scikit-learn

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joblibの減速の調査

joblibを使用して、カスタムランダムフォレストの実装列を並行して作成しようとしています。 タスクは恥ずかしそうに並行しているので、私はスピードアップを得ることがjoblibであまりにも厳しくすべきではないと考えました。ここで は、いくつかのサンプルコードです： class RandomForest(object): def __init__(self, settings, data)

python scikit-learn multiprocessing joblib 2017-12-20

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フィーチャアグロメレーション：クラスタを構成するフィーチャを取得するにはどうすればよいですか？

scikit-learnのフィーチャアグロメレーションを使用して、観測ではなくフィーチャに対して階層的クラスタリングプロシージャを使用しています。 これは私のコードです： from sklearn import cluster import pandas as pd #load the data df = pd.read_csv('C:/Documents/data.csv') aggl

python machine-learning scikit-learn cluster-analysis hierarchical-clustering 2017-12-20

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Sklearn Gaussian Mixtureロックパラメータ？

私は初期のパラメータについてかなり良いアイデアを持っているいくつかのガウス分布に慣れようとしています（この場合、私はディストリビューションを生成しています。しかし、私はどのように平均を強制的にするのか分からないようです。両方のガウス分布について0。出来ますか？ m.means_ = ...は機能しません。 from sklearn import mixture import numpy as n

python scikit-learn 2017-12-20

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Pythonコードを返します：キーワード引数の後にSyntaxErrorが非キーワード

import csv import numpy as np from sklearn.svm import SVR import matplotlib.pyplot as plt dates = [] prices = [] def get_data(filename): with open(filename, 'r') as csvfile: csvFile

python scikit-learn syntax-error 2017-12-20

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エラーsklearn

Traceback (most recent call last): File "project.py", line 2, in <module> import sklearn File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/__init__.py", line 134, in <module> fr

python machine-learning scikit-learn 2017-12-21

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ScikitでTfidfVectorizerの機能を手作業で学ぶ方法は？

キーワードでドキュメントをクラスタリングしようとしています。 scikit-学ぶTdidfVectorizerをによって検出された209の特徴語のいくつかの混合物をそれぞれ有する567個の文書が、ある意味 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(m

python scikit-learn nlp 2017-12-21

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機械学習モデルのデータフィッティングと予測

分類または回帰では、入力データ（トレーニングデータ）から学習するためにモデルが必要です。例のように、最良の可能なモデルパラメータ値を見つける（線形回帰で）。/Github-Aurelien Geron handson-ML-マスターから このコードは次のとおりです。私は機械学習における分類部を通過している間 は、私は（MNISTデータセットに「未-5」を分類するモデル）の下に与えられたこのコードに

python machine-learning scikit-learn classification 2017-12-21

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Sklearnモデル係数とlinear_model

に不一致を予測する私はMLとsklearnに比較的新しいですし、私は6つの別の特徴は、正則化パラメータの異なる値でlinear_model.Lassoを使用して、入力データのための線形モデルを訓練しようとしています。私はこれらの2式を実行することによって、異なる値を得続ける理由XとYがモデルのための私の入力パラメータであることを考えると、私は理解することはできません。 sum(model.coef

python machine-learning scikit-learn regression data-science 2017-12-21

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このジョブライブラリとは何ですか？並列構文は何をしていますか？非常に多くのかっこ

Scikit-learnは、のような呼び出しと並列化するために、しばしばjoblibを使用します。 This helpful question and answerこの二重括弧ビジネスは、最初のセットを含む呼び出しによって返されるものに2番目のセットが渡されることを示しています。これは、返されたものが呼び出し可能である場合には非常に意味があります。 ここでParallel(n_jobs=n_job

python parallel-processing scikit-learn joblib 2017-12-21

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