我正在尝试训练一个前馈神经网络,用于二进制分类。我的数据集是6.2M,维度是1.5M。我正在使用PyBrain。我甚至不能加载一个数据点。我去叫MemoryError。
我的代码片段是:
Train_ds = SupervisedDataSet(FV_length, 1) #FV_length is a computed value. 150000
feature_vector = numpy.zeros((FV_length),dtype=numpy.int)
#activate feature values
for index in nonzero_index_list:
在学习随机森林时,我遇到了以下几点:
varianceReduce 原始数据集D包含d列和n行每个引导数据集Di包含d‘列和m行减小列采样比d'/d以降低行采样比m/n以减少方差
我在想我怎么才能在科学学习中做到这一点。
Q1.,如果我认为这两个比率都是超参数,那么我如何进行随机搜索呢?比如使用类似于或其他API的工具?
Q2.也检查了。它有一个属性max_sample。在它的描述中,医生说the number of samples to draw from X to train each base estimator。但是,我对它为什么使用单词max感到困惑?我们不能在任何地方指定固
我正在将Python类翻译到Matlab。其中大部分都是简单明了的,但我对Python语法不太熟悉(我很少使用它)。我被困在以下几个方面:
# find the basis that will be uncorrelated using the covariance matrix
basis = (sqrt(eigenvalues)[newaxis,:] * eigenvectors).transpose()
有人能帮我弄清楚Matlab的语法是什么吗?
我在谷歌上发现,np.newaxis增加了数组的维数,而transpose非常清楚。因此,对于newaxis来说,在matlab中使用cat
我正在尝试使用numpy包将一些MATLAB代码转换为Python,但不确定eig(A)和diag(A)返回的确切内容,其中A是我的问题标题的矩阵。 例如,我在matlab中有以下代码: [U,autoval] = eig(S);
[d,i] = sort(-diag(autoval));
% where S is a 2 x 2 matrix, [1.1762 1.2076; 1.2076 1.5364] 在numpy中,我可以通过执行以下操作来复制第一行: autoval, U = np.linalg.eig(S) 我得把订单过滤掉。如果我错了,请纠正我,在MATLAB中,第一行eig