我正试图用GaussianNB来解决机器学习问题。我有一些字段不是正确的日期格式,所以我将它们转换为UNIX格式。例如,列state_changed_at作为1449619185在csv中具有值。我正在把它转换成正确的日期格式。
import numpy as npfrom sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn
我猜想,通过使用float64作为我的dtype,我可以得到更准确的结果,因此我将变量的初始化更改如下:
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 3, 64],maxpool文档进行了切换,它接受值类型如下:value: A 4-D Tensor with shape [batch, height, width, channels] and type float32, float64Input 'input' of 'MaxPool' Op has type float
我正在尝试使用LGBMClassifier,但由于某些原因,他不接受我的数据类型(所有功能都不接受,我测试了一下)。当我们查看我的数据时,我们可以清楚地看到所有的数据类型都是category、float或int (pd.DataFrame.info()) dtypes: category(275), float64(当我最终尝试训练我的LGBMClassifier时,我得到了以下错误: ValueError: Series.dtypes must be int, float or bool 有谁知道哪里出了问题吗?
我面临的主要问题是创建一个2D数组,因为我必须计算数组的维数,GO似乎不接受数组维中的VAR:nb_col = numbertried to build a array to contain the matrix values from the texte file
columns := make([][]float64, nb_li