我正在使用来自nolearn的DBN(深度信念网络)基于scikit-learn。我已经建立了一个可以很好地对我的数据进行分类的网络，现在我有兴趣导出模型以进行部署，但我不知道如何(每次我想预测某些东西时我都在训练DBN)。在matlab中，我只需导出权重矩阵并将其导入另一台机器。有人知道如何导出模型/要导入的权重矩阵而无需再次训练整个模型吗？ 最佳答案 首先，安装joblib.你可以使用:>>>importjoblib>>>joblib.dump(clf,'my_model.pkl',compress=9)然后，在预测服务器上:>
我正在使用来自nolearn的DBN(深度信念网络)基于scikit-learn。我已经建立了一个可以很好地对我的数据进行分类的网络，现在我有兴趣导出模型以进行部署，但我不知道如何(每次我想预测某些东西时我都在训练DBN)。在matlab中，我只需导出权重矩阵并将其导入另一台机器。有人知道如何导出模型/要导入的权重矩阵而无需再次训练整个模型吗？ 最佳答案 首先，安装joblib.你可以使用:>>>importjoblib>>>joblib.dump(clf,'my_model.pkl',compress=9)然后，在预测服务器上:>
我想知道是否有一种更简单、内存高效的方法可以从pandasDataFrame中选择行和列的子集。例如，给定这个数据框:df=DataFrame(np.random.rand(4,5),columns=list('abcde'))printdfabcde00.9456860.0007100.9091580.8928920.32667010.9193590.6670570.4624780.0082040.47309620.9761630.6217120.2084230.9804710.04833430.4590390.7883180.3098920.1005390.753992我只想要那些
我想知道是否有一种更简单、内存高效的方法可以从pandasDataFrame中选择行和列的子集。例如，给定这个数据框:df=DataFrame(np.random.rand(4,5),columns=list('abcde'))printdfabcde00.9456860.0007100.9091580.8928920.32667010.9193590.6670570.4624780.0082040.47309620.9761630.6217120.2084230.9804710.04833430.4590390.7883180.3098920.1005390.753992我只想要那些
背景:我刚刚开始使用scikit-learn，并在页面底部阅读了有关joblib,versuspickle的信息.itmaybemoreinterestingtousejoblib’sreplacementofpickle(joblib.dump&joblib.load),whichismoreefficientonbigdata,butcanonlypickletothediskandnottoastring我在Pickle上阅读了这个问答，Commonuse-casesforpickleinPython想知道这里的社区是否可以分享joblib和pickle之间的差异？什么时候应该使
背景:我刚刚开始使用scikit-learn，并在页面底部阅读了有关joblib,versuspickle的信息.itmaybemoreinterestingtousejoblib’sreplacementofpickle(joblib.dump&joblib.load),whichismoreefficientonbigdata,butcanonlypickletothediskandnottoastring我在Pickle上阅读了这个问答，Commonuse-casesforpickleinPython想知道这里的社区是否可以分享joblib和pickle之间的差异？什么时候应该使
这个问题在这里已经有了答案:HowtoignoredeprecationwarningsinPython(17个回答)关闭6年前。我想在教学时忽略所有包的警告，但scikit-learn似乎可以使用warnings包来控制它。例如:withwarnings.catch_warnings():warnings.simplefilter("ignore")fromsklearnimportpreprocessing/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/fixes.py:66:DeprecationWarning:inspe
这个问题在这里已经有了答案:HowtoignoredeprecationwarningsinPython(17个回答)关闭6年前。我想在教学时忽略所有包的警告，但scikit-learn似乎可以使用warnings包来控制它。例如:withwarnings.catch_warnings():warnings.simplefilter("ignore")fromsklearnimportpreprocessing/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/fixes.py:66:DeprecationWarning:inspe
我正在尝试从使用scikit-learn完成的PCA中恢复，哪些特征被选择为相关。IRIS数据集的经典示例。importpandasaspdimportpylabasplfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.decompositionimportPCA#loaddatasetiris=datasets.load_iris()df=pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names)#normalizedatadf_norm=(df-df.mean())/df.std()#PCApca=PCA(n_com
我正在尝试从使用scikit-learn完成的PCA中恢复，哪些特征被选择为相关。IRIS数据集的经典示例。importpandasaspdimportpylabasplfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.decompositionimportPCA#loaddatasetiris=datasets.load_iris()df=pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names)#normalizedatadf_norm=(df-df.mean())/df.std()#PCApca=PCA(n_com
