我正在尝试创建一个大的numpy数组,比如说
S=0.5
a=np.random.normal(size=(100000,10000))
x=np.maximum(S-a,1)
#This is just an example. The calculation is more complicated than this.
但是它对于内存来说太大了。创建此数组后,我还需要进行操作,并将其用作机器学习中的训练数据(例如,xgboost或CART)。
所以我的问题是:1.如何创建这么大的数组而不出现内存错误,并且还可以让我进行计算?你能推荐一些我可以学习的包或链接吗? 2.假设这个数组已经保存在一个
我在https://www.youtube.com/watch?v=lbFEZAXzk0g的youtube上关注一段机器学习视频。该教程是python2格式的,因此我需要将其转换为python3。下面是我遇到错误的代码部分: def load_mnist_images(filename):
if not os.path.exists(filename):
download(filename)
with gzip.open(filename,'rb') as file:
data = numpy.frombuffer(file.r
我有一个TypeError:'numpy.ndarray‘对象是不可调用的,我现在知道这意味着什么。我目前正在学习本教程:
为了学习如何创建一个简单的机器学习程序,使用wikepedia提供的数据表,它显示了3种类型的郁金香,程序应该是相互区别的。但是现在,它应该只在0、50和100处打印3种郁金香类型的预期结果。
我试图重新下载python (我正在使用linux),但是它并没有解决这个问题。
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
iris = load_
我正在做一个简单的线性回归模型来练习,以便学习机器学习。我的模型运行正常,但是它得到了一个坏的分数,这意味着它是一个糟糕的模型,所以对更好的模型的任何建议都将受到感谢。这是我的模型
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
########## reading training set ##########
data =
我在Linux平台上用keras训练了一个模型,并用model.save_weights("demandFinal.h5")保存了模型。
然后,我希望在运行Anaconda3.7的Windows10笔记本上将我保存的完整模型带到IPython上,并将其用于:
from keras.models import load_model
# load weights into new model
loaded_model.load_weights("demandFinal.h5")
print("Loaded model from disk")
但我遇
我正在尝试适应一个简单的机器学习模型,使用科学工具学习。在这一行上:
clf.fit(features, labels)
我遇到了一个熟悉的错误:
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
每当我遇到这种情况之前,当我的数据中有NaN值的时候。我已经证实数据中没有NaNs。.fit()方法(特性和标签)的两个输入是np数组,但它们是从熊猫数据中生成的。在提取我打印的NaN值之前:
print(features_df[features_df.isnull().any(axis=