我正在尝试应用Scikit中的SVM学习对我收集的推文进行分类。因此，将有两个类别，将它们命名为A和B。现在，我将所有推文分类在两个文本文件中，“A.txt”和“B.txt”。但是，我不确定ScikitLearnSVM需要什么类型的数据输入。我有一个以标签(A和B)作为键的字典，以及一个特征字典(unigrams)及其频率作为值。抱歉，我是机器学习的新手，不确定我应该怎么做才能让SVM正常工作。我发现SVM使用numpy.ndarray作为其数据输入的类型。我需要根据自己的数据创建一个吗？应该是这样的吗？LabelsfeaturesfrequencyA'book'54B'movies'
我编写了以下代码并在小数据上对其进行了测试:classif=OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='rbf'))classif.fit(X,y)其中X,y(X-30000x784矩阵，y-30000x1)是numpy数组。在小数据算法上效果很好，给我正确的结果。但我在大约10小时前运行了我的程序......它仍在进行中。我想知道需要多长时间，或者它以某种方式卡住了？(笔记本电脑规范4GB内存，Corei5-480M) 最佳答案 SVM训练可以任意长，这取决于几十个参数:C参数-错误分类惩罚越大，过程越
我如何在mac上安装libicu-dev。这是文档中推荐的指令sudoapt-getinstallpython-numpylibicu-devhttp://polyglot.readthedocs.org/en/latest/Installation.html我正在使用anaconda，但它似乎总是抛出一个Infileincludedfrom_icu.cpp:27:./common.h:86:10:fatalerror:'unicode/utypes.h'filenotfound#include错误 最佳答案 我刚刚在OSX上安装了
我目前有两个numpy数组:X-(157,128)-157组128个特征Y-(157)-特征集的分类这是我为尝试构建这些特征的线性分类模型而编写的代码。首先，我将数组改编为Tensorflow数据集:train_input_fn=tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={"x":X},y=Y,num_epochs=None,shuffle=True)然后我尝试拟合SVM模型:svm=tf.contrib.learn.SVM(example_id_column='example_id',#notsurewhythisisnecessaryfeature_
我发现很多人在用pip安装python包时遇到问题，因为没有安装python-dev。主要是错误:fatalerror:Python.h:Nosuchfileordirectory所以问题是:python-dev应该是pip的必需依赖项吗？还是这只是某些使用pip安装的软件包的问题？如果是，是否需要采取某些步骤来确保用户在安装您的模块时不会遇到错误？ 最佳答案 我认为这实际上不属于StackOverflow，但以防万一我错了......首先，python-dev不是Python的东西，它是Ubuntu或Fedora或其他发行版的东西
使用pythonscikitsvm，在运行clf.fit(X,Y)后，您将获得支持向量。我可以在实例化svm.SVC对象时直接加载这些支持向量(将它们作为参数传递)吗？这意味着我不需要每次都运行fit()方法来进行预测 最佳答案 来自scikit手册:http://scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html1.2.4模型持久化可以使用Python内置的持久化模型，即pickle，将模型保存在scikit中。>>>fromsklearnimportsvm>>>froms
我正在尝试实现SVM损失函数及其梯度。我找到了一些实现这两个的示例项目，但我无法弄清楚它们在计算梯度时如何使用损失函数。这里是损失函数的公式:我无法理解的是，如何在计算梯度时使用损失函数的结果？示例项目按如下方式计算梯度:foriinxrange(num_train):scores=X[i].dot(W)correct_class_score=scores[y[i]]forjinxrange(num_classes):ifj==y[i]:continuemargin=scores[j]-correct_class_score+1#notedelta=1ifmargin>0:loss+=
我们正在尝试安装PIL并收到错误错误:命令“gcc”失败，退出状态为1许多类似的问题，包括这个(installingReportlab(error:command'gcc'failedwithexitstatus1))，建议安装python-dev包。Windows7的来源在哪里。pipinstallpython-dev不起作用。 最佳答案 Windows似乎没有python-dev包。但是Windows的Python安装程序通常会在主Python目录中安装一个子目录include。所以在C:\Python中使用Python你会得到
像django用户的任何其他用户一样，我提供静态文件。我选择使用django-staticfiles为基本上将集成它的django1.3做好准备intothecore.我的问题真的很简单——这非常适合将多个媒体源放在一起并在Django模板中以统一的方式引用它们。但是，我经常像这样在Css中使用图像背景:#itemname{background-image:url('/path/to/image.png');}我的问题很简单——如果我使用绝对名称，我必须对它们进行硬编码。如果我使用相对名称，移动到“子目录”url会弄乱这些元素的资源位置，并且无法加载它们。那么，如何将此解决方案扩展到C
我目前正在开发一款从头开始用纯JavaScript编写的小型Canvas游戏。游戏涉及2d光照算法similartothisone，但使用一个光源和25个多边形，这使得每帧大约30,000次计算。我的帧速率在Safari中很好，在Chrome中很一般，在Firefox中无法播放。但是，如果我在玩游戏时打开Chrome开发者控制台，帧速率与Safari相同。这可能是什么原因？在评论提示窗口大小可能会影响帧率后，我发现窗口越小，游戏运行越流畅，但仅在chrome中。在屏幕上绘制的数量或游戏使用的任何计算完全不取决于屏幕尺寸。我纯粹用眼睛测量帧率差异，你可以在这些gif中看到效果:坏的，大窗
