প্রশ্ন ট্যাগ «python»

আমি বর্তমানে টেনসরফ্লোতে একটি কোর্স করছি যা তারা tf.one_hot ব্যবহার করে (সূচকগুলি, গভীরতা)। এখন আমি বুঝতে পারছি না যে এই সূচকগুলি কীভাবে বাইনারি ক্রমে পরিবর্তিত হয়। কেউ দয়া করে আমাকে সঠিক প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করতে পারেন ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

আমি সবেমাত্র কেরাসের সাথে এই এলএসটিএম নিউরাল নেটওয়ার্কটি তৈরি করেছি import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile …

11 machine-learning  python  keras  prediction  forecasting 

আমি পাইথন, সাইকিট-লার্ন এবং কেরাসের সাথে কাজ করছি। আমার কাছে নিম্নোক্তগুলির মতো সামনের মুখী ঘড়ির 3000 হাজার চিত্র রয়েছে: ওয়াচ_1 , ওয়াচ_2 , ওয়াচ_3 । আমি একটি প্রোগ্রাম লিখতে চাই যা ইনপুট হিসাবে একটি আসল ঘড়ির ছবি পেয়ে থাকে যা সম্ভবত উপরের ছবিগুলির তুলনায় কম আদর্শ অবস্থার অধীনে নেওয়া হয় …

11 python  neural-network  keras 

আমি বর্তমানে একটি বড় সিএসভি ফাইলে (> GB০ গিগাবাইটেরও বেশি সারি সহ 70০ জিবি) একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। এটি করার জন্য আমি tf.contrib.learn.read_batch_example ব্যবহার করছি। আমি এই ফাংশনটি কীভাবে ডেটা পড়ে তা বোঝার জন্য লড়াই করছি। যদি আমি ব্যাচ আকারটি উদাহরণস্বরূপ 50.000 ব্যবহার করছি তবে এটি ফাইলের প্রথম 50.000 …

11 python  tensorflow 

আমি টেনসরফ্লো ব্যবহার করে একটি সাধারণ স্নায়বিক নেটওয়ার্ক তৈরি করছি, আমি নিজেই ডেটা সংগ্রহ করেছিলাম, তবে এটি সহযোগিতা করছে না: পিআই এমন একটি ত্রুটির মধ্যে পড়েছে যা আমি ঠিক করতে পারি না বা এর সমাধানটি খুঁজে পাই না এবং আমি আপনার সাহায্য পছন্দ করব। ত্রুটিমাখা: প্রকারের ত্রুটি: 2861.6152 এর 2861.6152 …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

আমি একটি সাধারণ চ্যাটবট তৈরি করছি। আমি ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া থেকে তথ্য পেতে চাই। উদাহরণ উদাহরণ: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. আমি বাক্য থেকে এডউইন নামটি বের করতে চাই। তবে ব্যবহারকারী বিভিন্নভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে User: Edwin is my name. User: I am Edwin. …

11 python  nlp 

Matplotlib গ্রন্থাগার বিশেষত Jupyter নোটবুক ভিতরে খুব সক্ষম কিন্তু interactiveness অভাব আছে। আমি প্লট.লির মতো একটি ভাল অফলাইন প্লটিং সরঞ্জাম চাই ।

11 python  visualization  pca  jupyter 

আমি বাইরে বেরোনোর ​​আগে এবং কিছু হার্ডওয়্যার দিয়ে একটি ক্লাস্টার গড়ে তুলতে অর্থ ব্যয় করার আগে স্পার্কের সাথে পরীক্ষার জন্য ভিএমগুলির একটি সেট স্থাপনের কাজ করছি। তাত্ক্ষণিক দ্রষ্টব্য: আমি প্রয়োগকৃত মেশিন লার্নিংয়ের ব্যাকগ্রাউন্ড সহ একাডেমিক এবং ডেটা সায়েন্সে কিছুটা ছেড়ে দিয়ে কাজ করি। আমি কম্পিউটিংয়ের জন্য সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করি, খুব …

11 python  apache-spark  pyspark  ipython 

আমি পাইপার্ক অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে কাজ করার জন্য আইপিথন নোটবুকটি ব্যবহার করছি। 50k রেঞ্জের আয়ের আওতাধীন কিনা তা নির্ধারণ করতে আমার কাছে প্রচুর শ্রেণীবদ্ধ কলাম সহ একটি সিএসভি ফাইল রয়েছে। আমি আয়ের সীমা নির্ধারণ করতে সমস্ত ইনপুট গ্রহণ করে একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম সম্পাদন করতে চাই। আমাকে ম্যাপযুক্ত ভেরিয়েবলগুলিতে ভেরিয়েবলের একটি অভিধান …

11 python  apache-spark  categorical-data  pyspark 

আমি সংসদ নির্বাচনের ফলাফলের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই। আমার আউটপুট প্রতিটি পক্ষের প্রাপ্ত% হবে। 2 টিরও বেশি পক্ষ রয়েছে তাই লজিস্টিক রিগ্রেশন কোনও কার্যকর বিকল্প নয়। আমি প্রতিটি দলের জন্য পৃথক রিগ্রেশন করতে পারি তবে সে ক্ষেত্রে ফলাফলগুলি একে অপর থেকে স্বতন্ত্রভাবে স্বাধীন হবে। এটি নিশ্চিত করে না যে ফলাফলের …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

টি-এসএনই, [১] এর মতো একটি নির্দিষ্ট শর্ত পূরণ না হওয়া অবধি ক্রমান্বয়ে কুলব্যাক-লেবলার (কেএল) বিচ্যুতি হ্রাস করে কাজ করে। টি-এসএনই-এর নির্মাতারা কেএল ডাইভার্জেন্সকে ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য পারফরম্যান্সের মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করার পরামর্শ দিয়েছেন: আপনি টি-এসএনই রিপোর্টগুলির কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্সগুলির সাথে তুলনা করতে পারবেন। দশবার টি-এসএনই চালানো পুরোপুরি ঠিক আছে, এবং সর্বনিম্ন কেএল …

11 machine-learning  python 

আমি এক্সজিবিস্টের নবাগত তাই আমার অজ্ঞতা ক্ষমা করে দিন। অজগর কোডটি এখানে: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective": "reg:linear"} gbm = xgb.train(dtrain=T_train_xgb,params=params) Y_pred = gbm.predict(xgb.DMatrix(pd.DataFrame({'x':[4,5]}))) print Y_pred আউটপুট হল: [ 24.126194 …

11 python  linear-regression  xgboost 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 5 বছর আগে বন্ধ । দেখে মনে হয় বেশিরভাগ ভাষায় বেশ কয়েকটি বৈজ্ঞানিক …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

আমি কেরাস কীভাবে ব্যবহার করব তা শিখছি এবং পাইলেটের জন্য চোল্টের ডিপ লার্নিংয়ের উদাহরণ ব্যবহার করে আমার লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের সাথে যুক্তিসঙ্গত সাফল্য পেয়েছি । ডেটা সেটটি 3 সম্ভাব্য ক্লাস সহ 3125 দৈর্ঘ্যের সহ 1000 ডলার টাইম সিরিজ। আমি বেসিক ঘন স্তরগুলি ছাড়িয়ে যেতে চাই যা আমাকে প্রায় 70% পূর্বাভাসের হার …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn