scikit-learn

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    特征提取器在手写数字示例中使用scikit-learn实现SVM

    指导说明：“在监督问题的情况下，解释变量存储在.target成员中。”这是什么意思？ 在该示例中scikit站点： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_digits_classification.html 我不理解： 1）如果使用用于识别数字的任何特征提取器（边缘检测）。 2）目标矢量中的平均数是多少？图像显示的是相应的数字？
    python svm scikit-learn feature-extraction 2012-12-21

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    如何预测使用scikit？

    我已经使用拟合方法训练了一个名为clf的估计器，并将模型保存到磁盘。下一次运行该程序，它将从磁盘加载clf。 我的问题是： 如何预测其保存在磁盘上的样本？我的意思是，如何加载并预测？ 如何在预测后获取样本标签而不是标签整数？
    machine-learning scikit-learn 2012-12-28

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    如何使用sklearn load_files方法忽略一些文件？

    我的MAC OS会产生.DS_Store我的训练数据集的文件目录下，并load_files将加载它，并引发异常像 的UnicodeDecodeError：“UTF-8”编解码器不能解码位置，字节0xFF 1116 我想知道如何过滤.DS_Store文件，但删除它？
    python scikit-learn 2013-01-01

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    ICA在线学习scikit中的大型数据集

    我有一个很大的数据集，并试图从图像中获取gabor过滤器。当数据集变得太大时会出现内存错误。 到目前为止，我有这样的代码： import numpy from sklearn.feature_extraction.image import extract_patches_2d from sklearn.decomposition import MiniBatchDictionaryLearni
    python numpy machine-learning computer-vision scikit-learn 2013-01-01

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    哪种（机器学习）方法识别多变量时间序列中的不稳定运动三维结构？

    假设我以时间序列的形式对局部温度，风速，气压，湿度等进行了测量，这就是我从世界上所知道的。时不时会有龙卷风袭击我的探测器。 因为龙卷风不只是随机的东西，有一种模式，训练的眼睛可以识别时间序列......温度，风速等的一些变化以某种方式相互关联，具有不可预测性周围波动。 我想以某种自动方式做到这一点，以识别时间序列中的时间间隔，该时间间隔对应于我的探测器“看到”龙卷风的时间段。 哪种机器学习方法更适
    machine-learning neural-network scikit-learn pybrain 2013-01-02

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    使用sci-kit学习多值输出的分类

    让我们说我从训练集中选择了单个训练文档。我已经将它放入了我选择的特征中的特征向量X. 我试图做的事： self.clf = LogisticRegression() self.clf.fit(X, Y) 我Y就应该是这样的： [0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0] 我想训练我的一个单一的模式，使其最适合每个11个输出值同时。这似乎不适用于fit，因为我得到一个unhashable t
    python machine-learning scikit-learn 2013-01-02

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    显示功能名称

    我需要建立文本分类，现在我使用TfidfVectorizer和SelectKBest来选择功能，如下： vectorizer = TfidfVectorizer(sublinear_tf = True, max_df = 0.5, stop_words = 'english',charset_error='strict') X_train_features = vectorizer.fit_t
    machine-learning scikit-learn 2013-01-03

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    随机森林 - 概率估计（+ scikit学习具体）

    我有兴趣了解概率估计是如何通过随机森林来计算的，无论是通常还是特定于Python的scikit-learn库（其中probability_results是由predict_proba函数返回的）。 感谢， 盖伊
    machine-learning scikit-learn 2013-01-07

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    在Windows 7上安装python 3.3的scikit-learn

    我真的很陌生，可以安装Python和相关软件包的使用。 作为一名生物学家，我正在寻找很多可以帮助我模拟物种系统，生态变化等的新软件包。在经历了很多“Google-ing”之后，我遇到了scikit-learn。 但是，我在安装时遇到问题。我现在要花点时间为这篇文章的篇幅道歉。 我使用的是64位Python 3.3，并且有关联的NumPy（MKL 1.7.0）和SciPy。我安装了可以正常工作的分发
    scikit-learn python-3.3 2013-01-08

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    很难理解输出

    说我有一个这样的数据集： 5.9;0.645;0.12;2;0.075;32;44;0.99547;3.57;0.71;10.2;5 6;0.31;0.47;3.6;0.067;18;42;0.99549;3.39;0.66;11;6 ，其中1号11列表示的功能（酸性，氯化物等），最后一列表示给予项目评级（例如，5或6。） 数据集由此训练： target = [x[11] for x in
    python machine-learning scikit-learn random-forest 2013-01-08
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