scikit-learn ist eine Machine-Learning-Bibliothek für Python, die einfache und effiziente Werkzeuge für die Datenanalyse und das Data Mining bietet, wobei der Schwerpunkt auf maschinellem Lernen liegt. Es ist für jeden zugänglich und in verschiedenen Kontexten wiederverwendbar. Es basiert auf NumPy und SciPy. Das Projekt ist Open Source und kommerziell nutzbar (BSD-Lizenz).
Ich lese diesen Thread über den Unterschied zwischen SVC() und LinearSVC() in scikit-learn.
Jetzt habe ich einen Datensatz mit einem binären Klassifikationsproblem (für solch ein Problem könnte der Eins-zu-Eins / Eins-zu-Rest-Strategi...
Ich probiere scikit-lernen LinearRegression-Modell auf einem einfachen Datensatz (kommt von Andrew NG Kurs Kurs, ich ist nicht wirklich wichtig, schauen Sie die Handlung als Referenz)
das ist mein Skript
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meine Frage ist:
Ich erwarte...
Ich habe Daten mit 4 Klassen und ich versuche, einen Klassifikator zu bauen. Ich habe ~ 1000 Vektoren für eine Klasse, ~ 10 ^ 4 für eine andere, ~ 10 ^ 5 für die dritte und ~ 10 ^ 6 für die vierte. Ich hatte gehofft, Kreuzvalidierung zu verwende...
Wie kann ich einen Präprozessor an TfidfVectorizer übergeben?
Ich habe eine Funktion erstellt, die eine Zeichenfolge und eine vorverarbeitete Zeichenfolge zurückgibt
dann setze ich Prozessor-Parameter auf diese Funktion "Präprozessor = Vorverarb...
Ich führe den folgenden Code aus, um die Textmatrix in die TF-IDF-Matrix zu konvertieren.
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Ich bekomme folgende Ausgabe
X_vovab =
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und X_mat =
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Jetzt verstehe ich nicht, wie diese Punkte berechnet werden. Meine Idee...
Ich suche nach einem Modul in sklearn, mit dem Sie die Wort-Wort-Co-Occurrence-Matrix ableiten können. Ich kann die Dokument-Term-Matrix bekommen, aber nicht sicher, wie man eine Wort-Wort-Matrix von Ko-Vorkommen erhält.
Ich habe EPD 7.3.1 installiert (heutzutage Enthought Canopy genannt), welches mit scikit-learn v 0.11 geliefert wird. Ich benutze Ubuntu 12.04. Ich muss v 0.12 von scikit-learn installieren.
Der scikit-learn Dokument sagt klicke das Reposit...
Ich versuche, scikit-learn und Machine Learning mit dem Boston Housing Data Set zu lernen.
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Basierend auf diesem neuen Modell clf_sgd , versuche ich die y basierend auf der ersten Instanz von X_train vorherzusagen.
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Ich benutze die scikit-learn Machine-Lernbibliothek (Python) für ein maschinelles Lernprojekt. Einer der Algorithmen, die ich verwende, ist die Gaussian Naive Bayes Implementierung. Eines der Attribute der Funktion GaussianNB () lautet wie fol...
Ich schreibe ein sehr einfaches Programm, um fehlende Werte in einem Datensatz mit scikit-learn's Imputer Klasse vorherzusagen.
Ich habe ein NumPy-Array erstellt, ein Imputer-Objekt mit strategy = 'mean' erstellt und fit_transform () für da...