我正在对一个大矩阵应用非负矩阵分解(NMF)。NMF方法本质上执行以下操作:给定一个mxn矩阵A，NMF分解为A=WH，其中W是mxd，H是dxn。ProjectedGradientNMF方法在Python包Sklearn中实现。我希望算法返回W和H。但它似乎只返回H，而不是W。再次将算法应用于A.T(转置)可以得到W。但是，我想避免计算它两次，因为矩阵ix非常大。如果你能告诉我如何同时获得W和H，那就太好了!下面是我的代码:fromsklearn.decompositionimportProjectedGradientNMFimportnumpyA=numpy.random.unif
我正在关注Kaggle上的一个内核，主要是我在关注AkernelforCreditCardFraudDetection.我到达了需要执行KFold以便找到逻辑回归的最佳参数的步骤。以下代码显示在内核本身中，但出于某种原因(可能是旧版本的scikit-learn，给我一些错误)。defprinting_Kfold_scores(x_train_data,y_train_data):fold=KFold(len(y_train_data),5,shuffle=False)#DifferentCparametersc_param_range=[0.01,0.1,1,10,100]result
我收到一条错误消息，指出“数组包含NaN或无穷大”。我已经检查了我的数据，包括训练/测试缺失值，没有遗漏任何东西。我可能对“数组包含NaN或无穷大”的含义有错误的解释。importnumpyasnpfromsklearnimportlinear_modelfromnumpyimportgenfromtxt,savetxtdefmain():#createthetraining&testsets,skippingtheheaderrowwith[1:]dataset=genfromtxt(open('C:\\Users\\Owner\\training.csv','r'),delimit
我正在基于TF-IDF向量空间模型进行文本分类。我只有不超过3000个样本。为了公平评估，我正在使用5折交叉评估分类器validation.但让我困惑的是，是否需要在每次foldcross-validation中重建TF-IDFVectorSpaceModel。也就是说，我是否需要在每次折叠交叉验证中重建词汇表并重新计算词汇表中的IDF值？目前我正在基于scikit-learn工具包进行TF-IDF转换，并使用SVM训练我的分类器。我的方法是:首先，我将手上的样本按照3:1的比例进行划分，其中的75%用于拟合TF-IDF向量空间模型的参数。这里的参数就是尺寸词汇表和其中包含的术语，还有
这篇文章是关于LogisticRegressionCV、GridSearchCV和cross_val_score之间的区别。考虑以下设置:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression,LogisticRegressionCVfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,\StratifiedKFold,cross_val_scorefromsklearn
GoogleCloudML-engine支持部署scikit-learn的能力Pipeline对象。例如，文本分类Pipeline可能如下所示，classifier=Pipeline([('vect',CountVectorizer()),('clf',naive_bayes.MultinomialNB())])可以训练分类器，classifier.fit(train_x,train_y)然后可以将分类器上传到GoogleCloudStorage，model='model.joblib'joblib.dump(classifier,model)model_remote_path=os.
我正在使用服装分词器传递给TfidfVectorizer。该分词器依赖于另一个文件中的外部类TermExtractor。我基本上想基于某些术语构建TfidVectorizer，而不是所有单个单词/标记。代码如下:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromTermExtractorimportTermExtractorextractor=TermExtractor()deftokenize_terms(text):terms=extractor.extract(text)tokens=[]fortinterms
我一直在使用scikit-image对道路特征进行分类并取得了一些成功。见下文:.我在下一步进行功能分类时遇到了麻烦。例如，假设这些特征位于方框(600,800)和(1400,600)中。我用来提取信息的代码是:fromskimageimportio,segmentationassegcolor_image=io.imread(img)plt.rcParams['image.cmap']='spectral'labels=seg.slic(color_image,n_segments=6,compactness=4)目标是有一个如下形式的表:Image,feature_type,sta
我是AWS和Python的新手，正在尝试使用AWSLambda函数实现一个简单的ML推荐系统以进行自学。我被困在sklearn、numpy和pandas的组合包装上。如果组合任何两个库意味着(Pandas和Numpy)或(Numpy和Skype)工作正常并且部署完美。因为我使用的是ML系统，所以我需要sklearn(scipy、pandas和numpy)，它无法工作并在awslambda测试中出现此错误。到目前为止我做了什么:我的部署包来自python3.6virtualenv，而不是直接来自主机。(已安装/配置python3.6、virtualenv和awscli，并且您的lambd
我正在使用Python2.7、sklearn0.17.1、numpy1.11.0测试一个简单的预测程序。我从LDA模型中获得了概率矩阵，现在我想创建RandomForestClassifier以通过概率预测结果。我的代码是:maxlen=40props=[]fordocincorpus:topics=model.get_document_topics(doc)tprops=[0]*maxlenfortopicintopics:tprops[topics[0]]=topics[1]props.append(tprops)ntheta=np.array(props)ny=np.array(
