Science des données

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Comment forcer les poids à être non négatifs dans la régression linéaire

J'utilise une régression linéaire standard en utilisant scikit-learn en python. Cependant, je voudrais forcer les poids à être tous positifs pour chaque caractéristique (et non négatifs), y a-t-il un moyen de le faire? Je cherchais dans la documentation mais je n'ai pas trouvé de moyen d'y parvenir. Je comprends que …

27 python scikit-learn linear-regression

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Existe-t-il des services cloud gratuits pour former des modèles d'apprentissage automatique?

Je veux former un modèle profond avec une grande quantité de données d'entraînement, mais mon ordinateur de bureau n'a pas le pouvoir de former un modèle aussi profond avec ces données abondantes. J'aimerais savoir s'il existe des services cloud gratuits qui peuvent être utilisés pour former des modèles d'apprentissage automatique …

27 machine-learning neural-network deep-learning cloud-computing

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Approche générale pour extraire le texte clé d'une phrase (nlp)

Étant donné une phrase comme: Complimentary gym access for two for the length of stay ($12 value per person per day) Quelle approche générale puis-je adopter pour identifier le mot accès au gymnase ou au gymnase?

27 machine-learning nlp text-mining data-cleaning

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PyTorch vs Tensorflow Fold

Les deux PyTorch et tensorflow Fold sont des cadres d'apprentissage en profondeur destinés à faire face aux situations où les données d'entrée a une longueur non uniforme ou les dimensions (qui est, des situations où des graphiques dynamiques sont utiles ou nécessaires). Je voudrais savoir comment ils se comparent, dans …

26 python deep-learning tensorflow pytorch

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Comment Keras calcule-t-il la précision?

Comment Keras calcule-t-il la précision à partir des probabilités par classe? Disons, par exemple, que nous avons 100 échantillons dans l'ensemble de test qui peuvent appartenir à l'une des deux classes. Nous avons également une liste des probabilités par classe. Quel seuil Keras utilise-t-il pour affecter un échantillon à l'une …

26 neural-network deep-learning keras

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Comment cloner l'environnement de travail Python sur une autre machine?

J'ai développé un modèle d'apprentissage automatique avec Python (Anaconda + Flask) sur mon poste de travail et tout se passe bien. Plus tard, j'ai essayé d'envoyer ce programme sur une autre machine où j'ai bien sûr essayé de configurer le même environnement, mais le programme ne fonctionne pas. J'ai copié …

26 python anaconda

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L'apprentissage automatique peut-il apprendre une fonction comme trouver le maximum dans une liste?

J'ai une entrée qui est une liste et la sortie est le maximum des éléments de la liste d'entrée. L'apprentissage automatique peut-il apprendre une telle fonction qui sélectionne toujours le maximum des éléments d'entrée présents dans l'entrée? Cela peut sembler une question assez basique mais cela pourrait me donner une …

26 machine-learning deep-learning

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Ensembles de données / API de réseaux sociaux accessibles au public

En tant qu'extension de notre grande liste d' ensembles de données disponibles publiquement , j'aimerais savoir s'il existe une liste d'ensembles de données de réseaux sociaux / API d'exploration accessibles au public. Ce serait très bien si à côté d'un lien vers l'ensemble de données / API, les caractéristiques des …

26 open-source dataset crawling

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Des livres sur la «science» en science des données? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 5 ans . Quels sont les livres sur la …

26 statistics reference-request

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Fusion de deux modèles différents dans Keras

J'essaie de fusionner deux modèles Keras en un seul modèle et je ne peux pas y parvenir. Par exemple, dans la figure ci-jointe, je voudrais récupérer la couche intermédiaire de dimension 8, et l'utiliser comme entrée pour la couche B 1 (de dimension 8 à nouveau) dans le modèle B …

26 machine-learning python deep-learning keras tensorflow

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Comment définir le nombre de neurones et de couches dans les réseaux de neurones

Je suis un débutant dans les réseaux de neurones et j'ai eu du mal à saisir deux concepts: Comment décide-t-on du nombre de couches intermédiaires d'un réseau neuronal donné? 1 contre 10 ou autre chose. Comment décide-t-on du nombre de neurones dans chaque couche intermédiaire? Est-il recommandé d'avoir un nombre …

26 machine-learning neural-network deep-learning hyperparameter hyperparameter-tuning

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Comment définir batch_size, steps_per epoch et les étapes de validation

Je commence à apprendre les CNN en utilisant Keras. J'utilise le backend theano. Je ne comprends pas comment définir des valeurs pour: taille du lot, pas par époque, validation_steps. Quelle devrait être la valeur définie batch_size, les étapes par époque et les étapes de validation si j'ai 240 000 échantillons …

26 machine-learning keras cnn

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Techniques d'apprentissage automatique pour estimer l'âge des utilisateurs en fonction des sites Facebook qu'ils aiment

J'ai une base de données de mon application Facebook et j'essaie d'utiliser l'apprentissage automatique pour estimer l'âge des utilisateurs en fonction des sites Facebook qu'ils aiment. Il y a trois caractéristiques cruciales de ma base de données: la répartition par âge dans mon ensemble de formation (12k d'utilisateurs en somme) …

25 machine-learning dimensionality-reduction python

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LightGBM vs XGBoost

J'essaie de comprendre ce qui est le mieux (plus précis, surtout dans les problèmes de classification) J'ai cherché des articles comparant LightGBM et XGBoost mais n'en ai trouvé que deux: https://medium.com/implodinggradients/benchmarking-lightgbm-how-fast-is-lightgbm-vs-xgboost-15d224568031 - qui ne concerne que la vitesse mais pas la précision. https://github.com/Microsoft/LightGBM/wiki/Experiments - qui est des auteurs de LightGBM …

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Existe-t-il un moyen simple d'exécuter pandas.DataFrame.isin en parallèle?

J'ai un programme de modélisation et de notation qui fait un usage intensif de la DataFrame.isinfonction des pandas, en recherchant dans les listes de Facebook des enregistrements "similaires" d'utilisateurs individuels pour chacune des quelques milliers de pages spécifiques. C'est la partie la plus chronophage du programme, plus encore que les …

25 performance python pandas parallel