Science des données python

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Comment additionner les valeurs regroupées par deux colonnes dans les pandas

J'ai un Pandas DataFrame comme celui-ci: df = pd.DataFrame({ 'Date': ['2017-1-1', '2017-1-1', '2017-1-2', '2017-1-2', '2017-1-3'], 'Groups': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two'], 'data': range(1, 6)}) Date Groups data 0 2017-1-1 one 1 1 2017-1-1 one 2 2 2017-1-2 one 3 3 2017-1-2 two 4 4 2017-1-3 two 5 Comment puis-je générer …

21 python pandas dataframe

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Fusion de plusieurs trames de données par ligne dans PySpark

J'ai 10 trames de données pyspark.sql.dataframe.DataFrame, obtenues à partir randomSplitde (td1, td2, td3, td4, td5, td6, td7, td8, td9, td10) = td.randomSplit([.1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1], seed = 100)maintenant , je veux rejoindre 9 td« s en une seule trame de données, comment dois - …

21 python apache-spark cross-validation pyspark

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Erreur train_test_split (): variables d'entrée trouvées avec un nombre d'échantillons incohérent

Assez nouveau pour Python mais construisant mon premier modèle RF basé sur certaines données de classification. J'ai converti toutes les étiquettes en données numériques int64 et chargé dans X et Y en tant que tableau numpy, mais je rencontre une erreur lorsque j'essaie de former les modèles. Voici à quoi …

21 python scikit-learn sampling

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Différence entre OrdinalEncoder et LabelEncoder

Je parcourais la documentation officielle de scikit-learn learn après avoir parcouru un livre sur ML et suis tombé sur la chose suivante: Dans la documentation, il est donné à propos sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()alors que dans le livre, il a été donné sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), lorsque j'ai vérifié leur fonctionnalité, il me semblait la même …

21 machine-learning python scikit-learn preprocessing encoding

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Keras contre tf.keras

Je suis un peu confus dans le choix entre Keras (keras-team / keras) et tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) pour mon nouveau projet de recherche. Il y a un débat sur le fait que Keras n'appartient à personne, donc les gens sont plus heureux de contribuer …

20 python deep-learning keras tensorflow

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Façons de traiter la caractéristique longitude / latitude [fermé]

Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Je travaille sur un jeu de données fictif avec …

19 machine-learning python feature-engineering feature-scaling normalization

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Implémentation Python de la fonction de coût dans la régression logistique: pourquoi la multiplication par points dans une expression mais la multiplication par élément dans une autre

J'ai une question très basique qui concerne Python, numpy et la multiplication des matrices dans le cadre de la régression logistique. Tout d'abord, permettez-moi de m'excuser de ne pas utiliser la notation mathématique. Je suis confus quant à l'utilisation de la multiplication matricielle par rapport à la multiplication par éléments. …

18 python logistic-regression cost-function

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existe-t-il un outil de rangement des données pour python / pandas similaire à l'outil tidyr R?

Je travaille sur un défi Kaggle où certaines variables sont représentées par des lignes au lieu de colonnes (Telstra Network Disruption). Je suis actuellement à la recherche de l'équivalent de recueillir (), séparé () et réparti (), qui peut être trouvé dans l'outil R tidyr.

18 r python dataset data-cleaning pandas

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Recherche hyperparamétrique pour LSTM-RNN à l'aide de Keras (Python)

De Keras RNN Tutorial: "Les RNN sont difficiles. Le choix de la taille des lots est important, le choix de la perte et de l'optimiseur est critique, etc. Certaines configurations ne convergent pas." Il s'agit donc plus d'une question générale sur le réglage des hyperparamètres d'un LSTM-RNN sur Keras. Je …

18 python neural-network deep-learning keras hyperparameter

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Extraction de fonctionnalités d'images en Python

Dans ma classe, je dois créer une application à l'aide de deux classificateurs pour décider si un objet dans une image est un exemple de phylum porifera (seaponge) ou un autre objet. Cependant, je suis complètement perdu en ce qui concerne les techniques d'extraction de fonctionnalités en python. Mon conseiller …

18 python feature-extraction image-recognition

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Améliorez la vitesse de mise en œuvre de t-sne en python pour les énormes données

Je voudrais faire une réduction de dimensionnalité sur près d'un million de vecteurs chacun avec 200 dimensions ( doc2vec). j'utiliseTSNE implémentation du sklearn.manifoldmodule pour cela et le problème majeur est la complexité du temps. Même avec method = barnes_hut, la vitesse de calcul est encore faible. Un certain temps, même …

18 python bigdata nlp scikit-learn dimensionality-reduction

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Quel est l'avantage de diviser le fichier tfrecord en fragments?

Je travaille sur la reconnaissance vocale avec Tensorflow et je prévois de former LSTM NN avec un ensemble de données d'ondes massives. En raison des gains de performances, je prévois d'utiliser des tfrecords. Il existe plusieurs exemples sur Internet (Inception par exemple) où les fichiers tfrecords sont divisés en fragments. …

17 python tensorflow

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Vous cherchez un bon package pour la détection d'anomalies dans les séries chronologiques

Existe-t-il un package open source complet (de préférence en python ou R) qui peut être utilisé pour la détection d'anomalies dans les séries temporelles? Il existe un package SVM d'une classe dans scikit-learn, mais ce n'est pas pour les données de séries chronologiques. Je recherche des packages plus sophistiqués qui, …

17 python time-series anomaly-detection

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Exemple de rappel Keras pour enregistrer un modèle après chaque époque?

Quelqu'un peut-il poster un exemple simple de Keras utilisant un rappel pour enregistrer un modèle après chaque époque? Je peux trouver des exemples d'économies de poids, mais je veux pouvoir enregistrer un modèle complètement fonctionnel après chaque époque d'entraînement.

17 python keras

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Comment compter le nombre de valeurs manquantes dans chaque ligne dans la trame de données Pandas?

Comment puis-je obtenir le nombre de valeurs manquantes dans chaque ligne dans la trame de données Pandas. Je voudrais diviser la trame de données en différentes trames de données qui ont le même nombre de valeurs manquantes dans chaque ligne. Toute suggestion?

17 python pandas

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