Questions marquées «python»

À utiliser pour les questions de science des données liées au langage de programmation Python. Non destiné aux questions générales de codage (-> stackoverflow).

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Python est-il adapté au Big Data
J'ai lu dans cet article que le langage R est adapté au Big Data que constituent les Big Data5TB , et bien qu'il fournisse un bon travail en fournissant des informations sur la faisabilité de travailler avec ce type de données, Ril fournit très peu d'informations sur Python. Je me …
14 bigdata  python 
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XGBRegressor vs xgboost.train énorme différence de vitesse?
Si je forme mon modèle en utilisant le code suivant: import xgboost as xg params = {'max_depth':3, 'min_child_weight':10, 'learning_rate':0.3, 'subsample':0.5, 'colsample_bytree':0.6, 'obj':'reg:linear', 'n_estimators':1000, 'eta':0.3} features = df[feature_columns] target = df[target_columns] dmatrix = xg.DMatrix(features.values, target.values, feature_names=features.columns.values) clf = xg.train(params, dmatrix) il se termine en environ 1 minute. Si je forme mon …
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L'importance des fonctionnalités avec scikit-learn Random Forest montre un écart-type très élevé
J'utilise scikit-learn Random Forest Classifier et je veux tracer l'importance des fonctionnalités, comme dans cet exemple . Cependant, mon résultat est complètement différent, dans le sens où l'écart-type de l'importance des fonctionnalités est presque toujours plus important que l'importance des fonctionnalités elle-même (voir l'image jointe). Est-il possible d'avoir un tel …
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Aide concernant NER en NLTK
Je travaille en NLTK depuis un certain temps en utilisant Python. Le problème auquel je suis confronté est qu'il n'y a aucune aide disponible sur la formation NER en NLTK avec mes données personnalisées. Ils ont utilisé MaxEnt et l'ont formé sur le corpus ACE. J'ai beaucoup cherché sur le …
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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
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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Réduction efficace de la dimensionnalité pour un grand ensemble de données
J'ai un ensemble de données avec ~ 1M lignes et ~ 500K fonctionnalités clairsemées. Je veux réduire la dimensionnalité quelque part dans l'ordre des entités denses 1K-5K. sklearn.decomposition.PCAne fonctionne pas sur des données éparses, et j'ai essayé d'utiliser sklearn.decomposition.TruncatedSVDmais j'obtiens une erreur de mémoire assez rapidement. Quelles sont mes options …
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