原创 詞向量數據預處理參考
預處理 def parse_data(path): df = pd.read_csv(path, encoding='utf-8') data_x = df.Question.str.cat(df.Dialogue
2020-06-30 00:00:35
原创 構建詞向量的數據讀取
# 讀取數據 def read_data(path_1, path_2, path_3): with open(path_1, 'r', encoding='utf-8') as f1, \ ope
2020-06-30 00:00:35
原创 數據可視化的簡介、功能及seaborn模塊的常用功能
第一關 數據可視化的簡介、功能及seaborn模塊的常用功能 前置知識 Python基本語法知識 Python入門 邏輯結構與流程控制 函數 模塊與包 matplotlib模塊 1.1 瞭解數據可視化的概念、功能 什麼是
2020-06-30 00:00:35
原创 python rapidML實現自動化調參
ripidML簡單實現自動化調參 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split impo
2020-06-30 00:00:35
原创 語言翻譯項目--1
運用神經網絡完成機器翻譯。使用英語和法語語句組成的數據集，訓練一個序列到序列模型（sequence to sequence model），該模型能夠將新的英語句子翻譯成法語。 獲取數據 import os import pick
2020-05-31 12:58:03
原创 語言翻譯項目--2
實現預處理函數 文本到單詞id 首先將文本轉換成數字。在函數text_to_ids()中，請將單詞中的source_text和target_text轉爲id。注意：需要在target_text中每個句子的末尾，添加< EOS >單
2020-05-31 12:58:03
原创 featuretools實例
### 創建數據框 import pandas as pd # First dataset contains the basic information for databases. databases_df = pd.Data
2020-05-31 12:58:02
原创 python_h2o實現梯度提升樹算法
from h2o.estimators.gbm import H2OGradientBoostingEstimator # 讀取數據 data = h2o.import_file(path='data/allyears2k.cs
2019-06-25 12:23:35
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原创 python--h2o實現廣義線性模型
%matplotlib inline import random, os, sys import h2o import pandas import pprint import operator import matplotlib
2019-06-25 12:23:35
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原创 python-featuretools生成新特徵
import featuretools as ft # 定義EntitySet es = ft.EntitySet(id = 'clients') # 添加entity到EntitySet es = es.entity_from
2019-06-19 20:15:14
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原创 python-autosklearn-RidgeRegression
from ConfigSpace.configuration_space import ConfigurationSpace from ConfigSpace.hyperparameters import UniformFloat
2019-06-19 20:15:13
原创 python-autosklearn-MLPClassifier
from ConfigSpace.configuration_space import ConfigurationSpace from ConfigSpace.hyperparameters import CategoricalH
2019-06-19 20:15:13
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原创 python-autosklearn-LDA
from ConfigSpace.configuration_space import ConfigurationSpace from ConfigSpace.hyperparameters import UniformFloat
2019-06-19 20:15:13
原创 python-featuretools-advanced-featuretools
from sklearn.cluster import KMeans import featuretools as ft import featuretools.variable_types as vtypes from feat
2019-06-19 20:15:13
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原创 python-featuretools-feature-selection
import featuretools as ft # 定義EntitySet es = ft.EntitySet(id = 'engines') es = es.entity_from_dataframe(dataframe
2019-06-19 20:15:13
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