我正在建立一个混合的CNN-RNN架构,以建立一个预测模型。我在TensorFlow中使用了Keras实现。但我总是犯这个错误-
File "try.py", line 56, in <module>
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
File "/share/apps/caffe_software/anaconda4.3.1/lib/python2.7/site-packages/keras/models.py", line 845, in fit
initial_epoch=ini
我认为底层字典对于监督(分类)和非监督(词嵌入)都是一样的。我想分析我为监督问题建立的分类模型(字向量)。但我犯了个错误。我知道Gensim还没有实现Fastext的监督学习,只关注单词嵌入。但我只想把字典装进去分析一下。有什么指示吗?
Traceback (most recent call last):
File "fasttext_model_analysis.py", line 2, in <module>
model = FastText.load_fasttext_format('model_ups_tickets_rca.bin
我正在试图建立一个太阳系的三维模拟,但我很难找到这个2D python代码的3D等价
# Compute the force of attraction f = G * self.mass * other.mass / (d**2)
# Compute the direction of the force.
theta = math.atan2(dy, dx)
fx = math.cos(theta) * f
fy = math.sin(theta) * f
return fx, fy
我试图建立简单的测试,只是为了我的知识,我如何训练数据与每个功能是多维的。
我正在尝试建立一个数据集与6个功能。每一个特征都有多模糊的形状。
简单代码:
import random
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.ut
我得到了一个自我训练的word2vec模型(2G,以“.model”结尾)。我将模型转换为文本文件(超过50G,以“.txt”结尾),因为我必须在其他python代码中使用文本文件。我试图通过删除我不需要的单词来缩小文本文件的大小。我已经用我需要的所有单词建立了一个词汇表。如何在模型中过滤不必要的单词?
我试图为文本文件建立一个字典,但是我没有RAM。
emb_dict = dict()
with open(emb_path, "r", encoding="utf-8") as f:
lines = f.readlines()
for l in
我正在从事一个基于图像的性别检测项目,该项目由OpenCV和Python编写。
我找到了博客文章和 opencv教程。在这些网站上,他们建议使用渔人脸法和NearestNeighbor算法建立性别分类模型。
我的问题是:
我是机器学习方面的新手,所以在这个分类部分之后,我找不到如何将另一个图像应用到这个分类器上,并得到这样的结果:
"This person is Male."
"This person is Female."
我如何从分类器中获得像上面这样的结果?
我只是建立了word2vec模型,并在单词(键)和值(向量)之间建立了字典。
dictionary = dict({})
for idx, key in enumerate(model.wv.vocab):
dictionary[key] = model.wv[key]
我试着根据值来获取key:
def get_key(val):
for key, value in dictionary.items():
if val == value:
return key
return "key doesn't e
我有以下嵌套循环:
for (x in xs) {
for (y in ys) {
# Do something with x and y
}
}
我想把它压平,所以我想建立两个向量xs和ys的笛卡儿乘积,然后迭代结果。在Python中,这将是微不足道的:
for xy in product(xs, ys):
# x, y = xy[0], xy[1]
但在R中,我所发现的最简单的等价物看起来令人望而生畏:
xys <- expand.grid(xs, ys)
for (i in 1 : nrow(xys)) {
xy <- as.v
T<?
在建立视图矩阵时,我通常将乘积a (0,1,0)与W交叉,得到U W=(T-q)/x= (W X (0,1,0)/||W X (0,1,0) v=w),这在大多数情况下都是有效的。但是,当我想要取y轴,直视0,0,0的时候呢?
向量的值是多少?(0,1,0)不起作用。尝试了每一个组合,甚至是负面的,但都没有起作用。
我无法想象这会有那么困难,但很可能,从Python的角度来看,我的心态是有偏见的。
我知道我要进行50次计算,每一次计算的结果,连同描述计算的两个参数,应该建立一个数据框架。
因此,我的方法是实例化数据框架,然后只要结果可用,我就想添加它们。请参阅下面所示的一行:
# Number of simulations
nsim = 50
# The data frame which should carry the calculation (parameters and solutions).
sol <- data.frame(col.names=c("ni", "
我正在建立nlp预处理,使用经过预处理的FastText模型来查询和保存单词向量。我遇到了FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'fasttext': 'fasttext',此时无法解决它。
这是一个nlp临床文本相似性项目,我正在工作。我加倍检查以确保所有文件和文件夹都在目录中。我还想指出,我同时使用了floydhub和google,以确保这不是一个环境问题。我经历了两次这个过程,结果都犯了同样的错误。第二只眼睛肯定能帮上忙。
复制命令快速文本打印向量model.bin < wor
我试图建立一个以反应为诊断的logistic回归模型(2因子变量: B,M)。我在建立一个logistic回归模型时遇到了一个错误:
Error in model.matrix.default(mt, mf, contrasts) :
variable 1 has no levels
我想不出如何解决这个问题。
R代码:
Cancer <- read.csv("Breast_Cancer.csv")
## Logistic Regression Model
lm.fit <- glm(diagnosis~.-id-X, data = Cancer, fa