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待解决问题 如何在tensorflow的LSTM单元中,增加BN层?

我想定义一个多层LSTM_cell,需要对每层输出增加一个BN层和激活函数,代码如下: def get_lstm_cell(rnn_size,keep_prob): lstm_cell = tf.co
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已关闭问题 如何正确地对模型进行调参

机器学习的模型,要涉及到不少参数的调参。。那其正确的步骤应该是怎样的呢? 第一种做法是,对一个个或一组组参数去调,其他参数使用默认值。。调出一个或一组参数后,记录下来。下一次继续调另外一个或一组参数。
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已关闭问题 运行Keras模型,设置CPU使用上限时,会报错是怎么回事呢?

跑个keras算法库的模型,为防止电脑被占用过多资源,我设置了CPU的使用内核数,具体代码如下: import tensorflow as tf import keras.backend.tensor
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已关闭问题 运行Keras模型,设置CPU使用上限时,会报错

跑个keras算法库的模型,为防止电脑被占用过多资源,我设置了CPU的使用内核数,具体代码如下: import tensorflow as tf import keras.backend.tensor
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已关闭问题 TensorFlow代码运行报错:ImportError: DLL load failed with error code 3221225501

py3.7.4版本,其中的代码涉及到scikit learn,TensorFlow,keras, pandas ,numpy。 CPU环境 其他包安装都正常,就是TensorFlow安装时折腾了点。。
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已关闭问题 如何对keras的模型进行网格搜索调参?

网上看过几篇博文,提到了keras的sklearn接口,可以用来对模型进行网格搜索调参。。 依葫芦画瓢,写了自己的代码,发现一直提示非法参数。。 求指点下,问题出在哪里。。 下面这张图,是我第一次调参
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已关闭问题 如何理清楚多元函数的偏导数的连续性,和多元函数可微,可导的关系?

对于多元函数而言,一直没有理解偏导数的连续,可以推出函数的可微。函数可微却不能推出偏导的连续。。可微又可以推出可导。。。 首先谈几点我个人的理解: 函数的连续,可以看成图像上,在某个变元的维度上其没有
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已关闭问题 关于时间序列模型的几点疑问

这几天一直看ARIMA模型的相关资料,感觉越看越迷糊。。 求指点~~ ARIMA模型中,纳入建模的数据,应该是平稳化后的数据,还是原始数据呢? 见过一篇文章(博客园里的大熊猫淘沙写的python时间序
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已关闭问题 关于ARIMA模型的几点疑问

关于这个ARIMA模型,一直有些不理解之处,恳请高手指点下: 这个数据的平稳化处理,是否就是剥离趋势和周期因素? 剩余一个残差部分? 平稳化处理,据说有几种方法,比如对数化,差分,移动平均法,分解。对
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已关闭问题 LSTM模型如何进行新数据的预测?

训练好LSTM模型(单变量)后,现在需要进行数据预测。请教下该怎么做? 早期的LSTM模型训练时,数据是每隔4小时为一个数据,time-step设置为7. 现在要预测未来7天的数据。有点不清楚具体该如
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已关闭问题 如何用pandas的apply方法,进行多列的数据处理

手头一组数据,需要进行缺失值填充。要求是:对缺失数量超过数据量一半以上的,填充数值0。而对缺失数量少于数据总量一半的,按照线性插值填充。 我的代码如下: def insert(x,i): if x[i
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已解决问题 数据建模中的空值问题

数据建模,存在空值。。。而且这个空值还不能随便填充。。因为的确可能存在空值的情况。。。貌似sklearn的库中,都无法接受数据存在空值的情况,那要如何进行建模呢。。
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已解决问题 关于python代码中,变量是否需要定义的疑问

编写代码时,发现,部分变量如单独定义的话,会方便后面的使用。但是这个貌似也会延长代码运行时间。 而有时候,我也发现,一个表达式如果不定义为一个变量的话,写起来很长,不便于阅读。同时,有时候一样会增加代
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已关闭问题 如何对python代码进行优化,以提高运行速度

遇到个代码优化的问题。。想请教下。。这段代码,结构或是哪里该如何优化下,以提高运行速度。。 大致情况先介绍下: 代码需要考虑指定文件的输出 也就是相应数据是否需要计算;代码中的if output1 /
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已关闭问题 如何快速批量转换多列的数据格式

手头一组数据,其中有10多个列,其中有连续几列数据,需快速转换为浮点型。 我用的代码是: data[data.columns[1:-1]] = data[data.columns[1:-1]].app
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已关闭问题 python中如何简单地判别众数,及其个数?

手头一组数据,大致情况如下: 需要将数据按组别,分别求其众数对应的LEVEL数值。(要求是:如众数不唯一,则要取LEVEL最大的值 即,如果A组中,有3个LEVEL(2,3,6)数量都是5个,则取6)
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已关闭问题 python代码如何改进,以记录数据中每列的异常值

我手头有一组数据,其中有些异常值,已经被替换成了-1值。 我需要新生成一列,列中注明每行数据中,那几列的数值是异常的。。具体代码该怎么写呢? 数据大致情况如下:(我需要在remark列的每一行中,注明
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已解决问题 cmd环境下运行python程序,导入pandas包发现报错importerror..

请教下,安装python后,环境变量也设置好了。用pip命令安装pandas和numpy 也都成功了。 但是在cmd环境下运行python命令,导入pandas包的时候,却报错: ImportErro
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回答被采纳 pandas中如何方便实现excel中的countif函数?

如图所示,我需要统计每行中比指标值大的列的个数。。excel很容易用countif函数来计数。。 但是我用pandas死活搞不出结果来。。 我的代码是: np.where(data[data.colu
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已关闭问题 问卷调查的数据,该如何处理清洗

手头一份问卷调查报告,需要对其清洗数据并建模,以便日后预测。 数据中含有不少字符串格式的字段,需要将其转换成数值格式。但是由于是问卷调查,答案五花八门,即使将手头数据的字符转换成了数值,也无法保证将来
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已关闭问题 折腾半天出来的模型过拟合了,但是精度还是挺高的。。可以采纳这种模型么?

这个分类模型,是搞了好久,最终用过采样的方法,训练出来了。准确度相对已经是最高的情况了。。 但是仍旧存在过拟合问题。。想请问下,这样的情况下,模型还能否采纳?
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已解决问题 80 关于Sklearn中的数据标准化处理疑问

我用sklearn中的preprocessing.StandardScaler, 及自己编写计算公式,同时对数据进行标准处理,发现两种方法出来的结果有些不太一样。。 请问下,这个是为什么?
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已关闭问题 网格搜索,得出最优参数后的训练模型,是采用训练数据集,还是直接用的数据全集?

关于网格搜索,还是有些不太明白的地方: 网格搜索GridSearchCV中,其实已经包含了交叉验证了(cv默认值是10)。那通过网格搜索得到最优参数后,正式训练模型时,是使用训练数据集(用原始数据集切
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已关闭问题 分类模型预测的类别如何进行识别

我的模型数据中,原始目标变量设置了类别,分别是3,4,5(原来的标准是1-6,但是数据实际分类出来只符合了3,4,5三种类别,其他类别没有数据匹配到); 而模型预测出来的类别却自动命名为0,1,2。
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已关闭问题 网格搜索时,模型是否需要先fit下?

有点迷糊了。。网格搜索前,模型是否需要fit下呢? 也就是下面代码对不对? params_1 = {'max_features':range(3,11,2)} rf1 = RandomForestCl