我使用XGBoost算法进行文本挖掘，但在下面的代码中，我一直收到错误。 from xgboost import XGBClassifierxgb=XGBClassifier()
xgb.fit(df['doc_vector'],df.cat1) 我该如何解决这个问题呢？谢谢。 ? 以下对象的类型和打印 ?
浏览 78提问于2021-02-08得票数 0
如何在numpy中将多个三维数据集和二维数据标签重新组合成一个数据立方体和数据标签？这是对数据集的迭代，下面的代码请在这里找到-for sample in dataset:
datacube, labelmap =问题是如何在单个datacube和数据标签中重塑这样的datacube (三维数据立方体)和数据标
浏览 3提问于2022-05-10得票数 1
回答已采纳
好吧，我的问题比把3D或4D数组重塑成二维数组更具体一些。我想从外部脚本中调用一个函数，为它提供一个3D数组作为唯一的输入。现在我想把它重塑成一个形状(x*y*z，t)的二维数组。但是，这应该只以多维数组作为输入来完成。我不想把x，y，z和t作为输入。数据(数据)：
使用
浏览 2提问于2014-09-04得票数 2
回答已采纳
我正在对mnist_1d数据集执行此操作。class Net(nn.Module): super().: x = self.decoder(x) 12 r
浏览 155提问于2021-02-19得票数 0
我正在尝试定义一个简单的函数ddf()，它输出特定数学函数的海森矩阵，给定一个2D向量，x作为输入： dd11 = 2*x[1]+8 dd21 = 2*x[0]-8*x[1]-8 return np.array([[dd11, dd12]
浏览 2提问于2018-11-24得票数 2
2回答
我正在处理一个关于图像处理的问题，我的数据被表示为一个三维NumPy数组，其中(x，y，z)项是图像z的(x，y)像素(数值强度值)。有100000个图像，每个图像是25x25。因此，数据矩阵的大小为25x25x10000。我正在尝试将其转换为大小为10000x625的二维矩阵，其中每一行都是图像中像素的线性化。例如，假设图像为
浏览 0提问于2016-02-11得票数 2
1回答
流是以0.0625秒为离散步长计算的。我认为流在所有点都是周期性的，因为它在某些点是周期性的。
我还计算了它的傅里叶变换。在0.5356 Hz有一个小的峰值(在更高的频率下更多)。
浏览 2提问于2014-03-04得票数 0
现在我想玩我自己的数据，但我失败得很可怕。这可能是个菜鸟问题，但我想不出来。我想使用我自己的图像，将我的图像转换为tensorflow使用。我像这样读取数据：作为ImageFlow文件的imgReader ValueError
浏览 1提问于2015-11-29得票数 13
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用python进行一些数据操作和分析。我是python新手，在使用csv函数库加载数据时遇到了一些问题。我的代码：data = csv.reader(out)xTraceback (most recent call last):
File "/home/matthew/
浏览 0提问于2013-06-07得票数 1
3回答
其中，输入= [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]X, yreshape from [samples, timesteps] into [samples, timesteps, features]ID X</e
浏览 3提问于2020-06-16得票数 1
回答已采纳
我正在尝试在MNIST数据集上实现SVM分类器。由于我的参数是3维的，它抛出了以下错误：
ValueError: Found array with dim 3.
浏览 1提问于2015-10-16得票数 11
回答已采纳
2回答
我刚刚开始使用Python scikit-learn包进行线性回归。我对它所需的数据集的维度感到困惑。例如，我想使用以下代码在Y上回归Xx=[0,1,2]regr = linear_model.LinearRegression根据scikit-learn网站，有效的数组应该是这样的y=[0,1,2]from sklearn import linear_model
浏览 1提问于2016-04-05得票数 0
2回答
我用python来建立cnn模型。X_Train40 = X_Train.reshape(X_Train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') 我的数据有30
浏览 8提问于2017-10-12得票数 4
回答已采纳
我是python keras的新手。随着对Keras的理解，我对Keras的输入形状感到困惑。我觉得在不同的神经网络下，我需要将我的数据重建成不同的形状。例如，如果我正在构建一个简单的ANN，我的训练数据应该是像m，n这样的矩阵，m是样本的数量，n是特征的数量。但最近我正在学习一维卷积神经网络。我发现教程将训练数据构造为a，b，c，其中a是样本数，b是时间步数，c是特征数(等于1)。但是为什么我不能简单地将数据重塑为
浏览 7提问于2019-08-26得票数 0
3回答
在文件zero_state中的RNNCell方法rnn_cell.py中，这段代码到底在做什么？我不太清楚[-1, n]表格的形状意味着什么.
浏览 5提问于2015-11-11得票数 2
回答已采纳
MATLAB:n = size(X, 2) x = np.array([1, 2])# error def my_summation(X): X : ndarray
each colu
浏览 2提问于2015-10-10得票数 0
1回答
大输入矩阵还是一万小输入矩阵？
、、、、
我有一个大小为10000,784的输入数据矩阵，这意味着我有10,000幅28x28矩阵的图像。我重塑了矩阵这使得矩阵大小为280000x28。activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2
浏览 1提问于2019-11-18得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图用最简单的数据来建立最简单的模型。关于我所拥有的数据： apple = np.array([155, 160, 165])X是日子，y是苹果的股价。我试着用一条条线来建立模型：然后，我得到一个错误，即模型期望2d数据作为输入。但是“为什么”？X和
浏览 11提问于2022-02-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我有输入数据，这是代表音频功能，它是这样的。-0.09728797 -1.27619953 .，-1.11481965 -0.22158974 -1.10055417]
x=X_training.reshape(256,X_training.shape[0],<e
浏览 3提问于2017-06-18得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
