Scikit-learn具有相当用户友好的机器学习python模块。我正在尝试训练用于自然语言处理(NLP)的SVM标记器，其中我的标签和输入数据是单词和注释。例如。词性标记，而不是使用double/整数数据作为输入元组[[1,2],[2,0]]，我的元组将如下所示[['word','NOUN'],['young','形容词']]任何人都可以举例说明如何将SVM与字符串元组一起使用吗？此处给出的教程/文档适用于整数/double输入。http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html 最佳答案

我使用pythonscikit-learn库在5000多个样本上安装了k-means算法。我想将最接近聚类中心的50个样本作为输出。我如何执行此任务？ 最佳答案 如果km是k-means模型，则数组X中每个点到第j个质心的距离是d=km.transform(X)[:,j]这给出了一个len(X)距离数组。最接近质心j的50个索引是ind=np.argsort(d)[::-1][:50]所以离质心最近的50个点是X[ind](或者使用argpartition，如果你有足够新的NumPy，因为这样会快很多)。

在tensorflow.contrib.learn中使用estimator.Estimator时，在训练和预测之后，modeldir中有这些文件:p>检查点events.out.tfevents.1487956647events.out.tfevents.1487957016图表.pbtxtmodel.ckpt-101.data-00000-of-00001model.ckpt-101.indexmodel.ckpt-101.meta当图形复杂或变量数量大时，graph.pbtxt文件和事件文件可能会非常大。这是一种不写这些文件的方法吗？由于模型重新加载只需要检查点文件，因此删除它们不

我认为对models.manager对象进行子类化和覆盖get_query_set方法或者只是在子类中创建一个新方法并使用该方法没有区别。原因是我从django书中举了例子；classMaleManager(models.Manager):defget_query_set(self):returnsuper(MaleManager,self).get_query_set().filter(sex='M')classFemaleManager(models.Manager):defget_query_set(self):returnsuper(FemaleManager,self).ge

我之前问过here提出以下代码行:parameters=[{'weights':['uniform'],'n_neighbors':[5,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]}]clf=GridSearchCV(neighbors.KNeighborsRegressor(),parameters,n_jobs=4)clf.fit(features,rewards)但是当我运行它时出现了另一个与之前提出的问题无关的问题。Python以以下操作系统错误消息结束:Process:Python[1327]Path:/Library/Frameworks/Python.

我正在为我的训练数据使用tensorflow数据集api，为tf.data.Dataset.from_generatorapi使用input_fn和生成器defgenerator():......yield{"x":features},labeldefinput_fn():ds=tf.data.Dataset.from_generator(generator,......)......feature,label=ds.make_one_shot_iterator().get_next()returnfeature,label然后我使用如下代码为我的Estimator创建了一个自定义mo

这个问题在这里已经有了答案:关闭11年前。PossibleDuplicate:Django-Iterateovermodelinstancefieldnamesandvaluesintemplate你好，我试图在模板中列出字段和通用Django模型的相应值。但是我找不到一个相当普遍的问题的内置解决方案。我非常接近解决方案，但找不到出路。view.py代码:defshowdetails(request,template):objects=newivr1_model.objects.all()fields=newivr1_model._meta.get_all_field_names()r

scikit-learn库具有以下看起来相似的分类器:逻辑回归分类器有不同的求解器，其中之一是'sgd'http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression它还有一个不同的分类器“SGDClassifier”和损失对于逻辑回归，参数可以称为“log”。http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear

我想进行降维和数据集成的主成分分析。我有3个特征(变量)和5个样本，如下所示。我想通过转换它们(计算第一台PC)将它们集成到一维(1个特征)输出中。我想使用转换后的数据进行进一步的统计分析，因为我相信它显示了3个输入特征的“主要”特征。我首先使用scikit-learn使用python编写了一个测试代码，如下所示。这是简单的情况，即3个特征的值都相等。换句话说，我对三个相同的向量[0,1,2,1,0]应用了PCA。代码importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCApca=PCA(n_components=1)samples=np.ar

我是一名中等能力的Python程序员，并且正在考虑开发我的第一个网络应用程序；似乎有大量的FOSSwebapp代码是用Ruby(即Rails)编写的，我怀疑这可能有助于我的学习曲线(即构建一个体面的，如果无用的webapp)。当然，互联网上有很多学习Ruby的Material，但想知道是否有任何特定的技巧/资源/方法可以方便地从Python迁移到Rails？ 最佳答案 MichaelHartl的RubyonRailsTutorial是迄今为止我在网上找到的最好的Rails介绍。如果您已经具备一般的Web应用程序开发经验，就很容易理解