csr_matrix】的更多相关文章

print(train_set.tdm) print(type(train_set.tdm)) 输出得到: (0, 3200) 0.264940780338 (0, 1682) 0.356545827856 (0, 3875) 0.404535449364 (0, 2638) 0.375094236628 (0, 2643) 0.420086333071 (0, 558) 0.332314202381 (0, 2383) 0.215711023304 (0, 3233) 0.3048846436…
压缩稀疏矩阵构造时的参数从官网看不明白,参考如下: >>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) >>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() array([[1,…
from scipy.sparse import * row = [0,0,0,1,1,1,2,2,2]#行指标col = [0,1,2,0,1,2,0,1,2]#列指标data = [1,0,1,0,1,1,1,1,0]#在行指标列指标下的数字team = csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))print(team)print(team.todense()) 输出结果: (0, 0) 1 (0, 1) 0 (0, 2) 1 (1, 0) 0 (1, 1…
1 csr_matrix默认对未填充的位置置为0, row = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2] # 行指标 col = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2] # 列指标 data = [1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0] # 在行指标列指标下的数字 team = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)) print(team) print(team.todense()) #todense(…
本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率…
之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下).今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点. 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor…
Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN…
# -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick # -------------------------------------------------------- im…
特定函数 例贝塞尔函数: 积分 quad,dblquad,tplquad对应单重积分,双重积分,三重积分 from scipy.integrate import quad,dblquad,tplquad 需要传递参数使用args 对于简单函数可知直接使用匿名函数 -Inf和Inf可以表示数值极限 高阶微分的用法相似 常微分方程: scipy提供了两种方式解常微分方程,基于odeint的API和基于ode类面向对象的API from scipy.integrate import odeint,od…