Size: a a a

Machine learning

2020 November 13

IK

Ivan Kirillov in Machine learning
Ребят, подскажите как перенести срок сдачи при прохождении недельного объема? Не успеваю
источник

РГ

Рома Горифьянов... in Machine learning
Ivan Kirillov
Ребят, подскажите как перенести срок сдачи при прохождении недельного объема? Не успеваю
Там есть кнопка « сбросить сроки» или типа такого
источник

IK

Ivan Kirillov in Machine learning
Рома Горифьянов
Там есть кнопка « сбросить сроки» или типа такого
В том то и дела, что нигде не могу найти.
источник

РГ

Рома Горифьянов... in Machine learning
Она появляется , когда вы уже точно просрочили
Заранее так сделать нельзя
источник

IK

Ivan Kirillov in Machine learning
Понял, спасибо
источник
2020 November 14

MI

Marat Idrísov in Machine learning
Всем привет:
Делаю задание второй недели

3. Составьте список всех слов, встречающихся в предложениях. Сопоставьте каждому слову индекс от нуля до (d - 1), где d — число различных слов в предложениях. Для этого удобно воспользоваться структурой dict.
4. Создайте матрицу размера n * d, где n — число предложений. Заполните ее: элемент с индексом (i, j) в этой матрице должен быть равен количеству вхождений j-го слова в i-е предложение. У вас должна получиться матрица размера 22 * 254.
В третьем пункте мы считаем количество встречающихся слов во ВСЕХ предложениях, т.е. как я понял, если cats встречается 2 раза в всем тексте, то записываем для cats число 1
В четвертом пункте сказано считать вхождение слова в КАЖДОЕ предложение, т.е допустим, cats в первом предложении встречается 1 раз, в матрицу так и пишем 1, во втором предложении 2 раза, в матрицу так и пишем - 2.
Получается как-будто бы третий пункт совсем не нужен
Третий пункт задания не с проста, не могли бы вы поправить меня в моих рассуждениях?
источник

V

Valery in Machine learning
ну они просто предлагают сделать список пронумерованный всех слов, чтобы потом, видимо, было удобно забирать из него слова.
точнее, насколько я понял и помню, в задании намекается, как это сделать не за максимальную сложность
источник

V

Valery in Machine learning
а можно полный текст?
источник

M

Maxim in Machine learning
Marat Idrísov
Всем привет:
Делаю задание второй недели

3. Составьте список всех слов, встречающихся в предложениях. Сопоставьте каждому слову индекс от нуля до (d - 1), где d — число различных слов в предложениях. Для этого удобно воспользоваться структурой dict.
4. Создайте матрицу размера n * d, где n — число предложений. Заполните ее: элемент с индексом (i, j) в этой матрице должен быть равен количеству вхождений j-го слова в i-е предложение. У вас должна получиться матрица размера 22 * 254.
В третьем пункте мы считаем количество встречающихся слов во ВСЕХ предложениях, т.е. как я понял, если cats встречается 2 раза в всем тексте, то записываем для cats число 1
В четвертом пункте сказано считать вхождение слова в КАЖДОЕ предложение, т.е допустим, cats в первом предложении встречается 1 раз, в матрицу так и пишем 1, во втором предложении 2 раза, в матрицу так и пишем - 2.
Получается как-будто бы третий пункт совсем не нужен
Третий пункт задания не с проста, не могли бы вы поправить меня в моих рассуждениях?
Да, решать можно, как угодно, там все равно в ответе нужны, кажется, номера предложений с минимальным косинусным расстоянием, и на решение смотреть никто не будет

Просто предлагается один из способов решения, в котором используется словарь, в котором одному слову соответствует свой ключ от 0 до 253 (столько уникальных слов должно быть)
источник

А

Андрей in Machine learning
источник

E

Emil in Machine learning
Nikita Popov
Добрый вечер всем!
C2W1 "Линейная регрессия и стохастический градиентный спуск"
Задание 2 :
ответом является вектор или одно число?
Одно число. Там имеются ввиду продажи для одного дня при средних инвестициях
источник

NP

Nikita Popov in Machine learning
Понял, спасибо!
источник

SK

Sherkhan Kubaidullov... in Machine learning
источник

A

Alexander in Machine learning
Народ, подскажите, что почитать/посмотреть, чтобы разобраться с методом максимального правдоподобия?
источник

GB

George Boole in Machine learning
Бишопа
источник

V

Valery in Machine learning
Мой выход
источник

V

Valery in Machine learning
Переслано от Valery
источник

E

Egor in Machine learning
источник

E

Egor in Machine learning
Alexander
Народ, подскажите, что почитать/посмотреть, чтобы разобраться с методом максимального правдоподобия?
/
источник

GB

George Boole in Machine learning
интуиции нет
источник