我想用以下代码训练具有多标签分类的线性支持向量机:
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier
import numpy as np
data = np.loadtxt('tictac_multi.txt')
X = data[:,:9]
y = data[:,9:]
clf = MultiOutputClassifier(LinearSVC(random_state=0, tol=1e-5, C=100, penalty='l2
在中,我们有
matlab> model = train(training_label_vector, training_instance_matrix [,'liblinear_options', 'col']);
-training_label_vector:
An m by 1 vector of training labels. (type must be double)
-training_instance_matrix:
An m by n matrix of m
为什么不同的求解者在简单的滑雪板问题上会产生不同的学习权重?这闻起来不像是数值上的不稳定性--看起来不同的求解器是设计用来在不同的权重集合上收敛的。到底怎么回事?
这似乎与正则化有关,因为随着C的增加,这种效应也随之消失。
%matplotlib inline
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
def linear(X,b): return X.dot(b.T)
def sigmoid(X,b): ret
我正在尝试这个代码片段。我使用的是scikits.learn 0.8.1
from scikits.learn import linear_model
import numpy as np
num_rows = 10000
X = np.zeros([num_rows,2])
y = np.zeros([num_rows,1])
# assume here I have filled in X and y appropriately with 0s and 1s from the dataset
clf = linear_model.LogisticRegression()
clf.fit(X
你好,我是一个新的科学知识学习和我试图做一些文本多类分类,我遵循教程。
我的数据集有4个类'fipdl', 'lna','m5s','pd',所以我有4个文件夹(一个用于类),每个文件夹包含120个包含大约25行文本的txt文件(facebook状态)。其中90%用于培训,10%用于测试。
10%的txt文件名以'ts‘开头,我正在使用这些文件进行测试。
所以我的代码是:
import sys
import os
import time
from sklearn.feature_extraction.text impor
我正在试着写一个函数,用一个值列表测试不同的超参数。我想使用这个函数自动运行指定的超参数,并应用指定的值。这样做的正确方法是什么?调用逻辑回归函数的正确方法是:
lg = LogisticRegression(solver = "liblinear", max_iter = 10000, C=10)
def hyperparameter_tuning(parameter, test_values):
for value in test_values:
lg = LogisticRegression(solver = "liblinear", ma
我将使用LIBLINEAR为基于转换的依赖项解析做一些工作。但我对如何利用它感到困惑。如下所示:
我为我的基于转换的依赖分析的训练和测试过程设置了3个特征模板:
1. the word in the top of the stack
2. the word in the front of the queue
3. information from the current tree formed with the steps
在LIBLINEAR中定义的特性是:
FeatureNode(int index, double value)
下面是一些示例:
LABEL ATTR1 A
root@R2CPU:/# sudo apt-get install nmap
sudo: unable to resolve host R2CPU: Connection timed out
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
The following additional packages will be installed:
libblas-common libblas3 libgfortran3 liblinear3 liblua5.3-0
我试图在卸载后重新安装我的apache 2。但在使用命令安装它时-
sudo apt-get install apache2
我搞错了-
rahul@rahulpc:~$ sudo apt-get install apache2
[sudo] password for rahul:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
apache2 is already the newest version.
The following packages
我试图在卸载后重新安装我的apache 2。但在使用命令安装它时-
sudo apt-get install apache2
我搞错了-
rahul@rahulpc:~$ sudo apt-get install apache2
[sudo] password for rahul:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
apache2 is already the newest version.
The following packages
我正在用Liblinear: train heart_scale训练我的数据集,但是我得到了这个错误
can't open /home/linguistics/.train//train.ini
ERROR: Init file not found (/home/linguistics/.train//train.ini)
train>
参考:来自Lib线性方程的源代码的自述文件。我从这里下载的: