import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
dftrain = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv') # training data
dfeval = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv
我继承了大约一年前编写的一些代码,所以我猜想当时它使用的是 (现在是1.15.2)、 (现在是v1.1.0)和 (现在是v.0.20.0)。
它实现了,将n维空间缩减为1…。n-1维空间,它产生一个复数的数字序列(由于浮点不精确)。然后,该数组将被愉快地选中并输入,后者将立即抛出一个异常:
File "/…/lib/python3.6/site-packages/sklearn/cluster/mean_shift_.py", line 416, in fit
X = check_array(X)
File "/…/lib/python3.6/site-
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
我想用Python对矩阵进行对角化,下面是我的脚本:
import scipy.linalg as lg
vp = lg.eig(A) # eigen values and vectors
D = N.diag(vp[0]) # diagonalisation of A from its eigen values
P=vp[1] # such as A = P.D.P(-1)
Pm1=lg.inv(P)
但是我怀疑A不能对角化,但这并不能阻止Python计算D、P和P(-1),而不会有任何麻烦.更重要的是,D中的系数是复数,当A中的系数是实的时候,它
我已经做了一些关于自动编码器的研究,并且我了解到它们也可以用于特征提取(参见本网站上的这个问题作为一个例子)。大部分的例子似乎集中在应用于图像数据的自动编码器上,但我想将它们应用到一个更一般的数据集中。
因此,我在Python中使用keras框架实现了一个自动编码器。为了简单起见,为了测试我的程序,我对虹膜数据集进行了测试,告诉它将原始数据从4个特性压缩到2个,看看它的性能。
编码器似乎在压缩数据(编码器层的输出实际上只显示两列)。然而,这两列的值并没有出现在原始数据集中,这使我认为自动编码器在后台做了一些事情,选择/组合这些特性以获得压缩的表示形式。
以下是完整的工作示例:
from pan
我很难理解的训练过程。
我用伪代码给出了算法,据我所知:
# learning phase of Viola Jones
foreach feature # these are the pattern, see figure 1, page 139
# these features are moved over the entire 24x24 sample pictures
foreach (x,y) so that the feature still matches the 24x24 sample picture
# the features are sc
我正在尝试获得一个scipy稀疏矩阵的条件数。到目前为止,我设法做到这一点的方法是将矩阵转换为密集的,然后获得其特征值:
$ python
Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 26 2016, 10:47:25)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
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