파이썬에서 scikits.bvp_solver를 사용해야합니다. 현재이 패키지를 사용할 수없는 표준 Python 인터페이스로 Canopy를 사용하고 있습니다. 경계 값 문제를 해결할 수있는 또 다른 패키지가 있습니까? 또한 macports를 사용하여 다운로드를 시도했지만 gcc48 종속성을 빌드하려고 시도 할 때 프로 시저가 계속됩니다.
scikit learn (기계 학습 라이브러리)을 보완하기 위해 어떤 Python 라이브러리가 권장됩니까? 필자는 오디오 인식을 수행 할 수 있도록 .wav 파일을 기능 벡터로 나타내려고합니다. scikit.audiolab이 좋은 후보입니까? .wav 파일을 특성 벡터로 읽는 샘플 코드 또는 참조가 제공되는 경우 매우 감사하게 생각할 수 있습니다. 미리 감
Scikit에서 NB 분류를 수행하기 위해 맞춤 데이터를로드하려고합니다. Scikit에 샘플 데이터를로드하고 NB를 수행하는 데 도움이 필요합니다. 대상에 대한 범주 값을로드하는 방법 Train and Test에 대해 동일한 데이터를 사용하거나 테스트 용으로 완전한 세트를 사용하십시오. Sl No,Member ID,Member Name,Location,DO
확률 적으로 변화하는 부스트를 구현하기 위해 Python 용 Scikit 모듈을 사용하고 있습니다. 내 데이터 세트에는 2700 개의 인스턴스와 1700 개의 기능 (x)이 있으며 이진 데이터가 들어 있습니다. 내 출력 벡터가 'y'이고 0 또는 1 (이진 분류)이 포함되어 있습니다. 내 코드입니다 gb = GradientBoostingClassifier(
scikit에서 SVM을 학습하려고합니다. 나는이 예제를 따라 3D 피쳐 벡터로 조정하려고 시도했다. 나는 페이지 http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html 에서 예제를 시도해 보았다. 버그를 수정하는 동안 나는 다시 튜토리얼 설정에 와서이 발견 ValueError: X.shape[1] = 2 should be e
난 그냥 scikits를 통해 사용할 수있는 좋은 부트 스트랩 패키지를 시도하기 시작했습니다 부트 스트랩 : https://github.com/cgevans/scikits-bootstrap 하지만 난에 대한 신뢰 구간을 추정하기 위해 노력하고 문제가 발생했습니다 선형 회귀로부터의 상관 계수. 반환 된 신뢰 구간은 원래 통계의 범위를 벗어납니다. 여기 코드이
문제는 제목만큼 간단합니다. 내 점수 기능을 기반으로 모델을 훈련시키고 싶습니다. LinearRegression이 사용하는 최소 거리가 아닙니다. 내 점수 함수를 선언 한 유일한 곳은 모델 평가 알고리즘입니다. 사용하려는 점수 함수는 두 데이터 집합의 단조가 얼마나 가까운 지 (하나의 테스트, 한 번의 훈련)를 기준으로 점수를 반환하는 점수 함수입니다. d
효율적인 상수 Q 변환 (즉, FFT를 사용하여 프로세스 속도 향상)을 수행하는 Python 패키지를 찾고 있습니다. 나는 CQ-NSGT/sliCQ 도구라는 도구 상자를 발견,하지만 난 다음 오류 얻을 : File "build\bdist.win32\egg\nsgt\__init__.py", line 37, in <module>
File "build\bdis
스레드가 병렬이 아닌 오디오를 연속적으로 재생하는 문제를 해결 하는지를보기 위해 스레드가 아닌 다중 처리로 2 개의 사운드를 동시에 재생해야합니다. 파이썬의 GIL (Global Interpreter Lock) 때문인 것으로 추측됩니다. 2 일 전 a question를 추가했지만 내 설명이 복잡합니다. 다음은 간단한 버전입니다. 오디오가 들쭉날쭉 한 배열로