10.19.0以前的sklearn版本才有cross_validation包,这个时候不要用model_selection导入StratifiedKFold,要用cross_validation,0.20.0换成了别的, from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold…

英文链接:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/topics_extraction_with_nmf_lda.html 这是一个使用NMF和LDA对一个语料集进行话题抽取的例子. 输入分别是是tf-idf矩阵(NMF)和tf矩阵(LDA). 输出是一系列的话题,每个话题由一系列的词组成. 默认的参数(n_samples/n_features/n_topics)会使这个例子运行数十秒. 你可以尝试修改问题的规模,但是要注…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836 ball tree k-d tree也有问题[最近邻查找算法kd-tree].矩形并不是用到这里最好的方式.偏斜的数据集会造成我们想要保持树的平衡与保持区域的正方形特性的冲突.另外,矩形甚至是正方形并不是用在这里最完美的形状,由于它的角.如果图6中的圆再大一些,即黑点距离目标点点再远一些,圆就会与左上角的矩形相交,需要多检查一个区域的点,而且那个区域是当前区域双亲结点的兄弟结点的子结点…

1.ubuntu镜像源准备(防止下载过慢): 参考博文:http://www.cnblogs.com/top5/archive/2009/10/07/1578815.html 步骤如下: 首先,备份一下ubuntu 12.10 原来的源地址列表文件 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.old 然后进行修改  sudo gedit /etc/apt/sources.list 可以在里面添加资源地址,直接覆盖掉原来的. 2.使用ap…

XGBClassifier是xgboost的sklearn版本.代码完整的展示了使用xgboost建立模型的过程,并比较xgboost和randomForest的性能. # -*- coding: utf-8 -*- """ # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # github:http://github.com/wanglei5205 "&quo…

> 以下内容是我在学习https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程时遇到不懂的问题自己查询并理解的笔记,由于sklearn版本更迭改动了原作者的代码,如有理解偏差欢迎指正. 1. np.linspace np.linspace(1,10) 在numpy中生成一个等差数列,可以加三个参数,np.linspace(1,10,10)在是两个参数时默认生成五十个数字的等差数列,第一第二哥数字分别代表数列的开头和结尾,如果是三哥参数…

scikit-learn 报错: from sklearn.model_selection import train_test_split ImportError: No module named model_selection报错的原因是我conda里的sklearn版本是0.17,没有model_selection这个模块,升级到0.18就好了 搜到的几个解决方法: http://blog.csdn.net/hh12211221/article/details/54375387 http:/…

机器学习就像酿制葡萄酒--好的葡萄(数据)+好的酿酒方法(机器学习算法) 监督分类 supervised classification Features -->Labels 保留10%的数据作为测试数据集 监督学习之朴素贝叶斯 Naive Bayes--寻找决策面 scikit-learn使用入门 googlesearch sklearn+Naive Bayes 关于sklearn版本 视频--基于v0.17 项目--基于v0.18 sklearn的现在稳定版为0.18,官方文档也升级到了0.1…

1.首先造一个测试数据集 #coding:utf-8 import numpy import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.preprocessing import MultiLabelBi…

网上教程基本都是清一色的使用sklearn版本,此时的XGBClassifier有自带属性feature_importances_,而特征名称可以通过model._Booster.feature_names获取,但是对应原生版本,也就是通过DMatrix构造,通过model.train训练的模型,如何获取feature_importance?而且,二者获取的feature_importance又有何不同? 1.通过阅读官方文档https://xgboost.readthedocs.io/en/l…