作者查詢 / moodoa3583

總覽項目：發文 | 留言 | 暱稱

作者 moodoa3583 在 PTT [ Python ] 看板的留言(推文), 共145則

限定看板：Python

首頁

尾頁

[問題] pandas刪除空值

[ Python ]31 留言, 推噓總分: +7

作者: MAGICXX - 發表於 2020/04/24 19:10(6年前)

1^F推moodoa3583: .dropna()04/24 19:18

2^F推moodoa3583: 噢噢我看到你在迴圈內有dropna了04/24 19:20

4^F推moodoa3583: 整欄/列都會刪掉，看你axis是0還是1，整條row刪除後in04/24 21:18

5^F→moodoa3583: dex自然也會消失04/24 21:18

[問題] leetcode 1287

[ Python ]6 留言, 推噓總分: +3

作者: Kuba4ma - 發表於 2020/04/23 22:55(6年前)

4^F推moodoa3583: 既然都用Counter了怎麼不取most_commons就好，題目說04/24 00:27

5^F→moodoa3583: 只會有一個解04/24 00:27

[問題] 字串的關鍵字提取

[ Python ]37 留言, 推噓總分: +5

作者: moodoa3583 - 發表於 2020/03/05 09:41(6年前)

34^F→moodoa3583: 噢對，如果各位有興趣知道的話，2000到2020年最多球員03/05 22:49

35^F→moodoa3583: 受傷的部位是膝蓋，然後依次是腳踝，背部，腳掌，腿後03/05 22:49

36^F→moodoa3583: 肌(hamstring )03/05 22:49

CNN模型評估

[ Python ]20 留言, 推噓總分: +8

作者: s1010257 - 發表於 2020/02/24 14:39(6年前)

7^F推moodoa3583: 如果validation loss的圖沒有畫錯的話，應該是會跟val02/24 19:20

8^F→moodoa3583: idation accuracy 衝突的?02/24 19:20

[問題] 想知道這行程式碼的意思

[ Python ]16 留言, 推噓總分: +3

作者: hellokidding - 發表於 2020/02/20 00:04(6年前)

14^F推moodoa3583: 宣告有if_prime 這個變數，之後才能用這個變數來做判02/20 00:51

15^F→moodoa3583: 斷02/20 00:51

[問題] jupyter一直開不起來

[ Python ]14 留言, 推噓總分: +4

作者: cara5659 - 發表於 2020/02/05 22:59(6年前)

3^F推moodoa3583: pip install sqlite3 試試看，如果說已經存在那就先02/06 01:17

4^F→moodoa3583: pip uninstall sqlite3 再install一次02/06 01:17

[問題] 該怎麼做只要有新的八卦版爆卦就LINE自己

[ Python ]12 留言, 推噓總分: +8

作者: qazwsx99876 - 發表於 2020/01/29 21:57(6年前)

7^F推moodoa3583: 聽起來就是設排程讓電腦每隔一段時間就爬一次01/29 23:17

Re: [問題] 關於NN之準確度無法上去

[ Python ]24 留言, 推噓總分: +8

作者: oo855050 - 發表於 2019/11/15 23:52(6年前)

2^F推moodoa3583: 如果最後是二元分辨(True/False, 0/1)，那loss比起用'11/16 00:54

3^F→moodoa3583: categorical_crossentropy',也許用'binary_crossentro11/16 00:54

4^F→moodoa3583: py'會更適合一些11/16 00:54

5^F推moodoa3583: 然後也許沒有使用one hot encoding 的必要，抑或是我11/16 00:59

6^F→moodoa3583: 誤會你說的二元分類的意思了？11/16 00:59

7^F推moodoa3583: 此外像其他板友提過的，可以在第二層加上dropout，最11/16 01:05

8^F→moodoa3583: 後的activation 從softmax換成sigmoid，以及在fit那邊11/16 01:05

9^F→moodoa3583: 加上validation_split=0.2取兩成的train data當val. d11/16 01:05

10^F→moodoa3583: ata，以此來觀察模型是否缺乏/過度訓練11/16 01:05

21^F推moodoa3583: 如b大所說，如果是under fitting 那就增加層數節點試11/16 16:50

22^F→moodoa3583: 試看，或是最直觀的增加epochs11/16 16:50

23^F推moodoa3583: 噢我剛剛看到你的epochs已經30了，那就朝向增加層數和11/16 17:44

24^F→moodoa3583: 每層增加unit這個方向先試試看吧11/16 17:44

[問題] 關於NN之準確度無法上去

[ Python ]56 留言, 推噓總分: +13

作者: oo855050 - 發表於 2019/11/10 22:18(6年前)

11^F→moodoa3583: 如果可以，Sigmoid換Relu試試看?11/11 10:53

13^F推moodoa3583: 得要先確定模型現在是overfitting還是underfitting，11/11 11:22

14^F→moodoa3583: 如果是前者，用樓上的dropout的確有幫助11/11 11:22

31^F推moodoa3583: 準確度得要把validation data的準確度加進來一起看，11/13 13:03

32^F→moodoa3583: 最初步的判斷如果training data和validation data準11/13 13:03

33^F→moodoa3583: 確率都還在提升，那model可能under fitting，但如果tr11/13 13:03

34^F→moodoa3583: aining data的準確度一直提升，validation data的準11/13 13:04

35^F→moodoa3583: 確度開始下降，可能就是出現了over fitting11/13 13:04

39^F推moodoa3583: data的筆數有多少筆啊，如果足夠大去除outliers 的確11/15 01:13

40^F→moodoa3583: 是個方法，如果可能的話有辦法貼出你現在的模型，以及11/15 01:13

41^F→moodoa3583: train/validation data的acc.嗎？11/15 01:13

42^F→moodoa3583: 另外batch和epochs 有嘗試調整過嗎？最後就是每份資料11/15 01:13

43^F→moodoa3583: 都還是有準確度的上限的，你的這份資料平均預測的準確11/15 01:14

44^F→moodoa3583: 度是多少呢?11/15 01:14

[問題] list問題

[ Python ]14 留言, 推噓總分: +6

作者: chenbigdog - 發表於 2019/11/11 09:18(6年前)

9^F推moodoa3583: 只看描述似乎就是11/11 10:51

10^F→moodoa3583: print(a[3] -a[2]) 嗎?11/11 10:51

首頁

尾頁