我正在使用sklearn的NMF和LDA子模块来分析未标记的文本。我阅读了文档，但不确定这些模块(NMF和LDA)中的变换函数是否与R的主题模型中的后验函数相同(请参阅PredictingLDAtopicsfornewdata)。基本上，我正在寻找一个函数，它可以让我使用在训练集数据上训练的模型来预测测试集中的主题。我预测了整个数据集的主题。然后我将数据分成训练集和测试集，在训练集上训练模型并使用该模型转换测试集。虽然预计我不会得到相同的结果，但比较这两个运行主题并不能向我保证转换函数与R的包具有相同的功能。非常感谢您的回复。谢谢 最佳答案
小波变换前言一、小波变换的介绍和理解二、常用函数1.wden2.dwt和idwt3.wavedec和wrcoef4.upwlev5.wpdec和wprec三、wavelettoolbox的应用前言我们可以通过常见的函数和toolbox两个办法来制定我们需要的小波变换，因为它与傅里叶不同点在于小波变换不是唯一确定的，例如不同的尺度下做的小波变换会不一样。小波变换的函数有很多，本文给了最常见的几种。在toolbox使用中，也会对比函数，整理各个参数的涵义。下图是常见的小波基函数参数表示和名称，其中的N是可以调节的整数。一、小波变换的介绍和理解小波变换是一种时域变换，是傅里叶分析的发展和延拓。相对于
我正在使用MicrosoftKinect收集有关对象的深度数据。根据这些数据，我创建了点“云”(点云)，在绘制时，我可以查看使用Kinect扫描的对象。但是，我希望能够从不同的“View”收集多个点云并将它们对齐。更具体地说，我想使用类似IterativeClosestPoint(ICP)的算法。为此，通过计算我收集的每个云与之前收集的云之间的旋转和平移来转换我的点云中的每个点。但是，虽然我了解ICP背后的过程，但我不明白如何在3D中实现它。也许是我数学经验不足，或者是我对OpenCV等框架的经验不足，但我找不到解决方案。我想避免像点云库这样的库为我做这种事情，因为我想自己做。感谢任何
在Python中，给定一个列表，我可以通过关键函数对其进行排序，例如:>>>defget_value(k):...print"heavycomputationfor",k...return{"a":100,"b":30,"c":50,"d":0}[k]...>>>items=['a','b','c','d']>>>items.sort(key=get_value)heavycomputationforaheavycomputationforbheavycomputationforcheavycomputationford>>>items['d','b','c','a']如您所见，列表不
我正在尝试使用枢轴点执行基本的仿射变换。importcv2importnumpyasnpimportPILimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv2.imread('earth.png')img_pivots=cv2.imread('earth_keys.png')map_img=cv2.imread('earth2.png')map_pivots=cv2.imread('earth2_keys.png')pts_img_R=np.transpose(np.where(img_pivots[:,:,2]>0))pts_img_G=np.transpose(n
这个问题在这里已经有了答案:whatisthedifferencebetween'transform'and'fit_transform'insklearn(9个回答)关闭4年前。我无法理解transform()和fit_transform()究竟是如何协同工作的。我在我的训练数据集上调用fit_transform()，然后在我的测试集上调用transform()。但是，如果我在测试集上调用fit_transform()，我会得到不好的结果。谁能给我解释一下这是怎么发生的以及为什么会发生？
我认为Sympy在计算Fouriertransform时出错了的三角函数。例如:fromsympyimportfourier_transform,sinfromsympy.abcimportx,kprintfourier_transform(sin(x),x,k)预期的答案viaMathematica是但Sympy返回0。有时该函数运行良好，因为fourier_transform(Heaviside(t)*cos(t),t,omega)和fourier_transform(Heaviside(t)*sin(t),t,omega)返回正确答案。我认为Sympy可能正在使用拉普拉斯变换来计
尝试在Python中计算SVD以找到光谱中最重要的元素，并创建了一个仅包含最重要部分的矩阵。在python中我有:u,s,v=linalg.svd(Pxx,full_matrices=True)返回3个矩阵；其中“s”包含对应于u、v的大小。为了构造一个包含信号所有重要部分的新矩阵，我需要捕获“s”中的最高值并将它们与“u”和“v”中的列以及生成的矩阵相匹配应该给我最重要的数据部分。问题是我不知道如何在Python中执行此操作，例如，我如何找到“s”中的最高数字并选择“u”和“v”中的列以创建一个新矩阵？(我是Python和numpy的新手)所以非常感谢任何帮助编辑:importwav
我不明白为什么apply和transform在同一数据帧上调用时返回不同的数据类型。之前我向自己解释这两个函数的方式大致是“apply折叠数据，transform与apply做完全相同的事情”code>但保留了原始索引并且不会崩溃。”请考虑以下事项。df=pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,4],'cat':[1,1,0,0,1,0,0,0,0,1]})让我们识别那些在cat列中具有非零条目的id。>>>df.groupby('id')['cat'].apply(lambdax:(x==1).any())id1True2True3False4Tr
我想知道如何复制这张图片中正在做的事情:分解:使用dlib(绿点)获取面部特征旋转图像，使眼睛水平通过平均最左边和最右边的界标(蓝点)找到面部的中点，并将图像放在x轴上居中通过将眼睛中心放置在距离图像顶部45%的位置，将嘴巴中心放置在距离图像顶部25%的位置来固定沿y轴的位置现在这就是我所拥有的:我有点卡在第3步，我认为这可以通过仿射变换来完成吗？但是我完全被第4步难住了，我不知道如何实现它。如果您需要我提供代码，请告诉我!编辑:所以在看了@GalDreiman的回答后，我能够将脸部完美地居中，这样蓝点就在我的图像的中心。虽然当我实现他的回答的第二部分时，我最终得到了这样的结果:我看到
