Estoy tratando de codificar la regresión logística en Python usando la función SciPy fmin_bfgs , pero fmin_bfgs algunos problemas. Escribí las funciones para la función de transformación logística (sigmoide) y la función de costo, y funcionan bien (he usado los valores optimizados del vector de parámetros que se encuentran a través del software enlatado para […]
Estaba intentando instalar la biblioteca fancyimpute en mi sistema Windows. Estoy usando Spyder en el navegador Anaconda. He intentado lo siguiente en el indicador de comando como Administrador, todavía se muestra ModuleNotFoundError: No module named ‘fancyimpute’ conda install -c https://conda.binstar.org/eswears cvxopt pip install keras pip install fancyimpute Also installed Visual C++ Compiler for Python 2.7 […]
Alguien puede indicar cómo usar conjuntos en sklearn usando ajuste parcial. No quiero volver a entrenar mi modelo. Alternativamente, ¿podemos pasar modelos pre-entrenados para ensamble? He visto que el clasificador de votos, por ejemplo, no es compatible con el entrenamiento con ajuste parcial.
¿Cuál es la mejor manera de almacenar y analizar fechas de alta dimensión en Python? Me gusta Pandas DataFrame y Panel donde puedo manipular fácilmente el eje. Ahora tengo un hipercubo (dim> = 4) de datos. He estado pensando en cosas como dict de paneles, tupla como entradas de panel. Me pregunto si hay algo […]
Solo me pregunto como es posible el siguiente caso: def fit(self, train, target): xgtrain = xgb.DMatrix(train, label=target, missing=np.nan) self.model = xgb.train(self.params, xgtrain, self.num_rounds) Pasé el conjunto de datos del tren como csr_matrix con 5233 columnas, y después de convertir a DMatrix obtuve 5322 características. Más adelante, predice el paso, obtuve un error como la causa […]
Soy nuevo en Neural Networks y pasé por el ejemplo MNIST para principiantes. Actualmente estoy intentando usar este ejemplo en otro conjunto de datos de Kaggle que no tiene tags de prueba. Si ejecuto el modelo en el conjunto de datos de prueba sin las tags correspondientes y, por lo tanto, no puedo calcular la […]
Estoy empezando con scikit-learn y estoy tratando de transformar un conjunto de documentos en un formato en el que pueda aplicar agrupación y clasificación. He visto los detalles sobre los métodos de vectorización y las transformaciones de tfidf para cargar los archivos e indexar sus vocabularios. Sin embargo, tengo metadatos adicionales para cada documento, como […]
Entrené a mi CNN (VGG) a través de Google Colab y generé el archivo .h5. El problema ahora es que puedo predecir mi salida con éxito a través de Google Colab, pero cuando descargo ese archivo de modelo entrenado en formato .h5 y trato de predecir la salida en mi computadora portátil, aparece un error […]
Quiero utilizar el multiprocesamiento en un modelo para obtener predicciones utilizando un dataframe como entrada. Tengo el siguiente código: def perform_model_predictions(model, dataFrame, cores=4): try: with Pool(processes=cores) as pool: result = pool.map(model.predict, dataFrame) return result # return model.predict(dataFrame) except AttributeError: logging.error(“AttributeError occurred”, exc_info=True) El error que estoy recibiendo es: raise TypeError(“sparse matrix length is ambiguous; use […]
Estoy tratando de ejecutar el siguiente código para un breve algoritmo de aprendizaje automático: import re import argparse import csv from collections import Counter from sklearn import datasets import sklearn from sklearn.datasets import fetch_mldata dataDict = datasets.fetch_mldata(‘MNIST Original’) En este fragmento de código, estoy tratando de leer el conjunto de datos ‘MNIST Original’ presente en […]