有关机器学习算法的实施问题。关于机器学习的一般问题应该发布到他们的特定社区。
为什么我的输出数据帧形状不是1459 x 2而是1460 x 2
以下是我到目前为止所做的工作。 #importing必要的模块导入pandas作为pd import numpy as np import matplotlib.pyplot作为plt import seaborn as sns from sklearn.linear_model import ...
在Matlab中,为什么整个矩阵的L2范数的平方与行/列方L2的范数之和不匹配?
矩阵L2范数的平方应与所有行/列L2-Norm的平方和相匹配。参考:http://mathworld.wolfram.com/L2-Norm.html考虑在Matlab中跟随随机(4,3)矩阵...
我有这项工作,我必须通过从给定的数据集创建一个子矩阵。我将在下面解释。假设,我将数据设置为:100 200 300 400 500 600 101 201 301 401 501 ...
Kaggle要求我们上传CSV文件,但我不明白该怎么做。我有一个完整的代码,它给了我预测,我需要根据他们的ID编写这些预测并制作CSV ...
我是机器学习的新手。我目前正在解决以字符串为目标的分类问题。我已经拆分了测试和训练集,我已经处理了字符串属性...
NotFittedError:TfidfVectorizer - 词汇表没有安装python
目标:预测我的原始数据上的标签背景:我构建了一个SVM分类器我使用以下代码:0)导入模块从sklearn导入导入numpy为np ...
我是机器学习的新手。在阅读有关监督学习,无监督学习,强化学习的同时,我遇到了一个如下问题而感到困惑。请帮我识别......
sklearn.preprocessing中LabelEncoder的类似方法?
对于像性别这样的分类数据的编码我们通常在scikit中使用LabelEncorder()。但是,如果我要使用Tensorflow而不是Scikit Learn,那么......的等效功能或方法是什么?
这里有一些代码:df_tr_std = stats.zscore(df_tr [clmns])km = KMeans(n_clusters = 3,init ='k-means ++',n_init = 10,max_iter = 300,tol = 1e-04,random_state = 0)y_km = km.fit_predict(df_tr_std)...
我在一个包含两个类的大型图像数据集上训练CNN,我已经对我的验证类(y_test)进行了一次热编码:y_test = to_categorical(y_test,num_classes = 2)我想比较...
我开始使用sci-kit学习机器学习,并在机器学习中遇到了各种模型。在每个模型中,都有一个fit()函数。虽然我阅读了很多博客文章,但后来才知道......
据我所知,神经网络不擅长对“未知数”进行分类,即不属于学习类的项目。但面部检测/识别方法通常如何确定......
从sklearn.model_selection导入pandas as pd从sklearn.linear_model导入train_test_split导入LinearRegression Dataset = pd.read_csv('Salary_Data.csv')Salary,YearsExperience = Dataset ['...
如何使用fillna()函数在python中填写分类变量的NA / Null
我有一个包含一些分类变量的数据集,它们有一些缺失(NA / Null)。我想用该列的模式填充这些NA / Null。我累了以下的东西,但这不起作用......
我是R和机器学习的新手,我正在使用2个类的数据。我正在尝试进行交叉验证,但是当我尝试制作模型的混淆矩阵时,我得到一个错误,所有参数都必须...
我是机器学习的新手,想要做以下实现想要创建一个自定义.mlmodel,输入“xls或csv或nsdata of this files”,输出应该是double或array。 ...
Kullback Leibler Divergence是否已在TensorFlow中实施?
我正在使用tensorflow并使用Nueral Networks来解决多标签分类问题。我使用Softmax交叉熵作为我的损失函数:#Softmax loss cost = tf.reduce_mean(tf.nn ....
我用C ++和CUDA编写的TensorFlow r1.5操作的一部分涉及减少Tensor。我已经实现了简单的交错缩减算法,如此处所述。但是,......
我正在使用libsvm进行分类任务。我有10倍交叉验证,其中F1得分为0.80。但是,当我将训练数据集分成两部分时(一部分用于培训,另一部分用于...