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Scipy讲解

----参考了ailearning SCIentific PYthon 简介 Ipython 提供了一个很好的解释器界面。 Matplotlib 提供了一个类似 Matlab 的画图工具。 Numpy 提供了 ndarray 对象，可以进行快速的向量化计算。 Scipy 是 Python 中进行科学计算的一个第三方库，以 Numpy 为基础。 Pand

python-是否有一种方法可以选择使用用户定义的距离量度来在scikits中选择k个最近的邻居？

我必须使用余弦相似性度量标准和一些其他用户定义的度量标准,将K最近邻用于一组向量.如何通过使用scikits学习来实现？我找到了sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier,但是我无法找出用户定义指标的任何选项.我当前正在使用最新版本的scikits学习0.11.解决方法:尚无法(尚未？)将预先

scikit学习：创建自定义CountVectorizer和ChiSquare时出现问题

我有以下代码(基于示例here),但无法正常工作： [...] def my_analyzer(s): return s.split() my_vectorizer = CountVectorizer(analyzer=my_analyzer) X_train = my_vectorizer.fit_transform(traindata) ch2 = SelectKBest(chi2,k=1) X_train = ch2.fit_transform(X_train,Y_

python-使用观察权重绘制密度

有没有一种方法可以使用具有观测权重的数据来绘制密度？ 我有一个观测值x的向量和一个整数权重y的向量,这样y1表示我们对x1有多少个观测值.也就是说,密度 x y 1 2 2 2 2 3 等于1、1、2、2、2、2、2(2×1、5×2)的密度.据我了解,matplotlib.pyplot.hist(w

调用函数时,Python模块audiolab返回错误

我需要为一个研究项目安装Python模块audiolab,并设法安装了该模块并将模块导入Python shell,但在调用模块中最基本的功能之一wavread()时返回了错误. ). 我主要使用的是Python2.7.1,尽管我确实尝试回溯并安装了适用于Python2.6.6的audiolab,但在导入并调用wavread()函数后才发现相

如何获得GridSearchCV部分完成的结果？

我已经开始在很大范围内对SVM参数进行网格搜索. 已经计算了大部分搜索空间,现在我得到了最后一个过程,该过程已经进行了100个小时. 我想看看已经计算过的结果. 有什么办法吗？提前致谢！解决方法:不幸的是,当前的GridSearchCV实现没有异步/后台模式.但是,您可以实现自己的custom scorer

Python scikits – 缓冲区的维数错误(预期1,得2)

我正在尝试此代码段.我正在使用scikits.learn 0.8.1 from scikits.learn import linear_model import numpy as np num_rows = 10000 X = np.zeros([num_rows,2]) y = np.zeros([num_rows,1]) # assume here I have filled in X and y appropriately with 0s and 1s from the data

python – 使用scikit限制线性回归预测值

我正在使用数据集训练线性回归模型,该数据集在区间[0,10]中具有实值标签.我在测试集上的预测值有一些超过10的预测.有没有办法将预测限制在10. 我正在考虑进行条件检查,如果预测超过10,我明确地将其设置为10. 有没有更好的办法？解决方法:如果y是回归对象的预测方法的输出,那么你可以

朴素贝叶斯分类器使用python

我正在使用scikit-learn来查找文档的Tf-idf权重,然后使用Naive 贝叶斯分类器对文本进行分类.但是文档中所有单词的Tf-idf权重都是负数,除了少数.但据我所知,负值意味着不重要的术语.那么有必要将整个Tf-idf值传递给贝叶斯分类器吗？如果我们只需要通过其中的一小部分,我们该怎么做呢？

python – 在Scikit-learn中小于精度和召回的F1

我正在进行多级分类,具有不平衡的类别. 我注意到f1总是小于精度和召回的直接调和平均值,在某些情况下,f1甚至小于精度和召回率. 仅供参考,我将metrics.precision_score(y,pred)称为精度等等. 我知道微观/宏观平均值的差异,并通过使用precision_recall_fscore_support()的类别结果测