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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Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des …
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Keras LSTM avec série temporelle 1D
J'apprends à utiliser Keras et j'ai eu un succès raisonnable avec mon ensemble de données étiqueté en utilisant les exemples de Deep Learning pour Python de Chollet . L'ensemble de données est ~ 1000 séries temporelles de longueur 3125 avec 3 classes potentielles. Je voudrais aller au-delà des couches denses …
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Structure du projet Python Machine Learning / Data Science
Je recherche des informations sur l'organisation d'un projet Python Machine Learning. Pour les projets habituels Python, il y a Cookiecutter et pour R ProjectTemplate . Il s'agit de ma structure de dossiers actuelle, mais je mélange Jupyter Notebooks avec le code Python réel et cela ne semble pas très clair. …
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Comment gratter la page Web imdb?
J'essaie d'apprendre le grattage Web en utilisant Python par moi-même dans le cadre d'un effort pour apprendre l'analyse des données. J'essaie de gratter la page Web imdb dont l'URL est la suivante: http://www.imdb.com/search/title?sort=num_votes,desc&start=1&title_type=feature&year=1950,2012 J'utilise le module BeautifulSoup. Voici le code que j'utilise: r = requests.get(url) # where url is the …
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Comment effectuer une régression logistique avec un grand nombre de fonctionnalités?
J'ai un ensemble de données avec 330 échantillons et 27 fonctionnalités pour chaque échantillon, avec un problème de classe binaire pour la régression logistique. Selon la «règle si dix», j'ai besoin d'au moins 10 événements pour chaque fonctionnalité à inclure. Cependant, j'ai un ensemble de données déséquilibré, avec 20% de …
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