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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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
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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Comment prédire les valeurs futures de l'horizon temporel avec Keras?
Je viens de construire ce réseau neuronal LSTM avec Keras import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile …
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Entraînez-vous par lots dans Tensorflow
J'essaie actuellement de former un modèle sur un gros fichier csv (> 70 Go avec plus de 60 millions de lignes). Pour ce faire, j'utilise tf.contrib.learn.read_batch_examples. J'ai du mal à comprendre comment cette fonction lit réellement les données. Si j'utilise par exemple une taille de lot de 50 000, lit-il …
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Extraire des informations de la phrase
Je crée un chatbot simple. Je souhaite obtenir les informations de la réponse de l'utilisateur. Un exemple de scénario: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Je souhaite extraire le nom Edwin de la phrase. Cependant, l'utilisateur peut répondre de différentes manières telles que User: …
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Implémentation de t-SNE Python: divergence Kullback-Leibler
t-SNE, comme dans [1], fonctionne en réduisant progressivement la divergence de Kullback-Leibler (KL), jusqu'à ce qu'une certaine condition soit remplie. Les créateurs de t-SNE suggèrent d'utiliser la divergence KL comme critère de performance pour les visualisations: vous pouvez comparer les divergences Kullback-Leibler rapportées par t-SNE. Il est tout à fait …
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Précision du train vs précision du test vs matrice de confusion
Après avoir développé mon modèle prédictif à l'aide de Random Forest, j'obtiens les mesures suivantes: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Voici les résultats de ce code: training_features, test_features, training_target, test_target, = train_test_split(df.drop(['bad_loans'], axis=1), df['target'], test_size = .3, random_state=12) clf = …
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