有什么方法可以在scikit-learn库中实现skip-gram吗？我已经手动生成了一个包含n-skip-gram的列表，并将其作为CountVectorizer()方法的词汇表传递给skipgrams。不幸的是，它的预测性能很差:准确率只有63%。但是，我使用默认代码中的ngram_range(min,max)在CountVectorizer()上获得了77-80%的准确率。有没有更好的方法在scikitlearn中实现skip-grams？这是我的部分代码:corpus=GetCorpus()#Thisonegettextfromfileasalistvocabulary=lis
Python声名显赫的os.system会抛出异常吗？如果有，是哪些？ 最佳答案 简短的回答:是的:>>>importos>>>os.system(None)TypeError...长答案:看这里http://docs.python.org/library/subprocess.html#subprocess-replacements查看如何避免使用os.system。 关于python-python的`os.system`会抛出异常吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的
让我保持简短。基本上我想知道的是:我应该这样做吗，pca.fit(normalize(x))new=pca.transform(normalize(x))或者这个pca.fit(normalize(x))new=pca.transform(x)我知道我们应该在使用PCA之前对我们的数据进行归一化，但是上面哪一个过程对于sklearn是正确的？ 最佳答案 通常，您会希望使用第一个选项。您的规范化将您的数据放置在PCA看到的新空间中，其转换基本上期望数据位于同一空间中。Scikit-learn提供的工具可通过在管道中串联估算器来透明且方
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
这个问题在这里已经有了答案:Runningshellcommandandcapturingtheoutput(21个答案)关闭2年前。在Python中，如果我使用“wget”通过os.system(“wget”)下载文件，它会在屏幕上显示如下:Resolving...Connectingto...HTTPrequestsent,awaitingresponse...100%[===========================================================================================================
是否可以将1-余弦相似度与scikitlearn的KNeighborsClassifier一起使用？This回答说不，但是在documentation上对于KNeighborsClassifier，它表示DistanceMetrics中提到的指标可用。距离度量不包括明确的余弦距离，可能是因为它不是真正的距离，但据说可以将函数输入到度量中。我尝试将scikit学习线性内核输入KNeighborsClassifier，但它给我一个错误，该函数需要两个数组作为参数。还有其他人试过这个吗？ 最佳答案 余弦相似度一般定义为xTy/(||x||
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想知道使用os.system()在Python脚本中调用bash命令是否被认为是一种好的风格。我也想知道这样做是否安全。我知道如何在Bash和Python中实现我需要的一些功能，但在Bash中实现它更简单、更直观。但是，我觉得写os.system("bashcode")是非常hackish。具体来说，我想将所有以特定扩展名结尾的文件移动到一个目录中。在bash中:*mv.ext/path
我很难将使用np.genfromtxt从CSV加载的结构化数组转换为np.array以使数据适合Scikit-Learn估算器。问题是在某些时候会发生从结构化数组到常规数组的强制转换，导致ValueError:can'tcastfromstructuretonon-structure。很长一段时间以来，我一直使用.view来执行转换，但这导致了NumPy的许多弃用警告。代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierdata=np.genfromtxt(path,dtype=float,de
现在我正在运行一个非常激进的网格搜索。我有n=135samples我正在运行23folds使用自定义交叉验证训练/测试列表。我有我的verbose=2.下面是我运行的:param_test={"loss":["deviance"],'learning_rate':[0.01,0.025,0.05,0.075,0.1,0.15,0.2],"min_samples_split":np.linspace(0.1,0.5,12),"min_samples_leaf":np.linspace(0.1,0.5,12),"max_depth":[3,5,8],"max_features":["log
我在scikit中使用TfidfVectorizer学习从文本数据创建矩阵。现在我需要保存这个对象以便以后重用。我尝试使用pickle，但出现以下错误。loc=open('vectorizer.obj','w')pickle.dump(self.vectorizer,loc)***TypeError:can'tpickleinstancemethodobjects我尝试在sklearn.externals中使用joblib，这再次给出了类似的错误。有什么方法可以保存这个对象以便我以后可以重用它吗？这是我的完整对象:classchangeToMatrix(object):def__ini
