我正在使用sklearn的NMF和LDA子模块来分析未标记的文本。我阅读了文档，但不确定这些模块(NMF和LDA)中的变换函数是否与R的主题模型中的后验函数相同(请参阅PredictingLDAtopicsfornewdata)。基本上，我正在寻找一个函数，它可以让我使用在训练集数据上训练的模型来预测测试集中的主题。我预测了整个数据集的主题。然后我将数据分成训练集和测试集，在训练集上训练模型并使用该模型转换测试集。虽然预计我不会得到相同的结果，但比较这两个运行主题并不能向我保证转换函数与R的包具有相同的功能。非常感谢您的回复。谢谢 最佳答案
小波变换前言一、小波变换的介绍和理解二、常用函数1.wden2.dwt和idwt3.wavedec和wrcoef4.upwlev5.wpdec和wprec三、wavelettoolbox的应用前言我们可以通过常见的函数和toolbox两个办法来制定我们需要的小波变换，因为它与傅里叶不同点在于小波变换不是唯一确定的，例如不同的尺度下做的小波变换会不一样。小波变换的函数有很多，本文给了最常见的几种。在toolbox使用中，也会对比函数，整理各个参数的涵义。下图是常见的小波基函数参数表示和名称，其中的N是可以调节的整数。一、小波变换的介绍和理解小波变换是一种时域变换，是傅里叶分析的发展和延拓。相对于
我正在使用MicrosoftKinect收集有关对象的深度数据。根据这些数据，我创建了点“云”(点云)，在绘制时，我可以查看使用Kinect扫描的对象。但是，我希望能够从不同的“View”收集多个点云并将它们对齐。更具体地说，我想使用类似IterativeClosestPoint(ICP)的算法。为此，通过计算我收集的每个云与之前收集的云之间的旋转和平移来转换我的点云中的每个点。但是，虽然我了解ICP背后的过程，但我不明白如何在3D中实现它。也许是我数学经验不足，或者是我对OpenCV等框架的经验不足，但我找不到解决方案。我想避免像点云库这样的库为我做这种事情，因为我想自己做。感谢任何
我尝试根据以下公式实现傅立叶级数函数:...哪里......和...这是我解决问题的方法:importnumpyasnpimportpylabaspy#Define"x"range.x=np.linspace(0,10,1000)#Define"T",i.efunctions'period.T=2L=T/2#"f(x)"functiondefinition.deff(x):returnnp.sin(np.pi*1000*x)#"a"coefficientcalculation.defa(n,L,accuracy=1000):a,b=-L,Ldx=(b-a)/accuracyintegr
在Python中，给定一个列表，我可以通过关键函数对其进行排序，例如:>>>defget_value(k):...print"heavycomputationfor",k...return{"a":100,"b":30,"c":50,"d":0}[k]...>>>items=['a','b','c','d']>>>items.sort(key=get_value)heavycomputationforaheavycomputationforbheavycomputationforcheavycomputationford>>>items['d','b','c','a']如您所见，列表不
我正在尝试使用枢轴点执行基本的仿射变换。importcv2importnumpyasnpimportPILimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv2.imread('earth.png')img_pivots=cv2.imread('earth_keys.png')map_img=cv2.imread('earth2.png')map_pivots=cv2.imread('earth2_keys.png')pts_img_R=np.transpose(np.where(img_pivots[:,:,2]>0))pts_img_G=np.transpose(n
这个问题在这里已经有了答案:whatisthedifferencebetween'transform'and'fit_transform'insklearn(9个回答)关闭4年前。我无法理解transform()和fit_transform()究竟是如何协同工作的。我在我的训练数据集上调用fit_transform()，然后在我的测试集上调用transform()。但是，如果我在测试集上调用fit_transform()，我会得到不好的结果。谁能给我解释一下这是怎么发生的以及为什么会发生？
我正在尝试使用scipy.optimize包来优化离散优化问题(全局优化)。根据文档，在scipy.optimize.anneal中实现的模拟退火应该是一个不错的选择。但我不确定如何强制优化器只搜索搜索空间的整数值。有人可以帮忙吗？一个说明性的例子:f(x1,x2)=(1-0.4*x1)^2+100*(0.6*x2-0.4*x1^2)^2其中，$x1,x2\inI$ 最佳答案 我检查了scipy.optimize.anneal，但看不到使用离散值的方法。自己实现它的方法是创建一个自定义的“移动”函数，但是您必须指定时间表(通过字符串
我认为Sympy在计算Fouriertransform时出错了的三角函数。例如:fromsympyimportfourier_transform,sinfromsympy.abcimportx,kprintfourier_transform(sin(x),x,k)预期的答案viaMathematica是但Sympy返回0。有时该函数运行良好，因为fourier_transform(Heaviside(t)*cos(t),t,omega)和fourier_transform(Heaviside(t)*sin(t),t,omega)返回正确答案。我认为Sympy可能正在使用拉普拉斯变换来计
尝试在Python中计算SVD以找到光谱中最重要的元素，并创建了一个仅包含最重要部分的矩阵。在python中我有:u,s,v=linalg.svd(Pxx,full_matrices=True)返回3个矩阵；其中“s”包含对应于u、v的大小。为了构造一个包含信号所有重要部分的新矩阵，我需要捕获“s”中的最高值并将它们与“u”和“v”中的列以及生成的矩阵相匹配应该给我最重要的数据部分。问题是我不知道如何在Python中执行此操作，例如，我如何找到“s”中的最高数字并选择“u”和“v”中的列以创建一个新矩阵？(我是Python和numpy的新手)所以非常感谢任何帮助编辑:importwav
