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8年前。Improvethisquestion我们需要一个内容分类模块。贝叶斯分类器似乎就是我要找的。我们应该选择Orange还是NLTK？
我正在尝试使用pandas将分类值转换为二进制值。这个想法是将每个唯一的分类值视为一个特征(即一列)，并根据特定对象(即行)是否分配给该类别来放置1或0。以下是代码:data=pd.read_csv('somedata.csv')converted_val=data.T.to_dict().values()vectorizer=DV(sparse=False)vec_x=vectorizer.fit_transform(converted_val)numpy.savetxt('out.csv',vec_x,fmt='%10.0f',delimiter=',')我的问题是，如何使用列名保
我在R、pythonstatmodels和sklearn中做了一些逻辑回归实验。虽然R和statmodels给出的结果一致，但与sklearn返回的结果存在一些差异。我想了解为什么这些结果不同。我理解这可能不是木头下使用的相同优化算法。具体来说，我使用标准的Default数据集(在ISLbook中使用)。以下Python代码将数据读入数据框Default。importpandasaspd#dataisavailablehereDefault=pd.read_csv('https://d1pqsl2386xqi9.cloudfront.net/notebooks/Default.csv'
我遇到了一组图片的问题，需要对它们进行分类。问题是，我对这些图像一无所知。所以我计划使用我能找到的尽可能多的描述符，然后对这些进行PCA以仅识别对我有用的描述符。如果有帮助的话，我可以对很多数据点进行监督学习。但是，图片有可能相互连接。这意味着可能会有从ImageX到ImageX+1的发展，尽管我有点希望每个图像中的信息都能解决这个问题。我的问题是:我如何在使用Python时做到最好？(我想先做一个概念证明，速度不是问题)。我应该使用哪些库？是否已经有此类图像分类的示例？使用一堆描述符并通过PCA处理它们的示例？老实说，这部分对我来说有点可怕。虽然我认为python应该已经为我做了这样
使用scikit-learn0.10为什么下面的简单代码片段:fromsklearn.naive_bayesimport*importsklearnfromsklearn.naive_bayesimport*printsklearn.__version__X=np.array([[1,1,1,1,1],[0,0,0,0,0]])print"X:",XY=np.array([1,2])print"Y:",Yclf=BernoulliNB()clf.fit(X,Y)print"Prediction:",clf.predict([0,0,0,0,0])打印出“1”的答案？在[0,0,0,0,
图像分类?文章目录图像分类?前言?一、ILSVRC竞赛二、卷积神经网络（CNN）发展1.网络进化2.AlexNet网络3.VGG网络4.GoogLeNet网络5.ResNet网络总结前言?上一章介绍了深度学习的基础内容，这一章来学习一下图像分类的内容。图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100任务，到后来的imagenet任务，图像分类模型伴随着数据集的增长，一步一步提升到了今天的水平。现在，在imagenet这样的超过100
我一直在使用RubyClassifierlibrary至classifyprivacypolicies.我得出的结论是，这个库中内置的简单词袋方法是不够的。为了提高我的分类准确率，除了单个单词之外，我还想在n-gram上训练分类器。我想知道是否有一个库可以预处理文档以获得相关的n-gram(并正确处理标点符号)。一种想法是我可以预处理文档并将伪ngram提供给Ruby分类器，例如:wordone_wordtwo_wordthree或者也许有更好的方法来执行此操作，例如从一开始就内置了基于ngram的朴素贝叶斯分类的库。如果他们能完成工作，我愿意在这里使用Ruby以外的语言(如果需要，P
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'
我已经用非常大的数据集从PythonSckit学习模块训练了一个RandomForestClassifier，但问题是我怎样才能保存这个模型并让其他人在他们的末端应用它。谢谢! 最佳答案 推荐的方法是使用joblib，这会产生比pickle小得多的文件:fromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(clf,'filename.pkl')#thenyourcolleaguescanloaditclf=joblib.load('filename.pkl')参见onlinedocs
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
