Posts

Showing posts from February 7, 2019

Friedrich Schiller

Image
Friedrich Schiller Persona informo Naskonomo Johann Christoph Friedrich von Schiller [#] Naskiĝo 10-an de novembro 1759 ( 1759-11-10 ) en Marbach am Neckar,  Sankta Romia Imperio Morto 9-an de majo 1805 ( 1805-05-09 ) (45-jara) en Vajmaro Mortokialo tuberkulozo [#] Tombo Jacobsfriedhof Weimar [#] Religio luteranismo [#] Lingvoj franca lingvo • germana lingvo [#] Ŝtataneco Duklando Virtembergo [#] Alma mater Karlsschule Stuttgart • Friedrich-Schiller-Universitato Jena [#] Subskribo Familio Patro Johann Kaspar Schiller [#] Patrino Elisabeth Dorothea Schiller [#] Gefratoj Christophine Reinwald [#] Edz(in)o Charlotte von Lengefeld [#] Idoj Emilie von Gleichen-Rußwurm • Ernst von Schiller [#] Profesio Profesio poeto • filozofo • historiisto • bibliotekisto • kuracisto-verkisto • dramisto • romanisto • universitata profesoro • tradukisto • ĵurnalisto [#] ...

Kolero

Image
Ne konfuzu ĉi tiun artikolon kun ĥolero. Hieronymus Bosch, La sep gravegaj pekoj Kolero estas elementa stato de forta emocia ekscito kun tendenco agresema, parte kun efektoj al la aŭtonoma nervosistemo. La korpaj efikoj inkluzivas altigojn de arteria premo, pulsado, de niveloj de adrenalino kaj noradrenalino. Ĝia malo estas la kvieteco, la nekoleremo, do esti pacema, malsovaĝa kaj ne facile incitebla. Unuaflanke kolero aperas kiel vehementa ĉagreno, furioza afekcio, kiuj povas sekvigi nekontrolitajn agojn aŭ parolojn. Kolero tiel fariĝas mastro de la homo senkontrola. Aliaflanke kolero estas percepta kiel daŭra, ŝajne justa eco, ekzemple la koleroj dia, popola, sankta. Kolero en la senco de nekontrolata emocio estas unu el la t.n. Sep gravegaj pekoj, laŭ la kristana doktrino. Vidu ankaŭ | Agreso Malamo Furiozeco La vinberoj de kolero, romano de John Steinbeck, 1939 Proverbo | Ekzistas pluraj proverboj pri kolero en la Proverbaro Esperanta de L. L. Zamenh...

Ĉagreno

Image
Ĉagreno estas spontana emocia reago kaŭzita de situacio, persono aŭ rememoro, kiujn la ĉagrenita volas ŝanĝi. Ĉi tiu malplezuro montras, ke la koncerna homo troviĝas en situacio kiu postulas sian subigon. La plej forta grado de ĉagreno estas kolero. Enaj emocioj, kiel ĉagreno, aŭ la pli malforta malkomforto, estas komence spontanaj kaj kutime neeviteblaj. Ili estas per si mem nek bonaj nek malbonaj. Tamen multaj homoj taksas la montron de ĉagreno sentaktan. Ĉagreno povas kaŭzi frustriĝon kaj sanecajn efektojn. Vidu ankaŭ | Aflikto Kolero Streso Frustracio Stomaka ulcero Proverbo | Ekzistas pluraj proverboj pri ĉagreno en la Proverbaro Esperanta de L. L. Zamenhof, inter ili [1] : „   Por unu - festeno, por alia - ĉagreno.   ” „   Rusto manĝas feron, ĉagreno la koron.   ” „   Venas ĉagreno sen granda peno.   ” Referencoj | ↑ http://eo.lernu.net/biblioteko/proverboj/listo.php This page is only for reference, If you need detai...

Fojno

Image
Fojnostako en Rumanio Fojno estas sekigita herbo, ĉefe uzata por manĝigi bredbestojn (brutojn). Male al freŝa herbo fojno estas konservebla dum kelkaj monatoj, ekz. por vintro. Vidu ankaŭ | Pajlo Stako Fojno en la Vikimedia Komunejo (Multrimedaj datumoj) Kategorio Fojno en la Vikimedia Komunejo (Multrimedaj datumoj) Ĉi tiu artikolo ankoraŭ estas ĝermo. Helpu al Vikipedio plilongigi ĝin . Se jam ekzistas alilingva samtema artikolo pli disvolvita, traduku kaj aldonu el ĝi (menciante la fonton). Bonvolu aldoni parametron por plibone kategoriigi la paĝon. This page is only for reference, If you need detailed information, please check here

Knowing Feature Importance from Sparse Matrix

Image
0 $begingroup$ I was working with a dataset which had a textual column as well as numerical columns, so I used tfidf for textual column and created a sparse matrix, similarly for the numerical features I created a sparse matrix using scipy.sparse.csr_matrix and combined them with the text sparse features. Then I'm feeding the algorithm to a gradient boosting model and doing the rest of the training and prediction. However I want to know, is there any way I can plot the feature importance, of this sparse matrix and will be able to know the important feature column names? machine-learning python nlp feature-selection share | improve this question asked 10 ...

Abomaso

Image
Abomaso ( abomasus ) estas la kvara fako de la remaĉula stomako, lokita post omaso. Nomatas ankaŭ kazeiga stomako, ĉar tranĉita el la bovido, kaprido aŭ ŝafido ĝi servis por kazeigi lakton, fari kazeon, fromaĝon. La aliaj stomakaj fakoj (rumeno, centipelio, omaso) estas nomitaj antaŭ-stomakoj, ĉar ili partoprenas al mikroba digesto, sed la grava enzima digesto okzas en tiu ĉi abomaso. Eksteraj ligiloj | http://www.zwergziegen.ch/verdauungsvorgangtext.html (germane) http://www.que.at/html/nutztiere/rind/labmagenverlagerung.html (ligilo perdita) v   •   d   •   r Remaĉula stomako 1. centipelio • 2. rumeno • 3. omaso • 4. abomaso This page is only for reference, If you need detailed information, please check here

Naŭzo

Naŭzo estas esprimo por sento de forta neado, abomeno, vomsento rilate al objektoj kiel nutraĵoj, ekskrementoj kaj putriĝantaj organikaj materialoj aŭ odoroj. Naŭzo povas direktiĝi al personoj aŭ ia konduto. La naŭzo - kompare al aliaj malpli fortaj formoj de neado - aperas ofte kun korpaj, fizikaj reagoj kiel malbonfarto, vomsento, ŝvitado, falanta sangopremo, kaj eĉ kapturniĝo, sveno. Science la naŭzo estas emocio kaj ne instinkto (ĝi estas lernita). Vidu ankaŭ | Nutrotabuo Vomemo This page is only for reference, If you need detailed information, please check here

How to do add and subtraction in between three inputs for predict the value using python

Image
0 $begingroup$ This question is related to this unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list' using python I want to predict value according to the three inputs(X1,X2,X3) . for prediction value, three inputs X1-X2+X3 = predict value according to this algorithm value will be predicted using LSTM neural network. I wrote the code but it gives me so many errors. Can anyone suggest me to solve this error? here is my code: data.columns = ['X1', 'X2', 'X3','Y'] data = data.dropna () y =data['Y'].astype(int) cols=['X1', 'X2', 'X3'] x=data[cols].astype(int) scaler_x = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range =(-1, 1)) x = np.array(x).reshape ((len(x),3 )) x = scaler_x.fit_transform(x) scaler_y = preprocessing.MinMaxScaler(...