Articles of automatico

Quandl no está funcionando, algún error está apareciendo

Estoy intentando importar datos de Quandl usando la siguiente instrucción: quandl.get(‘WIKI/GOOGL’) El siguiente error se salta: Traceback (most recent call last): File “/home/shravilp/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/quandl/connection.py”, line 55, in parse return response.json() File “/home/shravilp/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/requests/models.py”, line 850, in json return complexjson.loads(self.text, **kwargs) File “/home/shravilp/anaconda3/lib/python3.6/json/__init__.py”, line 354, in loads return _default_decoder.decode(s) File “/home/shravilp/anaconda3/lib/python3.6/json/decoder.py”, line 339, in decode obj, end = […]

Python explica cómo cambiar el tamaño de la entrada después de la capa de convolución en la capa lstm

Tengo un problema con la conexión entre la capa de convolución y la capa lstm. Los datos tienen una forma (75,5) donde hay 75 pasos de tiempo x 5 puntos de datos para cada paso de tiempo. Lo que quiero hacer es hacer una convolución en (75×5), obtener nuevos datos convueltos (75×5) y alimentar esos […]

Usando word2vec para clasificar palabras en categorías

FONDO Tengo vectores con algunos datos de muestra y cada vector tiene un nombre de categoría (Lugares, Colores, Nombres). [‘john’,’jay’,’dan’,’nathan’,’bob’] -> ‘Names’ [‘yellow’, ‘red’,’green’] -> ‘Colors’ [‘tokyo’,’bejing’,’washington’,’mumbai’] -> ‘Places’ Mi objective es entrenar un modelo que tome una nueva cadena de entrada y prediga a qué categoría pertenece. Por ejemplo, si una nueva entrada es […]

¿Cómo dividir un conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento y validación manteniendo la proporción entre clases?

Tengo un problema de clasificación de clases múltiples y mi conjunto de datos está sesgado, tengo 100 instancias de una clase en particular y digo 10 de alguna clase diferente, así que quiero dividir mi relación de mantenimiento de datos entre clases, si tengo 100 instancias de una clase en particular y quiero que el […]

TensorFlow: ¿Cómo predecir desde un SavedModel?

He exportado un SavedModel y ahora lo he vuelto a cargar y hacer una predicción. Fue entrenado con las siguientes características y tags: F1 : FLOAT32 F2 : FLOAT32 F3 : FLOAT32 L1 : FLOAT32 Entonces, digamos que quiero alimentar los valores 20.9, 1.8, 0.9 obtener una sola predicción FLOAT32 . ¿Cómo logro esto? He […]

Entrenando modelos sklearn en paralelo con joblib bloquea el proceso.

Como se sugiere en esta respuesta , traté de usar joblib para entrenar varios modelos de aprendizaje de scikit en paralelo. import joblib import numpy from sklearn import tree, linear_model classifierParams = { “Decision Tree”: (tree.DecisionTreeClassifier, {}),” “Logistic Regression” : (linear_model.LogisticRegression, {}) } XTrain = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) yTrain = numpy.array([0, 1]) def trainModel(name, clazz, params, XTrain, […]

¿Cómo definen las keras “exactitud” y “pérdida”?

No puedo encontrar cómo Keras define “exactitud” y “pérdida”. Sé que puedo especificar diferentes métricas (por ejemplo, mse, entropía cruzada), pero Keras imprime una “precisión” estándar. ¿Cómo se define eso? Del mismo modo para la pérdida: sé que puedo especificar diferentes tipos de regularización, ¿están aquellos en la pérdida? Idealmente, me gustaría imprimir la ecuación […]

¿Cómo guardar y cargar el modelo xgboost?

En el enlace de la guía XGBoost , El modelo se puede guardar. bst.save_model(‘0001.model’) El modelo y su mapa de características también se pueden volcar en un archivo de texto. bst.dump_model(‘dump.raw.txt’) # dump model bst.dump_model(‘dump.raw.txt’,’featmap.txt’)# dump model with feature map Un modelo guardado se puede cargar de la siguiente manera: bst = xgb.Booster({‘nthread’:4}) #init model […]

TensorFlow Sigmoid Cross Entropy con Logits para datos 1D

Contexto Supongamos que tenemos algunos datos 1D (por ejemplo, series de tiempo), donde todas las series tienen una longitud fija l : # [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] index example = [ 0, 1, 1, 0, 23, 22, 20, 14, 9, 2, 0, 0] # l = […]

Normalizando las Recompensas para Generar Retornos en el aprendizaje por refuerzo

La pregunta es acerca de la vainilla, el aprendizaje de refuerzo no por lotes . Básicamente lo que se define aquí en el libro de Sutton . Mi modelo entrena, (¡woohoo!) Aunque hay un elemento que me confunde. Fondo: En un entorno donde la duración es recompensada (como el equilibrio de polos), tenemos recompensas de […]