我已经做了一些关于自动编码器的研究,并且我了解到它们也可以用于特征提取(参见本网站上的这个问题作为一个例子)。大部分的例子似乎集中在应用于图像数据的自动编码器上,但我想将它们应用到一个更一般的数据集中。
因此,我在Python中使用keras框架实现了一个自动编码器。为了简单起见,为了测试我的程序,我对虹膜数据集进行了测试,告诉它将原始数据从4个特性压缩到2个,看看它的性能。
编码器似乎在压缩数据(编码器层的输出实际上只显示两列)。然而,这两列的值并没有出现在原始数据集中,这使我认为自动编码器在后台做了一些事情,选择/组合这些特性以获得压缩的表示形式。
以下是完整的工作示例:
from pan
我是python的初学者,我正在使用python实现主成分分析(PCA),但我在计算平均值时遇到了问题。下面是我的代码:
import Image
import os
from PIL import Image
from numpy import *
import numpy as np
#import images
dirname = "C:\\Users\\Karim\\Downloads\\att_faces\\New folder"
X = [np.asarray(Image.open(os.path.join(dirname, fn))) for fn in os
我想知道为什么这种行为在当前的PHP 5.4实现中是可能的:
trait T {
public function test(PDO $pdo) {}
}
class C {
use T;
public function test(DOMDocument $dom) {}
}
我认为一个类使用一个特征的事实,保证了这个类有一个特定的接口可用。但在这里,如果我们无意中出于其他目的重写了特征方法,我们甚至不会收到严格标准通知,就像经典继承一样。
这是特意允许的吗?干什么用?For what?
我想从一个同事的旧脚本重新创建一个Python代码。我无法理解脚本中使用的是哪种编程语言;如果有人能解释一下代码的第4行和第5行,我将不胜感激!乍一看,我知道这些线是从0到2/π的角度积分,对吗?如何在Python代码中表达这些行,我尝试了for循环,但失败了,我只是使用Numpy.arange生成从0到2/pi的角度;但最终结果与原始代码的结果有点不同。
let lambda = 450; n1 = 2.45; n2 = 1.5
let d = 1
set data 1000
let x=1;X=x++
let alpha = X*pi/(2*(data-1))
let arc = min(
我目前正在与机器学习的图像识别项目工作。
这套列车有1600个图像,大小为300x300,因此每幅图像有90000个特征。
为了加快训练速度,我将PCA与n_components = 50相结合
测试集有450幅图像,我可以在这个测试集中成功地测试模型。
现在,我想预测一个图像是由网络摄像头拍摄的。问题是,我是否应该将PCA应用于该图像?
如果我不应用PCA,我就会得到ValueError: X.shape[1] = 90000 should be equal to 50, the number of features at training time
如果我应用主
我正在尝试机器学习,并且一直在使用基于python的Scikit库。
我希望解决一个“分类”问题,在这个问题中,一段文本(比如1k-2k个单词)被归入一个或多个类别。为此,我已经学习scikit有一段时间了。
由于我的数据在200-300万范围内,因此我使用SGDClassfier和HashingVectorizer,并使用partial_fit学习技术,编码如下:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import Has
我正在做聚类工作,我有90个特征,有13500个数据点,去除了相关变量,其中皮尔逊相关性超过90%,我的特征空间减少到70个。而且,几乎所有我最初的90个特性都有大量的零值(超过70%-80%的数据点)。我在算法实现方面所做的是:
Ran K-通过根据轮廓指数选择聚类数来表示原始数据的70个特征(均为数字)。
Ran K-通过根据剪影索引选择簇数将维度降到2。
我所观察到的和我相应的问题是:
K-表示pca减少的数据提供了更好的聚类。有什么办法可以让我用这个集群来解释吗?就像从pca分配聚类标签一样,将数据减少到原始数据
原始数据上的K-均值和pca上的K-均值是如何不同的?我知道pca会将数
从文件来看,
class sklearn.linear_model.SGDClassifier(class_weight=None)
与class_weight函数一样,我如何给特性集的特定方面赋予权重?就像我的功能集是由原始文本和一些名字组成的。在训练过程中,我想给名字更多的权重,而对原始文本给予更少的权重。我该怎么做?