Использую там GridSearchCV, скармливаю в cv KFold из sklearn.model_selection, а мне пишет на фите 'KFold' object is not iterable

А вариант из sklearn.cross_validation даёт невалидные ответы

добрейший вечерочек

подскажите, какой мл алгоритм имеет наивысшую точность предсказывания

?

подскажите, какой мл алгоритм имеет наивысшую точность предсказывания

вот и метавопрос подоспел

вот и метавопрос подоспел

Успех и фейспалм

вот и метавопрос подоспел

Это просто тупой вопрос XD

подскажите, какой мл алгоритм имеет наивысшую точность предсказывания

Линейная регрессия конечно. Работает как часы

Неважно какие данные и какая задача!

То есть тот который из model_selection с 3 параметрами (как на скрине в примере для версии 18.0.1 и выше) выдаёт not iterable ?

Подскажите, почему в In[6] для identity_hate показатели ROC-AUC уже 0.5? https://github.com/ikopeykin/IBA/blob/master/BOW.ipynb База с kaggle. Не понимаю, почему для других - показатели хорошие, 0.75 там, а для identity_hate нет

Подскажите, почему в In[6] для identity_hate показатели ROC-AUC уже 0.5? https://github.com/ikopeykin/IBA/blob/master/BOW.ipynb База с kaggle. Не понимаю, почему для других - показатели хорошие, 0.75 там, а для identity_hate нет

«for i in range(len(data))»

Еее, дата саенс

«for i in range(len(data))»

Как по нему проходиться? Если формат [key][ind] Это неважно, в принципе. Меня интересует другой момент)

Как по нему проходиться? Если формат [key][ind] Это неважно, в принципе. Меня интересует другой момент)

enumerate()

enumerate()

один костыль на другой? :)

один костыль на другой? :)

нет, это правильный способ итерироваться по спискам, на это и намекал Проксим

нет, это правильный способ итерироваться по спискам, на это и намекал Проксим

Мне без разницы. У меня проблема блин в другом, чес слово))

Кинь монетку

подскажите, какой мл алгоритм имеет наивысшую точность предсказывания

лес

То есть тот который из model_selection с 3 параметрами (как на скрине в примере для версии 18.0.1 и выше) выдаёт not iterable ?

Так точно

подскажите, какой мл алгоритм имеет наивысшую точность предсказывания

для меня - нейронная сеть, потом SVM

Всем привет! А кто-нибудь ставил себе библиотеку fancyimpute?

для меня - нейронная сеть, потом SVM

в яких задачах?)

Нам задачи классификации большего количества классов (~200 классов)

причем > 20 рекордов для каждого класса в trainset

Всем привет Надеюсь, что вопрос по теме Кто-нибудь знает алгоритмы поиска плагиата в документы среди некоторой выборки документов (сплощной текст)?

Нейронная сеть - такой абстрактный объект

Ибо из нейронной сети можно построить любой алгоритм

Ибо из нейронной сети можно построить любой алгоритм

И хинди-миллера можно?

Это как спросить, что ты любишь кушать: один назовет борщ, а другой ингредиенты не только для борща, но и для любого другого супа.

троллейбус из буханки.jpg

Кто-то встречал сервис, где скармливаешь картинку с текстом - а НС возвращает текст? (вопрос про multilanguage), но просто eng тоже покатит

Или нужна распознавалка печатного текста?

EAST тебе в помощь

ну OCR на мультиленгвич)

https://habr.com/post/312714/

https://www.captionbot.ai

ну OCR на мультиленгвич)

ABBYY finereader. Платная. Есть кейген на торренте

вот тут небольшой обзор платформ

https://www.captionbot.ai

потестил, 0 из 5 картинок)

вот тут небольшой обзор платформ

спасибо

Такие вещи в паблик вряд ли выкладывают

Потому что нормальные организации покупают подобный софт от 200к

Ну я имею ввиду сейчас распознавалку паспорта какую нибудь, что примерно с таким же функционалом, правда там шрифт во многих полях разный и разной толщины.

https://habr.com/post/312714/

Ibm blue mix уже давно такое предоставляют, т.е. будущее уже состоялось позавчера

Всем привет! Встречал ли кто-то инфу, как можно запредиктить пропущеное слово в тексте?

Ребят, SVC можно обучить для X, [y1, y2, y3, ...]? У меня есть X = [x1, x2, x3, ...] комменты, после векторизации. Есть Y, где каждый элемент это лейбл, характеризующий этот текст. Я пишу svm.SVC() svc.fit(X, Y) Но: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [20000, 6] Прим.: для каждого отдельного лейбла все ОК работает. Поэтому спрашиваю

Из 3х картинок одну смогла, чашку, правда со сложным изображением на боку

Слабовато для практического

Всем привет. Разбираюсь в алгоритме K-Nearest-Neighbor. Не могу понять, почему X2-X1 = A. Y2-Y1 = B. Может кто нибудь направить в правильное русло?

Тут X2 это элемент из массива features?

Если я правильно понял твой вопрос, то да. Признаки это по сути координаты объекта в n мерном пространстве. Пример как на видео это плоскость с двумя координатами. Ты считаешь просто евклидово расстояние там

А кто-нибудь тут проходил "Введение в машинное обучение" от яндеха на coursera? Есть вопрос по анализу текста..

Ап

Ап

Он же платный. Я могу так помочь, сейчас как раз пишу проект по анализу текста :) Задавай вопрос — откликнуться

Дак проходить-то бесплатно можно) Сертификат только за бабло

Разве? Мне предложило 7 дней бесплатно и сертификат за 79$ с оплатой за обучение

Скрудж ?: ABBYY finereader. Платная. Есть кейген на торренте

Разве? Мне предложило 7 дней бесплатно и сертификат за 79$ с оплатой за обучение

Смотря какой курс. Курсы из специализации такие, да

Смотря какой курс. Курсы из специализации такие, да

Не тупи. Я про твой курс говорю, а не про какие-то отдельные

Хрен знает, где там у тебя и чё предлагалось

Мне этот курс за 1800 предлагался там

Или не этот

Но на 7 дней мне не предлагали его

И вообще, факт в том, что это задание у меня не принимает ответы, которые принимались в августе... Не понимаю, что происходит вообще там

Привет, при замене пропущенных значений в случае, когда медиана довольно сильно отличается от среднего, как обычно поступают?

Заменяют не средним и не медианой! Есть методы импутации с помощью knn, например.

Knn долгий ( если данных много, то плохо работает

Слышал, что можно применять сглаженное среднее

Ем-алгоритм вроде тоже есть.

Есть ещё кегловская техника, out of range называется. Когда пропуски заполняем аномально большим значением, типа 9999. Хз почему, но иногда срабатывает и удаётся улучшить качество модели