Estoy tratando de usar la función MNLogit de statsmodels en el famoso conjunto de datos de iris. Obtengo: “Valor actual de la función: nan” cuando bash ajustar un modelo. Aquí está el código que estoy usando: import statsmodels.api as st iris = st.datasets.get_rdataset(‘iris’,’datasets’) y = iris.data.Species x = iris.data.ix[:, 0:4] x = st.add_constant(x, prepend = […]
Soy un principiante de aprendizaje automático. Me gustaría aprender lo básico enseñando computadoras para jugar a las damas. En realidad, los juegos que quiero aprender son Domineering y Hex . Mi idioma de elección es Python Estos juegos son bastante fáciles de almacenar y las reglas son mucho más simples que el ajedrez, pero no […]
Tengo un conjunto de datos de audio y cada uno de ellos tiene una longitud diferente. Hay algunos eventos en estos audios que quiero entrenar y probar, pero estos eventos se colocan al azar, además de que las longitudes son diferentes, es muy difícil construir un sistema de aprendizaje automático con el uso de ese […]
Usando PyClips, estoy tratando de construir reglas en Clips que recuperan dinámicamente datos del intérprete de Python. Para hacer esto, registro una función externa como se describe en el manual . El siguiente código es un ejemplo de juguete del problema. Estoy haciendo esto porque tengo una aplicación con un gran corpus de datos, en […]
Estoy tratando de implementar un clasificador de regresión logística multiclase que distingue entre k clases diferentes. Este es mi código. import numpy as np from scipy.special import expit def cost(X,y,theta,regTerm): (m,n) = X.shape J = (np.dot(-(yT),np.log(expit(np.dot(X,theta))))-np.dot((np.ones((m,1))-y).T,np.log(np.ones((m,1)) – (expit(np.dot(X,theta))).reshape((m,1))))) / m + (regTerm / (2 * m)) * np.linalg.norm(theta[1:]) return J def gradient(X,y,theta,regTerm): (m,n) = X.shape […]
Tengo un conjunto de datos de sklearn y sklearn la distribución de los datos de load_diabetes.target (es decir, los valores de la regresión que se utilizan para load_diabetes.data ). Utilicé esto porque tiene el menor número de variables / atributos de la regresión sklearn.datasets . Utilizando Python 3, ¿cómo puedo obtener el tipo de distribución […]
Estoy implementando un modelo que se basa en convoluciones 3D (para una tarea que es similar al reconocimiento de acciones) y quiero usar la normalización por lotes (ver [Ioffe y Szegedy 2015] ). No pude encontrar ningún tutorial que se centre en convs 3D, por lo que estoy haciendo un breve aquí que me gustaría […]
Como ejercicio de desarrollo personal, quiero desarrollar un algoritmo de clasificación simple que, dada una celda particular de un dibujo animado de Dilbert, sea capaz de identificar qué personajes están presentes en el dibujo animado (Dilbert, PHB, Ratbert, etc.). Supongo que la mejor manera de hacerlo es (1) aplicar un algoritmo a la imagen, lo […]
Me gustaría crear una función que para cada línea de un dato determinado X, aplique la función softmax solo para algunas clases muestreadas, digamos 2, de K clases totales. En python simple el código parece así: def softy(X,W, num_samples): N = X.shape[0] K = W.shape[0] S = np.zeros((N,K)) ar_to_sof = np.zeros(num_samples) sampled_ind = np.zeros(num_samples, dtype […]
¿Alguien sabe si es posible después de cargar un modelo en Java desde Tensorflow Python para continuar entrenando el modelo? Se me ocurrió este fragmento de código, pero no funcionó (sí, la salida es la misma que la entrada) for(int i = 0; i < 10000; i++) { Tensor cost = b.session().runner().feed("input", input).feed("output", input).fetch("cost").run().get(0); System.out.println(result1); […]