我正在基于TF-IDF向量空间模型进行文本分类。我只有不超过3000个样本。为了公平评估，我正在使用5折交叉评估分类器validation.但让我困惑的是，是否需要在每次foldcross-validation中重建TF-IDFVectorSpaceModel。也就是说，我是否需要在每次折叠交叉验证中重建词汇表并重新计算词汇表中的IDF值？目前我正在基于scikit-learn工具包进行TF-IDF转换，并使用SVM训练我的分类器。我的方法是:首先，我将手上的样本按照3:1的比例进行划分，其中的75%用于拟合TF-IDF向量空间模型的参数。这里的参数就是尺寸词汇表和其中包含的术语，还有
我理解数据集API是一种迭代器，它不会将整个数据集加载到内存中，因此它无法找到数据集的大小。我说的是存储在文本文件或tfRecord文件中的大量数据的上下文。这些文件通常使用tf.data.TextLineDataset或类似的东西读取。使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices可以轻松找到加载的数据集的大小。我询问数据集大小的原因如下:假设我的数据集大小是1000个元素。批量大小=50个元素。然后训练步骤/批处理(假设1个纪元)=20。在这20个步骤中，我想将我的学习率从0.1呈指数衰减到0.01作为tf.train.exponential_decay(
我最近将我的编程转移到64位Windows7机器上，并安装了相关的库。但是我在使用Scipy-Sparse库时遇到了问题。我已经为Windows安装了scipy0.12.0-amd64-py27(因为我的python2.7安装是64位版本)版本，当直接使用scipy库时，我没有遇到任何错误。例如importscipyprintscipy.version返回正如预期的那样。但是当尝试按如下方式导入稀疏库时:fromscipyimportsparse我得到:ImportError:DLLloadfailed:%1isnotavalidWin32application.可悲的是我的知识有限，
我是plotly的新手，在jupyter笔记本中生成它们时我遇到了问题。每当我生成一个图时，一切正常，但是当我尝试保存笔记本时，我收到一条错误消息，告诉我笔记本验证失败，因为它在任何给定模式下都无效(直接从图中获取的示例.ly网站)。这是一个例子:importplotly.plotlyaspyiplot([{"x":[1,2,3],"y":[3,1,6]}])当我尝试保存笔记本时收到以下消息:笔记本验证失败:{u'data':[{u'y':[3,1,6],u'x':[1,2,3]}],u'layout':{}}不是在任何给定模式下有效:{"data":[{"y":[3,1,6],"x"
在tf.datatalk在2018年TensorFlow开发者峰会上，DerekMurray提出了一种结合tf.data的方法具有TensorFlow急切执行模式的API(在10:54)。我尝试了那里显示的代码的简化版本:importtensorflowastftf.enable_eager_execution()dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.random_uniform([50,10]))dataset=dataset.batch(5)forbatchindataset:print(batch)导致TypeError:'B
我正在使用PyCharm调试Python(3.5)程序(PyCharmCommunityEdition2016.2.2；Build#PC-162.1812.1，构建于2016年8月16日；JRE:1.8.0_76-release-b216x86；JVM:JetBrainss.r.o的OpenJDK服务器VM)在Windows10上。问题:当在某些断点处停止时，调试器窗口停留在“收集数据”，最终超时。(无法显示帧变量)要显示的数据既不特殊，也不是特别大。PyCharm可以以某种方式使用它，因为上述数据的某些值的条件断点工作正常(程序中断)——看起来收集它仅用于显示(而不是操作目的)的过程
postman上传文件（multipart/form-data请求）背景网页的form表单中，如果存在上传文件的表单，则需要将form标签设置enctype="multipart/form-data"属性，意思是将Content-Type设置成multipart/form-data。那么如何使用postman发送multipart/form-data请求呢？基础原理：什么是multipart/form-data请求Content-Type：multipart/form-data;boundary=表单中的enctype属性规定在发送到服务器之前应该如何对表单数据进行编码。enctype有三种类
我有一个小型编辑应用程序，其中包含以下文件。当我提交表单时，它显示AttributeError:'EditForm'objecthasnoattribute'validate_on_submit'谁能告诉我这是什么问题？表单.pyfromflask.ext.wtfimportFormfromwtformsimportForm,TextField,BooleanField,PasswordField,TextAreaField,validatorsfromwtforms.validatorsimportRequiredclassEditForm(Form):"""edituserProf
我有一些相似时期的数据集。是当时人的呈现，时间大概一年。数据不是定期收集的，而是相当随机的:每年15-30个条目，来自5个不同的年份。根据每年的数据绘制的图表大致如下:用matplotlib制作的图表。我有datetime.datetime,int格式的数据。是否有可能以任何明智的方式预测future的结果？我最初的想法是计算所有以前出现的平均值并预测它会是这个。不过，这并没有考虑当年的任何数据(如果它一直高于平均水平，猜测可能会略高)。数据集和我的统计知识有限，所以每一个见解都是有帮助的。我的目标是首先创建一个原型(prototype)解决方案，尝试我的数据是否足以满足我正在尝试做的
我在django应用程序中有一个简单的View，我只想在其中一种形式有效时显示它。我有类似的东西:@login_required@require_role('admin')defnew_package(request):invoicing_data_form=InvoicingDataForm(instance=request.user.account.company.invoicingdata)ifinvoicing_data_form.is_valid():#allherereturnHttpResponse('Formvalid')else:logger.info("Formin
