为了使用这些规范列，我正在使用Scikit-Learn的LabelBinarizer进行一次热编码。在培训之前，我就是这样转换数据的：from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
headers = [，而我希望对这些数据进行预测。特别是，如果新的数据包含一个已见过的城镇(如纽约)，则需要在培训数据<em
浏览 3提问于2017-10-09得票数 4
回答已采纳
我使用以下代码对我的数据进行分类。但我需要命令，如果，例如，不是我的所有条件一起满足类别条件，例如，仅考虑7个条件中的4个，并给我所提到的类别。我该怎么做呢？我真的很感谢你能提供的任何帮助。
浏览 10提问于2020-12-27得票数 0
1回答
在Pandas中，有一种方法，它只对一个范畴变量进行编码.现在，我想进行标签平滑，如书的7.5.1节所述：
标号平滑通过用eps / k和1 - (k - 1) / k * eps的目标替换硬分类目标和1分类目标，对基于k个输出值的软最大值模型进行正则化。在Pandas dataframe中，什么是最有效和/或最优雅的标记烟雾的方法？
浏览 7提问于2016-09-05得票数 5
回答已采纳
为了使用TensorFlow和Keras训练简单的GAN，导入Galaxy Zoo dataset的正确方法是什么？例如，有没有和导入MNIST一样简单的方法？
浏览 28提问于2020-11-19得票数 1
回答已采纳
如何在Pyspark dataframe中使用POS标签执行词汇化(不使用Pandas) 我对pyspark和尝试词性标注的词汇化是个新手。我的数据是表格格式的。将列作为文本的。我已经清理了文本，但无法使用词性对标记进行词法分类。
浏览 14提问于2019-06-06得票数 0
我对数据科学和ML相当陌生。我有一个项目的数据通过一个发布过程。我收集了各种变量的数据，如“产品类别”、“产品线”、“设计国”、“一天中的开始时间”，还有“总时间”的数据，即项目在整个过程中所花费的时间。总共有18个不同的输入变量，每个变量要么是一个分类变量，要么是一个离散的数字，比如“一天中的开始时间”。我想在python中建立一个统计回归分析模型，它输出语句的概率。例如P(时间> 1000分钟?产品类别= A，产品线= B，
浏览 0提问于2019-02-07得票数 2
1回答
我有一个“书籍”的数据集，最初包含8列，其中3列包含可以分类的文本值。3列包含“语言代码”、“作者姓名”和“书名”。由于LinearRegression不接受文本作为输入，所以我决定使用“pandas_getdummies(.)”对这3列进行分类但是在对其进行分类之后，列数从8列超过了20072，这太高了。数据集url为：https://www.kaggle.com/jealousleo
浏览 0提问于2019-07-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用几个正在进行的资产数据集，这些数据集包含一个或多个用户应用标记(str) (str)，需要在导入数据库之前将映射到一个目录类(Str)。我天真地称之为“映射”。
查表？地图？其他术语，如映射、分类、匹配，很容易与其他流行的问题混淆。我对LUTs的知识扩展到了简单的Python字典和一般的概念。查找表是我用来使这成为一个更具体的编程问题的方法，但是分类法映射是我的目标。如果您接受我在分类法
浏览 4提问于2020-11-29得票数 0
回答已采纳
1回答
如何在训练数据中指定置信度？
、、、、
我正在使用分类变量对数据进行分类。它是人们提供信息的数据。 我的训练数据集的质量各不相同。我对一些数据有更大的信心，即我对人们提供了正确的信息有更高的信心，而在一些数据中，我就不那么确定了。如何将此信息传递给分类算法，如朴素贝叶斯或K近邻？或者，我应该转而使用另一种算法？
浏览 21提问于2020-10-06得票数 0
因此，我基本上不允许使用任何导入或其他库，如pandas或groupby。我必须对数据进行分类，并总结出相应的值。数据在csv文件中。
浏览 0提问于2020-11-30得票数 1
我理解将我们的数据分类，并将风险程度与不同类别的数据联系起来的概念。我的问题是--是否有先例对用户进行同样的分类？具体来说，是否有一个标准(如NIST或其他一些标准)建议对用户和与他们相关的风险进行分类，就像对数据的分类一样？
浏览 0提问于2016-06-01得票数 2
回答已采纳
我在csv文件中混合了不同类型的功能(分类字符串、0-1二进制、浮点数)。我想做一个10折交叉验证的SVM回归。基于，我尝试了以下方法来读取数据，但我得到了一个错误，即字符串无法转换为浮点型：datanumpy = df.as_matrix()
x
浏览 12提问于2018-07-27得票数 3
回答已采纳
我正在做一个关于网络流量分类的机器学习课程的项目。我已经从下载了跟踪文件(以pcap格式)。现在，我想对相同的数据集进行监督分类，并将流量分类为FTP、Mail、HTTP等。所有这些流量分类，我想在Matlab中做，并使用朴素贝叶斯分类器同样。现在，我被卡住了--我应该如何在Matlab中处理这个pcap并在培训阶段获得类变量(如FTP、Mail、HTTP)。面临
浏览 9提问于2014-09-27得票数 0
回答已采纳
在python pandas.describe(includes='all'),中，分类属性只显示"count、unique、top和freq“，其中不知道"null，分类值的计数”。例如，我有一个“性别”变量，它不显示有多少男性/女性或NAs。但在R中，summary()会对数字或分类变量进行处理。如何在python中实现R风格的summary()
浏览 13提问于2017-02-12得票数 1
回答已采纳
我想用海运来绘制分组盒图，但是数据显示在两个不同的DataFrame对象中。df1 = pd.read_csv('a.csv')# categorical variable similaratt
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
回答已采纳
1回答
在Pandas上，我们可以按一个分类系列进行分组，然后在聚合时，它会显示所有的类别，不管它是否包含任何记录。import pandas as pd
cuts = pd.cut# (0, 11] NaN 0# (30, 60] 50.0 2
如</em
浏览 13提问于2022-10-24得票数 1
回答已采纳
我想知道是否有公开的新闻数据集，如“纽约时报”，或类似于各种新闻类别，如政治，娱乐，生活方式，一般新闻，体育等。我想使用这样的数据集对不同句子或段落进行多标签数据分类，即一个句子可以属于政治、娱乐、体育或所有的，所以我需要数据集将数据分类为多个标签。我计划用这样的数据集训练分类器，并将其用于预
浏览 0提问于2020-10-29得票数 1
希望使用决策树算法。但遇到一些错误，因为ValueError:无法将字符串转换为浮点型：'f‘。请帮帮我，我遗漏了哪里。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
#Machine Learning
浏览 16提问于2019-07-21得票数 0
1回答
我下载了一个充满音频文件的目录，比如0002.wav4555.wav
我还下载了与这些文件相关的dataset.csv，其中包含元数据，如声音的name (.wav之前的数字有了pandas，我按label对我的所有数据进行了排序，所以我创建了许多表，比如Electric_guitar.csv或scream.csv，现在我想使用这些表将我所有的音频文件分类到不同的目录中。我在网上搜索，但
浏览 0提问于2021-03-19得票数 1
如果我在Matlab中有三个独立的前馈神经网络，是否可以将它们连接起来，以便在给定输入数据和目标数据时，三个神经网络并行工作以产生输出？如果是的话，我该怎么做？
浏览 0提问于2015-07-11得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
