import KerasClassifier import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import GridSearchCV #read data data = pd.read_csv("/content/Dataset_Terremoti.csv") data = data[['Date', 'Time', 'Latitude', 'Longitude ', 'Depth', 'Magnitude']] data.head() #preprocessing dati timestamp = [] for d, t in zip(data['Date' = 'ValueError'] final_data.head() #display data m = Basemap(projection='mill',llcrnrlat=-80,urcrnrlat =80, llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,lat_ts=20,resolution='c') longitudes = data["Longitude"].tolist()

Ogni informazione è delimitata da un tag specifico, come questo: <data> <student name = "John"> email> hannah@mail.com </email> <grade> A </grade> <age> 17 </age> </student> </data riferiti allo studente dato. Data la struttura dei file XML, possiamo rappresentarli come un albero, e questo è l'approccio utilizzato L'analisi del nostro file "students.xml" inizia dalla radice dell'albero, ovvero l' <data>elemento, che

Ho dato un'occhiata alla tua situazione e vedo che ci sono un paio di cose che potremmo migliorare insieme deep learning. 🚀 * Checkup iniziale: Prima di tutto, facciamo un rapido controllo sulla pulizia dei dati Assicurati che non ci siano valori mancanti o incoerenti, specialmente nelle date convertite in timestamp model.add(Dropout(0.5)) # Dove 0.5 è la frazione di input da annullare * Bilancia il Dataset: Se i tuoi dati Questo evita che il modello si "memorizzi" i tuoi dati di training. * Debugging e Log: Dai un'occhiata

Allora esistono letteralmente un infinità di data set che puoi scegliere e che fanno al tuo caso. prediction e un tipo di classificazione binaria sul quale devi eseguire cleaning ed esplorazione dei dati Per rimanere nel tema della Psicologia/Medicina ti consigliamo i seguenti set di Dati, alcuni più semplici altri più complessi : - Quì troverai 130 set di dati riguardanti la psicologia - Previsione introversa personali sui costi medici , Previsione assicurativa utilizzando la regressione lineare - Set di dati

Sono sicuro che, data la mia ignoranza totale sul linguaggio, dovrò accontentarmi di trovare qualche

# Gestione dei valori mancanti df.fillna(method='ffill', inplace=True) # Conversione delle date /MachineLearning.db') query = "SELECT * FROM Dati" # Assuming TARGET is also in this query df batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[tensorboard_callback]) model.save('data logs salvati in: {log_dir}") elif mode == 'predict': model = tf.keras.models.load_model('data

Preparazione dei dati - Converti le sequenze esadecimali in array numerici per facilitare l'elaborazione - Crea un dataset di addestramento e di test suddividendo i dati storici disponibili. - Normalizza i dati per migliorare le prestazioni del modello. ( Questo passaggio non è obbligatorio - Queste architetture sono particolarmente adatte per elaborare sequenze di dati e apprendere le di base e richiederà sicuramente ulteriori ottimizzazioni e personalizzazioni per adattarsi ai tuoi dati

chiare: se l'obbiettivo è quello di calcolare i tempi di lavorazione in base ad un ordine, ci sono dei dati che servono alla elaborazione e dei dati "etichetta", che servono solo come riferimento. I dati che sono variabili nel processo di lavoro sono, se non ho capito male: Numero e tipologia dei

soluzioni proposte ma il risultato rimane comunque alto, sicuramente a causa della scarsa quantità di dati • Orario di fine (preso da ordine - uguale per tutti gli articoli del medesimo ordine) • Tutti i dati

le sequenze, contengono dei dati temporali... criptografati?