Комментарии 5
Спасибо! Классный и полезный материал.
recognizer.adjust_for_ambient_noise(microphone, duration=2)
Глобальные переменные — зло.
Глобальные переменные — зло.
учитывая, что в данным случае код написан в одном файлике, и проект носит исключительно демонстрационный характер, то я считаю, что данным правилом можно пренебречь, чтобы не усложнять материал самого туторила.
А так, я согласна с вами полностью ибо на с++ ещё на первом курсе увидела, чем могут быть опасны глобальные переменные :D
А так, я согласна с вами полностью ибо на с++ ещё на первом курсе увидела, чем могут быть опасны глобальные переменные :D
А зачем 2 эстиматора в этой задаче?
Вы предсказываете одним, а вероятность берете из другого — в чем задумка?
classifier_probability = LogisticRegression()
classifier = LinearSVC()
Вы предсказываете одним, а вероятность берете из другого — в чем задумка?
LinearSVC используется для получения класса с лучшим совпадением (давал лучший результат, но нет возможности из него получать значение вероятности для сравнения)
Поэтому, собственно, я решила попробовать использовать LogisticRegression для получения вероятности и обучить на тех же данных
На самом деле можно обойтись только LogisticRegression или вообще что-то другое попробовать, в том числе использовать другой Vectorizer
Я планирую еще поэкспериментировать с этим в ближайшие выходные, и, скорее всего обновлю в статье кусочек кода и на GitHub в проекте
Поэтому, собственно, я решила попробовать использовать LogisticRegression для получения вероятности и обучить на тех же данных
На самом деле можно обойтись только LogisticRegression или вообще что-то другое попробовать, в том числе использовать другой Vectorizer
Я планирую еще поэкспериментировать с этим в ближайшие выходные, и, скорее всего обновлю в статье кусочек кода и на GitHub в проекте
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Пишем голосового ассистента на Python