我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我有一个逻辑回归和一个随机森林，我想将它们(集成)组合起来，通过取平均值来计算最终的分类概率。在sci-kitlearn中有内置的方法吗？我可以通过某种方式将两者的集合用作分类器本身？还是我需要推出自己的分类器？ 最佳答案 注意:scikit-learnVotingClassifier现在可能是最好的方法了旧答案:为了它的值(value)，我最终这样做了:classEnsembleClassifier(BaseEstimator,ClassifierMixin):def__init__(self,classifiers=None):
我有一个逻辑回归和一个随机森林，我想将它们(集成)组合起来，通过取平均值来计算最终的分类概率。在sci-kitlearn中有内置的方法吗？我可以通过某种方式将两者的集合用作分类器本身？还是我需要推出自己的分类器？ 最佳答案 注意:scikit-learnVotingClassifier现在可能是最好的方法了旧答案:为了它的值(value)，我最终这样做了:classEnsembleClassifier(BaseEstimator,ClassifierMixin):def__init__(self,classifiers=None):
我按照http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_oneclass.html#example-svm-plot-oneclass-py中显示的示例进行操作，其中一类SVM用于异常检测。现在，这可能是scikit-learn独有的符号，但我找不到关于如何使用赋予OneClassSVM构造函数的参数nu的解释。在http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#nusvc，据说参数nu是参数C的重新参数化(这是我熟悉的正则化参数)-但没有说明如何执行重新参数化。非常感谢公式和直觉。
我按照http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_oneclass.html#example-svm-plot-oneclass-py中显示的示例进行操作，其中一类SVM用于异常检测。现在，这可能是scikit-learn独有的符号，但我找不到关于如何使用赋予OneClassSVM构造函数的参数nu的解释。在http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#nusvc，据说参数nu是参数C的重新参数化(这是我熟悉的正则化参数)-但没有说明如何执行重新参数化。非常感谢公式和直觉。
我正在尝试以下keras文档页面中的示例keras代码，https://keras.io/applications/keras模块的preprocess_input(x)函数在下面的代码中做了什么？为什么我们必须在传递给preprocess_input()方法之前执行expand_dims(x,axis=0)？fromkeras.applications.resnet50importResNet50fromkeras.preprocessingimportimagefromkeras.applications.resnet50importpreprocess_inputimportnu
我正在尝试以下keras文档页面中的示例keras代码，https://keras.io/applications/keras模块的preprocess_input(x)函数在下面的代码中做了什么？为什么我们必须在传递给preprocess_input()方法之前执行expand_dims(x,axis=0)？fromkeras.applications.resnet50importResNet50fromkeras.preprocessingimportimagefromkeras.applications.resnet50importpreprocess_inputimportnu
我从sklearn网页得到这个:管道:带有最终估计器的转换管道Make_pipeline:根据给定的估算器构造管道。这是Pipeline构造函数的简写。但我仍然不明白什么时候必须使用每个。谁能举个例子？ 最佳答案 唯一的区别是make_pipeline会自动为步骤生成名称。需要步骤名称，例如如果您想使用带有模型选择实用程序(例如GridSearchCV)的管道。使用网格搜索，您需要为管道的各个步骤指定参数:pipe=Pipeline([('vec',CountVectorizer()),('clf',LogisticRegressi
我从sklearn网页得到这个:管道:带有最终估计器的转换管道Make_pipeline:根据给定的估算器构造管道。这是Pipeline构造函数的简写。但我仍然不明白什么时候必须使用每个。谁能举个例子？ 最佳答案 唯一的区别是make_pipeline会自动为步骤生成名称。需要步骤名称，例如如果您想使用带有模型选择实用程序(例如GridSearchCV)的管道。使用网格搜索，您需要为管道的各个步骤指定参数:pipe=Pipeline([('vec',CountVectorizer()),('clf',LogisticRegressi
