Tag: машинное обучение

Вызов LSTM с учетом состояния в качестве функциональной модели?

У меня есть LSTM с состоянием, определяемый как последовательная модель: model = Sequential() model.add(LSTM(…, stateful=True)) … Позже я использую его как функциональную модель: input_1, input_2 = Input(…), Input(…) output_1 = model(input_1) output_2 = model(input_2) # Is the state from input_1 preserved? input_1 ли состояние от input_1 когда мы снова применяем model на input_2 ? Если […]

scikit learn: желаемое количество лучших функций (k) не выбрано

Я пытаюсь выбрать лучшие функции, используя chi-square (scikit-learn 0.10). Из всего 80 учебных документов я сначала извлекаю 227 функцию, и из этих 227 функций я хочу выбрать 10 лучших. my_vectorizer = CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer()) X_train = my_vectorizer.fit_transform(train_data) X_test = my_vectorizer.transform(test_data) Y_train = np.array(train_labels) Y_test = np.array(test_labels) X_train = np.clip(X_train.toarray(), 0, 1) X_test = np.clip(X_test.toarray(), 0, 1) ch2 […]

Получение выхода предсказания в виде пирамида в виде массива

Я использую pybrain для создания сети, которая имеет 6 входных измерений и один реальный оценочный размер. Код, который я использую, показан ниже: network = buildNetwork(train.indim, 4, train.outdim) trainer = BackpropTrainer( network, train) trainer.trainOnDataset(train, 8000) print 'MSE train', trainer.testOnData(train, verbose = True) здесь поезд имеет тип Dataset. Я хочу получить предсказания, сделанные в trainer.testOnData (), как […]

Pandas – KeyError: ' не в индексе' при обучении модели Keras

Я пытаюсь подготовить модель Keras на основе частичных функций из моего набора данных. Я загрузил набор данных и извлек такие функции: train_data = pd.read_csv('../input/data.csv') X = train_data.iloc[:, 0:30] Y = train_data.iloc[:,30] # Code for selecting the important features automatically (removed) … # Selectintg important features 14,17,12,11,10,16,18,4,9,3 X = train_data.reindex(columns=['V14','V17','V12','V11','V10','V16','V18','V4','V9','V3']) print(X.shape[1]) # -> 10 Но когда […]

Протестированная реализация APriori и FP-роста в python

Я ищу (надеюсь) библиотеку, которая предоставляет проверенные реализации алгоритмов APriori и FP-growth, в python, для вычисления полезных искомых. Я искал SciPy и Scikit-learn, но ничего не нашел. Может ли кто-нибудь указать мне на что-то надежное? благодаря

Метод смешения в libsvm

У меня вопрос о методе svm_predict () в libsvm. В README приведен пример кода быстрого запуска: >>> y, x = [1,-1], [{1:1, 3:1}, {1:-1,3:-1}] >>> prob = svm_problem(y, x) >>> param = svm_parameter('-c 4 -b 1') >>> m = svm_train(prob, param) >>> p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y, x, m) Теперь я понимаю, что y – […]

Кластеризация миллиарда элементов (или какие методы кластеризации выполняются в линейном времени?)

У меня есть миллиардные векторы признаков, и я хотел бы привести их в приблизительные кластеры. Глядя на методы из http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#clustering, например, мне совершенно не ясно, как их время выполнения масштабируется с размером данных (за исключением распространения Affinity, которое явно слишком медленно). Какие методы подходят для кластеризации такого большого набора данных? Я предполагаю, что любой метод […]

Обучение навыкам нейронной сети Python

Я хочу создать нейронную сеть, которая обучается с использованием обучения подкреплению в python. X -> [ANN] -> yEstimate -> score! -> (repeat until weights are optimised) Я использую Scikit-learn в данный момент, но, похоже, все нейронные сети не пытаются yEstimate с yTarget . Есть ли секреты для изучения scikit или есть другие библиотеки, о которых […]

Использование MultilabelBinarizer в тестовых данных с метками, не входящими в набор тренировок

Учитывая этот простой пример многоклассовой классификации (взятый из этого вопроса, используйте scikit-learn для классификации по нескольким категориям ) import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn import preprocessing from sklearn.metrics import accuracy_score X_train = np.array(["new york is […]

Алгоритм обратного распространения нейронной сети не работает в Python

Я пишу нейронную сеть в Python, следуя примеру здесь . Похоже, что алгоритм backpropagation не работает, учитывая, что нейронная сеть не дает правильного значения (в пределах погрешности) после обучения 10 тысяч раз. В частности, я тренирую его для вычисления функции синуса в следующем примере: import numpy as np class Neuralnet: def __init__(self, neurons): self.weights = […]

Python - лучший язык программирования в мире.