Articles of aprendizaje automático de

¿Interpretando la salida del dendrogtwig de agrupamiento jerárquico de SciPy? (tal vez encontré un error …)

Estoy tratando de averiguar cómo funciona la salida de scipy.cluster.hierarchy.dendrogram … Pensé que sabía cómo funcionaba y pude usar la salida para reconstruir el dendrogtwig pero parece que no lo estoy entendiendo más o hay un error en la versión de Python 3 de este módulo. Esta respuesta, ¿cómo obtengo los subárboles de dendrogram realizados […]

Tensorflow y OpenCV en tiempo real de clasificación.

Estoy probando las aguas de aprendizaje automático y utilicé el modelo de inicio de TS para volver a entrenar la red para clasificar mis objetos deseados. Inicialmente, mis predicciones se ejecutaron en imágenes almacenadas localmente y me di cuenta de que tardó entre 2 y 5 segundos en desaparecer la gráfica de un archivo y […]

Colores de clúster personalizados del dendrogtwig SciPy en Python (link_color_func?)

Quiero colorear mis grupos con un mapa de colores que hice en forma de diccionario (es decir, {leaf: color} ). He intentado seguir https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-and-dendrogram-tutorial/ pero los colores se estropean por alguna razón. La ttwig predeterminada se ve bien, solo quiero asignar esos colores de manera diferente. Vi que había un link_color_func pero cuando intenté usar […]

TensorFlow: “Intentando usar un valor no inicializado” en la inicialización de variables

Estoy intentando implementar una regresión lineal multivariable en Python utilizando TensorFlow, pero me he topado con algunos problemas lógicos y de implementación. Mi código arroja el siguiente error: Attempting to use uninitialized value Variable Caused by op u’Variable/read’ Idealmente, la salida de weights debería ser [2, 3] def hypothesis_function(input_2d_matrix_trainingexamples, output_matrix_of_trainingexamples, initial_parameters_of_hypothesis_function, learning_rate, num_steps): # calculate […]

¿Cómo construir un gráfico de elevación (también conocido como gráfico de ganancias) en Python?

Acabo de crear un modelo con scikit-learn que calcula la probabilidad de que un cliente responda a alguna oferta. Ahora estoy tratando de evaluar mi modelo. Para eso quiero trazar el gráfico de elevación. Entiendo el concepto de elevación, pero me cuesta entender cómo implementarlo en Python.

PyTorch – los parámetros no cambian

En un esfuerzo por aprender cómo funciona Pytorch, estoy tratando de hacer la estimación de máxima probabilidad de algunos de los parámetros en una distribución normal multivariada. Sin embargo, no parece funcionar para ninguno de los parámetros relacionados con la covarianza. Entonces mi pregunta es: ¿por qué este código no funciona? import torch def make_covariance_matrix(sigma, […]

Instrucciones de CPU no comstackdas con TensorFlow

MacBook Air: OSX El Capitán Cuando ejecuto el código TensorFlow en el terminal ( python 3 tfpractice.py ), obtengo un tiempo de espera más largo del normal para volver a la salida, seguido de estos mensajes de error: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn’t compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your […]

XGBoost CV y ​​mejor iteración.

Estoy usando XGBoost cv para encontrar el número óptimo de rondas para mi modelo. Estaría muy agradecido si alguien pudiera confirmar (o refutar), el número óptimo de rondas es: estop = 40 res = xgb.cv(params, dvisibletrain, num_boost_round=1000000000, nfold=5, early_stopping_rounds=estop, seed=SEED, stratified=True) best_nrounds = res.shape[0] – estop best_nrounds = int(best_nrounds / 0.8) es decir: el número […]

Clasificación desequilibrada utilizando RandomForestClassifier en sklearn

Tengo un conjunto de datos donde las clases están desequilibradas. Las clases son ‘1’ o ‘0’ donde la proporción de la clase ‘1’: ‘0’ es 5: 1. ¿Cómo se calcula el error de predicción para cada clase y las ponderaciones de rebalanceo en sklearn con Random Forest, como en el siguiente enlace: http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm# equilibrar

Los resultados de la clasificación dependen de random_state?

Quiero implementar un modelo de AdaBoost usando scikit-learn (sklearn). Mi pregunta es similar a otra pregunta pero no es totalmente la misma. Según tengo entendido, la variable random_state descrita en la documentación es para dividir aleatoriamente los conjuntos de entrenamiento y pruebas, de acuerdo con el enlace anterior. Entonces, si entiendo correctamente, los resultados de […]