我试着用scikit学习logistic回归对多类数据进行分类。我用一个热编码器对类进行编码。但是,当我尝试相同的,我得到了糟糕的输入形状错误。在sklearn回归中是否可以使用一个热编码值?
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
onehot_encoder = OneHotE
我收到了一个表单和一些文本,在您提交表单后显示。目前,它执行以下操作:
User1输入一些文本并提交表单-> get some result User2进入站点并看到来自User1的输入->必须删除输入并输入他自己的-> get a new result ...
我想你明白问题所在了,User2应该看不到User1的输入!此外,我希望存储输入的User1。因此,如果他返回网站,他应该能够看到自己的数据,而不是其他任何数据!
我想我必须在这里处理会话-我听说Wicket在会话方面做得很好,但我不能让它工作。我试过这样的方法:
public class MainStartAppl
我写了这个小代码,我想做的基本上是,我希望用户输入一个命令,例如: LOGO,然后用户输入一个名称和一个值,例如: LOGO name1男孩和key= name1,value= 被添加到字典中。由于我对python还不熟悉,所以我想编写这段代码,但我不知道我做的是什么错误。我们非常感谢你的帮助。谢谢
#below is my attempted code:
data = input()
if data=='LOGO':
name , movements = input()
D = {name: movements}
def logo():
pr
因此,我开始这个程序,学习的新阶段,我需要学习如何只允许用户输入一定数量的字符,当我提示他们输入。例如:
char firstname[20];
printf("What is your first name?");
scanf("%s", &firstname);
我只希望用户能够键入和输入20个字符。我将如何做到这一点,当提示用户只输入数字时,情况会是相同的吗?