准备实现FEM节点. 发现一种让自定义的Locator以及它的变换节点自动命名的方法.代码如下: void FEMSimulationNode::postConstructor() { MFnDependencyNode nodeFn(thisMObject()); nodeFn.setName( "femSimulationShape#"); } 只要重载postConstructor函数,设置名字为xxxShape#, maya就会把变换节点名字设置为 xxx编号,把当前节点命名为…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

刚刚在调试三维的FEM代码,随手把全局刚度矩阵在FULL的情况下保存到了dat文件里. 注意,这个仅仅是一个半径为十的球的刚度矩阵 居然3.6G!!吓坏了!!截个图,留个纪念.还是老老实实用sparse吧! 等放寒假了,考虑写一些关于FEM代码和CUDA的博客,嘻嘻!…

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

Before you read  This is a demo or practice about how to use Simple-Linear-Regression in scikit-learn with python. Following is the package version that I use below: The Python version: 3.6.2 The Numpy version: 1.8.0rc1 The Scikit-Learn version: 0.19…

Look here: XTOOL X100 PAD2 is new FEM programming. Possible to use Xtool X100 PAD2 for FEM programming? Yes! FEM/BDC available  Source: How it’s working with FEM? Not by OBD its need soldering and work on FEM/BDC box… many steps backup and write and…

[https://github.com/ilblackdragon/tf_examples/blob/master/titanic.py] [keras 高层tensorflow] https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/ Scikit Flow封装了很多的TensorFlow的最新的API,并且将它们封装成了很类似于Scikit Learn API的样式.TensorFlow的核心即是基于构建与执行某个图,这是一个非常棒,…

概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.…

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i…

带有BMW FEM / BDC模块的Mini ACDP可通过ICP或OBP模式支持FEM / BDC IMMO键编程.与传统的接线方式相比,它们有什么区别? 方法1:通过其他设备通过焊接进行FEM / BDC编程使用此方法时,需要2次拆卸和焊接FEM / BDC的95128/95256芯片才能读取和写入数据. 缺点:1.需要焊锡丝,操作复杂且时间长.FEM / BDC的2.95128 / 95256存储芯片需要拆卸和焊接两次,存在模块损坏的风险.3.手工焊接的数据读写不可靠,一旦进行虚拟焊接,就…

FEM介绍 1. 什么是FEM 1.1 FEM简介 FEM,Front-end Modules,即就是前端模块.硬件电路中的前端模块完成射频信号的发送放大以及接收放大(with bypass).滤波,甚至包含功率检测.控制和开关的这样一个作用.对于Wi-Fi产品,FEM分为2.4G FEM和5G FEM,分别应用于2.4G和5G频段. 下图是SKY85340的功能框图: FEM内部一般集成了: PA:Power Amplifier,功率放大器.是指能输出大功率信号的放大电路. LNA:Low N…

答案在这里:http://www.tuicool.com/articles/U3uiiu http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#text-feature-extraction…

安装matplotlib: pip install matplotlib 背景: 目的:要用Python下的DBSCAN聚类算法. scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类.回归.聚类系列算法,主要算法有SVM.逻辑回归.朴素贝叶斯.Kmeans.DBSCAN等,目前由INRI 资助,偶尔Google也资助一点. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处…

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,…

这几天把物理模拟框架移植到maya之中了. maya编程有一点比较关键,就是要让自己的程序逻辑适应maya的节点求值机制.在物理模拟中,往往需要进行时间积分,对此我的解决办法是,写一个节点rigSimulator,存放模拟的状态数据(例如: 位置.速度.加速度.过去模拟的结果),再写一个mel命令rigSimulate,让指定的节点进行求值.模拟的主循环是一个mel 脚本,伪代码如下 int $t = 0; for ($t = $begTime; $t < $begTime + $length;…

一   安装 安装pip 代码如下:# wget "https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-1.5.4.tar.gz#md5=834b2904f92d46aaa333267fb1c922bb" --no-check-certificate# tar -xzvf pip-1.5.4.tar.gz# cd pip-1.5.4# python setup.py install 输入pip如果能看到信息证明安装成功. 安装scikit…

scikit-learn是一个用于机器学习的 Python 模块. 其主页:http://scikit-learn.org/stable/. GitHub地址: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn 在安装的时候,网友提供的方法是由easy_install安装.我以前安装其他库时都是运行windows exe安装的.那么scikit-learn也可以通过windows可执行文件安装.http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/…

scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测. 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning) 分类(classification) 回归(regression) 非监督学习(unsupervised learning) 聚类(clustering) 监督学习和非监督学习的区别就是,监督学习中,样本数据会包含要预测的标签(…

Refer to: https://stackoverflow.com/a/10527953 code: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.feature_e…

官方网站链接 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier sklearn.tree.DecisionTreeClassifier sklearn.naive_bayes.MultinomialNB sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.svm.SVC   Home Installation Documentation Scikit-learn 0.20.2 (stable) Tutorials User…

Voting classifier 多种分类器分别训练,然后分别对输入(新数据)预测/分类,各个分类器的结果视为投票,投出最终结果: 训练: 投票: 为什么三个臭皮匠顶一个诸葛亮.通过大数定律直观地解释: 一个硬币P(H)=0.51.大数定律保证抛硬币很多次之后,平均得到的正面频数接近\(0.51 \times N\),并且N越大,越接近.那么换个角度,N表示同时掷硬币的人数,即为这边的N个臭皮匠,他们的结果合到一起就得到的是接近真实结果的值. 进一步根据中心极限定理,即二项分布以正态分布为其极…

http://scikit-learn.org/dev/_downloads/scikit-learn-docs.pdf http://scikit-learn.org/stable/tutorial/ http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html…

首先,吐槽一下,真的是折腾好几天,一会更新这个,一会更新那个,总是各种奇葩问题诸如此类: cannot import check-build pip有新版本,需要更新(黄字) 其中scipy出错最多,但是还是可安装的 找不到指定模块 no model XXX 诸如此类,各种更新就是不行 但是下边的这个文章真的是帮了大忙.........本身比较懒惰,不想全部卸载后在更新,所以一直各种问题,看了下边的文章,非常有用,当然有些人的可能真的只是scipy不兼容,那你更新一下就好了,要是还不行,你就全删…

Windows下安装scikit-learn 准备工作 Python (>= 2.6 or >= 3.3), Numpy (>= 1.6.1) Scipy (>= 0.9), Matplotlib(可选). NumPy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). Scipy SciPy是一款方便.易于使用…

今天了解到sklearn这个库,简直太酷炫,一行代码完成机器学习. 贴一个自动生成数据,SVR进行数据拟合的代码,附带网格搜索(GridSearch, 帮助你选择合适的参数)以及模型保存.读取以及结果绘制. from sklearn.svm import SVR from sklearn.externals import joblib from sklearn.model_selection import GridSearchCV import numpy as np import matplo…

3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练.预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了.我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行.我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算…