scikits

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    저는 파이썬으로 작업 중이며 this tutorial을 사용하여 PCA를 구현했습니다. 모든 것이 훌륭하게 작동합니다. 공변량을 얻었습니다. 성공적으로 변형 했으므로 문제가없는 원래 크기로 가져 왔습니다. 그러나 미백은 어떻게 수행합니까? 나는 고유하여 고유 벡터를 분할 시도 : S, V = numpy.linalg.eig(cov) V = V/S[:, nu

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    나는 파이썬에서 scikits.learn을 사용하여 RBF SVM을 훈련 한 다음 결과를 절편 처리했습니다. 이것들은 이미지 처리 작업을위한 것이며, 테스트를 위해하고 싶은 것은 테스트 이미지의 모든 픽셀에 대해 각 분류자를 실행하는 것입니다. 즉, 픽셀 (i, j)에 중심을 둔 윈도우로부터 특징 벡터를 추출하고, 각 특징 벡터에서 각 분류자를 실행 한 후

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    리서치 프로젝트 용 파이어 폭스 모듈 audiolab을 설치해야합니다. 파이썬 모듈을 설치하고 파이썬 셸에서 가져올 모듈을 가져 오는 동안 호출시 오류를 반환합니다. 모듈에서 가장 기본적인 함수 중 하나 인 wavread(). 필자는 파이썬 2.7.6을 주로 사용하고 있습니다. 필자는 파이어 폭스 2.6.6 용 audiolab을 가져오고 설치했지만 wavr

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    입력에 numpy/scipy 배열이 필요한 scikit.learn을 사용하려고합니다. nltk에서 생성 된 기능 세트는 unigram 및 bigram 주파수로 구성됩니다. 수동으로 할 수도 있지만 많은 노력이 필요합니다. 그래서 제가 간과 한 해결책이 있는지 궁금합니다.

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    다른 길이의 훈련 시퀀스에 scikits.learn.hmm.GaussianHMM을 맞추고 싶습니다. 그러나 맞추기 방법을 사용하면 길이가 다른 시퀀스를 사용하지 않아도됩니다. obs = np.asanyarray(obs) 동일한 모양의 배열 목록에서만 작동합니다. 진행 방법에 대한 힌트가있는 사람이 있습니까?

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    파이 시스템 2.7이 설치되어 있고 audiolab 모듈을 사용해야합니다. Traceback (most recent call last): File "C:/Python27/trystuff", line 1, in <module> from scikits.audiolab import formatinfo as format File "C

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    이 코드 스 니펫을 사용하려고합니다. 나는 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 f

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    2D numpy 배열이 있습니다. 첫 번째 k 행과 모든 열을 포함하는 뷰를 만드는 방법이 있습니까? 포인트가 기본이되는 데이터를 복사 방지하는 것입니다 (배열 부분 복사하는 것은 가능하지 너무 큽니다.)와 같은