我在Python中使用scikits.learn训练了一堆RBFSVM，然后Pickled结果。这些用于图像处理任务，我想为测试做的一件事是在某些测试图像的每个像素上运行每个分类器。也就是说，从以像素(i,j)为中心的窗口中提取特征向量，在该特征向量上运行每个分类器，然后移动到下一个像素并重复。这对于Python来说太慢了。澄清:当我说“这太慢了……”时，我的意思是即使scikits.learn使用的Libsvm底层代码也太慢了。我实际上是在为GPU编写一个手动决策函数，因此每个像素的分类是并行发生的。我是否可以使用Pickle加载分类器，然后获取某种描述如何根据特征向量计算决策的属性
我创建了一个自定义的手工编码分类器，它实现了标准的sklearn分类器函数(fit()、predict()和predict_proba()).这可以直接与sklearn实用程序GridSearchCV()一起使用，还是应该添加任何内容？编辑1:根据cel的建议，我尝试直接应用它第一步是按照说明添加get_params和set_paramshere.果然，完整的交叉验证程序确实运行了，但最终出现以下错误returnself._fit(X,y,ParameterGrid(self.param_grid))best_estimator.fit(X,y,**self.fit_params)At
我希望能够获取我当前的数据集，其中填充了整数，并根据特定标准对它们进行分类。该表看起来像这样:[in]>df=pd.DataFrame({'A':[0,2,3,2,0,0],'B':[1,0,2,0,0,0],'C':[0,0,1,0,1,0]})[out]>ABC001012002321320040015000我想按字符串将它们分类在单独的列中。由于更加熟悉R，我尝试使用该列定义中的规则创建一个新列。之后我尝试使用.ix和lambdas，它们都导致类型错误(在ints和series之间)。我的印象是这是一个相当简单的问题。尽管以下是完全错误的，但这是尝试1的逻辑:df['D']=(i
我是python新手，需要帮助!我正在练习pythonNLTK文本分类。这是我正在练习的代码示例http://www.laurentluce.com/posts/twitter-sentiment-analysis-using-python-and-nltk/我试过这个fromnltkimportbigramsfromnltk.probabilityimportELEProbDist,FreqDistfromnltkimportNaiveBayesClassifierfromcollectionsimportdefaultdicttrain_samples={}withfile('po
NLTK包提供了一种方法show_most_informative_features()来查找这两个类最重要的特征，输出如下:contains(outstanding)=Truepos:neg=11.1:1.0contains(seagal)=Trueneg:pos=7.7:1.0contains(wonderfully)=Truepos:neg=6.8:1.0contains(damon)=Truepos:neg=5.9:1.0contains(wasted)=Trueneg:pos=5.8:1.0正如这个问题中的回答Howtogetmostinformativefeaturesfo
我使用Python遇到了这个概念distutils2/packaging.我确实谷歌了，但没有完全理解这个想法，所以宁愿从更有经验的人那里得到更好的解释，以更好地吸收这个概念。"Troveclassifiersareforclassification(andsearchingisaniceconsequenceofthat).It'samatterofaccuracy.PyPy,IronPythonandJythonarenotprogramminglanguagestheyareimplementationsofthePythonprogramminglanguage.Shedski
我有一个表单数据框，df:cat_var_1cat_var_2num_var_10OrangeMonkey341BananaCat562OrangeDog223BananaMonkey6..假设数据集中cat_var_1的可能值的比率为['Orange':0.6,'Banana':0.4]，cat_var_2的可能值的比率为['Monkey':0.2,'Cat':0.7,'狗':0.1].如何将数据拆分为训练集、测试集和验证集(60:20:20拆分)，以便保留分类变量的比率？实际上，这些变量可以是任意数量，而不仅仅是两个。此外，很明显，在实践中可能永远无法实现精确的比率，但我们希望它尽
我一直在做我的项目DeepLearningLanguageDetection这是一个具有这些层的网络，可以识别16种编程语言:这是生成网络的代码:#Settingupthemodelgraph_in=Input(shape=(sequence_length,number_of_quantised_characters))convs=[]foriinrange(0,len(filter_sizes)):conv=Conv1D(filters=num_filters,kernel_size=filter_sizes[i],padding='valid',activation='relu',
我有一个字典列表，例如:[{'person':'guybrush','job':'pirate'},{'person':'leChuck','job':'pirate'},{'person':'elaine','job':'governor'}]我想显示按工作分组的人员。所以在前端，我们可以选择一份工作并查看所有拥有所选工作的人。在使用令人困惑的嵌套循环和列表之前，我已经执行过这样的功能。您认为获得此结果的最有效方法是什么？pirate=['guybrush','leChuck']governor=['elaine'] 最佳答案 使
大家好，我是Python和NLP的新手。我需要实现一个感知器分类器。我搜索了一些网站，但没有找到足够的信息。现在我有一些文件，我根据类别(体育、娱乐等)进行了分组。我还列出了这些文档中最常用的单词及其频率。在一个特定的网站上有人说我必须有某种接受参数x和w的决策函数。x显然是某种向量(我不知道w是什么)。但是我不知道如何使用我所拥有的信息来构建感知器算法以及如何使用它来对我的文档进行分类。你有什么想法吗？谢谢:) 最佳答案 感知器的样子从外部来看，感知器是一个函数，它接受n个参数(即n维向量)并产生m个输出(即m维向量)。在内部，感
