)

Qual è il giusto approccio e algoritmo di clustering per il clustering di geolocalizzazione? Sto usando il seguente codice per raggruppare le coordinate di geolocalizzazione: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y …

51 machine-learning python clustering k-means geospatial

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Strumenti e protocollo per la scienza dei dati riproducibili utilizzando Python

Sto lavorando a un progetto di data science usando Python. Il progetto prevede diverse fasi. Ogni fase comprende l'acquisizione di un set di dati, l'utilizzo di script Python, dati ausiliari, configurazione e parametri e la creazione di un altro set di dati. Conservo il codice in git, quindi quella parte …

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Reti neurali: quale funzione di costo usare?

Sto usando TensorFlow per esperimenti principalmente con reti neurali. Anche se ho fatto alcuni esperimenti (XOR-Problem, MNIST, alcune cose di regressione, ...) ora, faccio fatica a scegliere la funzione di costo "corretta" per problemi specifici perché nel complesso potrei essere considerato un principiante. Prima di arrivare a TensorFlow ho codificato …

49 machine-learning python neural-network statistics tensorflow

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ValueError: l'input contiene NaN, infinito o un valore troppo grande per dtype ('float32')

Ho ottenuto ValueError durante la previsione dei dati di test utilizzando un modello RandomForest. Il mio codice: clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=6, n_jobs=1, verbose=2) clf.fit(X_fit, y_fit) df_test.fillna(df_test.mean()) X_test = df_test.values y_pred = clf.predict(X_test) L'errore: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'). Come trovo i valori errati …

42 python random-forest pandas

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Calcolo e visualizzazione della matrice di correlazione con i panda

Ho un frame di dati Panda con diverse voci e voglio calcolare la correlazione tra le entrate di un tipo di negozi. Esistono numerosi negozi con dati sul reddito, classificazione dell'area di attività (teatro, negozi di vestiti, cibo ...) e altri dati. Ho provato a creare un nuovo frame di …

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Multi GPU in keras

Come si può programmare nella libreria keras (o tensorflow) per partizionare l'allenamento su più GPU? Diciamo che ti trovi in un'istanza di Amazon ec2 con 8 GPU e vorresti usarli tutti per allenarti più velocemente, ma il tuo codice è solo per una singola CPU o GPU.

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Apertura di un file da 20 GB per l'analisi con i panda

Attualmente sto provando ad aprire un file con Panda e Python per scopi di apprendimento automatico, sarebbe l'ideale per me averli tutti in un DataFrame. Ora il file ha una dimensione di 18 GB e la mia RAM è di 32 GB, ma continuo a ricevere errori di memoria. Dalla …

33 python bigdata pandas anaconda

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