data-science

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モジュールには、属性「のpython」私は、Linux環境でjupyterでこのライブラリをインポートしようとしています

import tensorflow.contrib.learn.python.learn as learn home/michael/miniconda3/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: compiletime version 3.5 of module 'tensorflow.python.framew

python tensorflow data-science 2017-12-08

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TypeError：データ型 "カテゴリ"がわからない

dtype = 'category'を使用しようとしているときに問題が発生したときにエラーが発生しました。私は、図示のように引用符でcategoryを使用 train = pd.read_csv("C:/shubhamprojectwork/Kagglecomp/livecomp/My music recomment/train.csv/train.csv", dtype={'msno' : 'c

python-3.x pandas dataframe data-analysis data-science 2017-12-11

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エラー - sklearn.train_test_split（）私は、単純なコマンドを使用しようとしている

により、虹彩データからテスト・セットを：アイリスデータセットにtrain_test_splitを予測するためにSVMを使用しますが、私が使用している場合、次のように「フィット」を： dat_iris = datasets.load_iris() x1 = dat_iris.data[:,2] y1 = dat_iris.target x_train,y_train,x_test,y_test

machine-learning classification data-science sklearn-pandas 2017-12-11

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ライングラフのY軸に1つのDataFrameの2つの列をプロットする方法

データフレームtotal_yearには3つの列（年、アクション、コメディ）が含まれています。 total_year私は、X軸上の年の列とY軸上（アクション&コメディ）の両方をプロットしたいです。 しかし、Y軸に一度に1列だけプロットすることができます。 Y軸にどのように2つの列（アキトンとコメディ）をプロットすることができますか？ はここでデフォルトあたり total_year[-15:].plo

python pandas matplotlib plot data-science 2017-12-12

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mutate_eachを使用してスパークリヤの変数をスケールおよびセンタリングする

私はsparklyrのクラスタリング問題を解決しようとしています。トレーニングセットの変数の多くは、異なるスケールで測定され、したがって、桁違いに異なる。ベストプラクティスでは、私はデータをスケールして中心化しようとしています。 Xをランダム変数、μ=平均、σ=標準偏差とする最も伝統的な式（X - μ）/σがあります。私はX =確率変数、x =標本平均、x_max =最大値、x_min =最小値で

r apache-spark dplyr data-science sparklyr 2017-12-13

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列車と試験データのLabelEncoding個別に

データセットでは、数値以外の値を扱うためのラベルエンコーディングが必要でした。しかし、列車と試験データには相互に関連しない値がいくつかあります。期待どおり、このエラーには「yに新しいラベルが含まれています：」と表示されます。この問題を解決し、エンコードをラベル付けするにはどうすればよいですか？

python pandas numpy machine-learning data-science 2017-12-14

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「大規模なCSVの一部を読んだり、何らかのステップでそれを読み取る方法」

私は125497040行と6列の非常に大きなデータセットを持っています。私がパンダでCSVファイル全体を読み込もうとすると、システムがクラッシュするため、ファイルをチャンクで読み込みます。 チャンクを読み込んでデータ全体を視覚化する方法はありますか？

python visualization data-science 2017-12-15

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ニューラルネットワークとPythonを使ってテキストからブール値を自動的に作成する方法

以下のようなテキストファイルにいくつかの文章があります。 1) Must have bread and jam in the basket 2) May contain any fruits like (orange, apple, grapes,etc.,) 、今私はそれが文章を理解し、示さ として出力を与えることができたはずですニューラルネットワークの助けを借りて 1) brean AN

python neural-network nlp boolean data-science 2017-12-17

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画像の正規化を行う正しい方法はどれですか？

ニューラルネットワークトレーニングのために列車を準備するとき、私は2つの可能な方法を見つける。 伝統的な方法：全体の訓練に平均値を計算するには、ネットワークに送信する前に画像ごとにこの固定平均値をを設定し、マイナス。同様の方法で標準偏差を処理す​​る。 テンソルフローは、の画像で正規化を行う関数tf.image.per_image_standardizationを提供しています。 私はより適切であ

python tensorflow neural-network deep-learning data-science 2017-12-18

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多数のフィーチャのscikit-learnのフィーチャー選択

私はMachine Learningの初心者です。私は、49の機能に基づいてバイナリ分類を行っています。最初の7つの機能はfloat64タイプです。次の18本の特徴は、マルチクラスタイプであり、残りは、私は上記の出力は [ 1.20621145e-01 3.71627370e-02 1.82239903e-05 5.40071522e-03 1.77431957e-02 8.405691

python-3.x machine-learning scikit-learn classification data-science 2017-12-19

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