我想在我自己的数据集上复制斯坦福讲座中提到的SVD方法。讲座的幻灯片如下
我的数据集是相同类型的,它是一个单词共生矩阵M,其大小为
<13840x13840 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 597828 stored elements in Compressed Sparse Column format>
从CountVectorizer()生成和处理,注意这是一个对称矩阵。
但是,当我试图从SVD中提取特性时,下列代码都不起作用,
第一次尝试:
scipy.
我的幻灯片在右边有一个形状,上面显示了文章的标题和摘录。幻灯片的其余部分显示了该功能图像。
我不想这个形状可点击。我的尝试是:
var left;
var right;
var totalSlides;
var shape;
revapi4.bind('revolution.slide.onloaded', function() {
totalSlides = revapi4.revmaxslide();
left = jQuery('.tp-leftarrow');
right = jQuery('.tp-rightar