按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭11年前。存在这样的风险，即这要么被视为语言巨魔，要么无法进行基本的Google搜索；请放心，这不是前者，希望不是后者。无论如何，作为一名大型企业Java开发人员(SE和EE)，我觉得我的技能有点陈旧，而且我知道多年来人们对Python感到兴奋，所以它一直在我的list上进入。我已经阅读了O'Reilly的LearningPython的前几章，可以一起破解一些代码
我正在尝试理解由scikit(http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html)实现的DBSCAN算法的示例。我换了行X,labels_true=make_blobs(n_samples=750,centers=centers,cluster_std=0.4)使用X=my_own_data，因此我可以将自己的数据用于DBSCAN。现在，变量labels_true是make_blobs的第二个返回参数，用于计算结果的一些值，如下所示:print"Homogeneity:%0.3f"%metrics.ho
我目前正在研究ODP文档的大规模分层文本分类。提供给我的数据集是libSVM格式的。我正在尝试运行python的scikit-learn的线性核SVM来开发模型。以下是来自训练样本的样本数据:299454:111742:118884:1426840:135147:152782:172083:173244:178945:179913:179986:186710:3117286:1139820:1142458:1146315:1151005:2161454:3172237:11091130:11113562:11133451:11139046:11157534:11180618:21182
我正在推出自己的预测器，并希望像使用任何scikit例程(例如RandomForestRegressor)一样使用它。我有一个包含fit和predict方法的类，它们似乎工作正常。但是，当我尝试使用某些scikit方法(例如交叉验证)时，出现如下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py",line1152,incross_val_scorefortrain,testincv)File"C:\Python27\
Scikit-Learn的TfidfVectorizer将原始文档集合转换为TF-IDF特征矩阵。我想将特征名称矩阵转换为TF-IDF特征，而不是原始文档。您输入fit_transform()的语料库应该是一组原始文档，但我希望能够将它(或类似函数)输入一组数组每个文档的功能。例如:corpus=[['orange','red','blue'],['orange','yellow','red'],['orange','green','purple(ifyoubelieveinpurple)'],['orange','reddishorange','blackandblue']]...与
如果我们选择bootstrap=False，RandomForestClassifier()会做什么？根据这个链接中的定义http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html#sklearn.ensemble.RandomForestClassifierbootstrap:boolean,optional(default=True)Whetherbootstrapsamplesareusedwhenbuildingtrees.问这个是因为我想对时间序列使
我正在使用pythonscikit-learn包中的高斯混合模型来训练我的数据集，但是，我在编码时发现了这一点--G=mixture.GMM(...)--G.fit(...)--G.score(和特征)得到的对数概率是正实数...这是为什么呢？不是对数概率保证为负吗？我明白了。高斯混合模型返回给我们的是对数概率“密度”而不是概率“质量”，因此正值是完全合理的。如果协方差矩阵接近于奇异，那么GMM将不会表现良好，通常这意味着数据不适合此类生成任务 最佳答案 正对数概率没问题。请记住，GMM计算的概率是概率密度函数(PDF)，因此在任何
我无法安装scikit-learn.我可以通过从源代码构建它们或通过pip毫无问题地安装其他包。对于scikit-learn，我尝试在GitHub上克隆项目并通过pip安装但没有成功。有人可以帮忙吗？这是我的pip.log的一部分:Downloading/unpackingscikit-learnRunningsetup.pyegg_infoforpackagescikit-learnWarning:Assumingdefaultconfiguration(scikits/learn/{setup_scikits.learn,setup}.pywasnotfound)Warning:A
我正在尝试使用SVM进行多标签分类。我有近8k个特征，也有长度接近400的y向量。我已经有二值化的Y向量，所以我没有使用MultiLabelBinarizer()但是当我将它与我的Y数据的原始形式一起使用时,它仍然给出同样的东西。我正在运行这段代码:X=np.genfromtxt('data_X',delimiter=";")Y=np.genfromtxt('data_y',delimiter=";")training_X=X[:2600,:]training_y=Y[:2600,:]test_sample=X[2600:2601,:]test_result=Y[2600:2601,:
问题背景在Python中使用scikit-learn，我尝试将二次多项式曲线拟合到一组数据，以便模型的形式为y=a2x^2+a1x+a0和an系数将由模型提供。问题我不知道如何使用该程序包来拟合多项式曲线，而且关于如何进行拟合的清晰引用资料似乎少得惊人(我已经查找了一段时间)。我看过thisquestionondoingsomethingsimilarwithNumPy,还有thisquestionwhichdoesamorecomplicatedfitthanIrequire.好的解决方案应该是什么样的希望，一个好的解决方案会像这样解决(示例改编self正在使用的线性拟合代码):x=
