У меня курсера работает. Все в порядке

#C3W4. Gensim. Когерентность.
Всем добрый вечер.
Я уже знаю, что грейдер не принимает ответы на task 3, если библиотека gensim свежая.
И уже знаю, какие ответы принимаются (все в чате нашла).
Честно говоря, неохота переустанавливать библиотеку и все заново делать, но хотелось бы убедиться, что все верно делаю.
Может кто-нибудь поделиться своими ответами на это задание?
Там код на несколько строчек. Все элементарно.
Но когда я вызывала метод top_topics, то без указания словаря, он не работал (хотя в аннотации написано только корпус передать). Вот меня и смущает, не ошиблась ли я.

Коллеги. привет! Кто шарит в time series, назрел вопрос

Если задача из раздела time series на временном шаге t+1 при обучении модели стоит ли учитывать target с метки t для задач бинарной классификации?

и t-1, t-2, ..., t-k

Ну в целом да,я имею ввиду если трейн содержит метки за отрезки времени 1-3 стоит ли  в трейн на отрезке 2 указать целевую переменной с отрезка 1 и на отрезке 3 с отрезка 2

то есть прям как фичу добавить в столбце

ну да, так тайм-сериесы и эмэлят, через значения на предыдущих таймах

спасибо!

Всем привет!
У меня вопрос про масштабирование данных.
Я решаю задачу бинарной классификации с помощью SGDClassifier. У меня есть выборка, первая часть которой является разряженной  матрицей (мешок слов), а вторая часть просто вещественными признаками.
Среди этих вещественных признаков встречаются значения, которые в несколько десятков раз больше, чем значения в разреженной части.
Поэтому я хочу сделать масштабирование данных. И у меня вопрос: масштабирование применять ко всей выборке? Или только к её вещественной части?

Что такое маштабирвание? Нормализация?

Попробуйте и так и так и посмотрите что лучшк

Стандартизация

Хорошо, спасибо большое

И ещё один вопрос
У меня есть два признака: день недели (число) и час дня (тоже число). Эти признаки можно считать вещественными?

Просто в некоторых сданных заданиях на kaggle, участники кодируют эти признаки

Ребят тут можно присылать резюме дабы получить фидбек?

Нет, к сожалению. Этот чат посвящен обучению, а не трудоустройству

+

Попробуй в open data science, там есть такой раздел.