使用 Anaconda 安装Anaconda 安装只是社区而非官方支持按照以下步骤在 Anaconda 环境中安装 TensorFlow：按照 Anaconda 下载站点 说明下载安装 Anaconda执行以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境：$ conda create -n tensorflow执行以下命令激活 conda 环境：$ source acti
按照以下步骤使用 Docker 安装 TensorFlow：按照 文档 在你的机器上安装 Docker启动任一个包含 TensorFlow 镜像的 Docker 容器本节剩下部分解释如何启动 Docker 容器。要启动包含 TensorFlow 镜像的 Docker 容器，执行以下命令： $ docker run -it -p hostPort:containerPort TensorF
我们已经将 TensorFlow 二进制文件上传到了 PyPI，因此你可以通过 pip 安装， REQUIRED_PACKAGES section of setup.py 文件列出了 pip 将要安装或升级的包。必备: Python要安装 TensorFlow，你的系统必须依据安装了以下任一 Python 版本：Python 2.7Python 3.3 如果你的系统还没有安装符合以上版本
确定如何安装 TensorFlow你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择：virtualenv"本地" pipDocker从源代码安装，更专业有单独的文档记录我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境，在同一台机器上不会干扰也不会被其它程序影响。virtualenv 安装过
我们仅考虑添加已经完善的算法。通常的标准是发布3年以上，被引用超过 200 次，而且被广泛使用。对广泛使用的方法提供了明确改进的技术（如增强型数据结构或更有效的近似技术）也将被考虑纳入。在满足上述标准的算法或技术中,只有这些能够 适合现在 scikit-learn API 的, 预测/转换接口通常具有 numpy 阵列或稀疏矩阵的输入/输出。贡献者应该支持通过研究论文或其他类似软件包中的实
如果您尚未安装具有 numpy 和 scipy 的 python 安装，建议您通过软件包管理器或通过 python 软件包进行安装。 这些与 numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib 和许多其他有用的科学和数据处理库。可用选项有:Canopy 和 Anaconda 适用于所有支持的平台Canopy 和 Anaconda 都运送了最新版本的 scikit-
Scikit-learn 要求:Python (>= 2.7 or >= 3.3),NumPy (>= 1.8.2),SciPy (>= 0.13.3).如果你已经有一个安全的 numpy 和 scipy，安装 scikit-learn 最简单的方法是使用 pippip install -U scikit-learn 或者 conda:conda install scikit-lea
在python里除非特别指定，输入将被转换为 float64>>>>>> import numpy as np >>> from sklearn import random_projection >>> rng = np.random.RandomState(0) >>> X = rng.rand(10, 2000) >>> X = np.array(X, dtype='float32'
可以通过使用 Python 的内置持久化模块（即 pickle ）将模型保存:>>>>>> from sklearn import svm >>> from sklearn import datasets >>> clf = svm.SVC() >>> iris = datasets.load_iris() >>> X, y = iris.data, iris.target >>> c
数据总是二维数组，形状 (n_samples, n_features) ，尽管原始数据可能具有不同的形状。 在数字的情况下，可以使用以下方式访问:>>>>>> digits.images[0] array([[ 0., 0., 5., 13., 9., 1., 0., 0.], [ 0., 0., 13., 15., 10., 15.,
我们从我们的 shell 启动一个 Python 解释器，然后加载 iris 和 digits 数据集。我们的符号约定是 $ 表示 shell 提示符，而 >>> 表示 Python 解释器提示符:$ python >>> from sklearn import datasets >>> iris = datasets.load_iris() >>> digits = datasets.l
监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我们想要预测的结果值，这个问题可以是:分类 : 样本属于两个或更多个类，我们想从已经标记的数据中学习如何预测未标记数据的类别。 分类问题的一个例子是手写数字识别，其目的是将每个输入向量分配给有限数目的离散类别之一。 我们通常把分类视作监督学习的一个离散形式（区别于连续形式），从有限的类别中，给每个样本贴上正确的标签。回归 : 如果期望的输出由一个或多
SVC和NuSVC为多元分类实现了 “one-against-one” 的方法 (Knerr et al., 1990) 如果n_class是类别的数量, 那么n_class*(n_class-1)/2分类器被重构, 而且每一个从两个类别中训练数据. 为了给其他分类器提供一致的交互,decision_function_shape选项允许聚合 “one-against-one” 分类器的结果成(n_
支持向量机的优势在于:在高维空间中非常高效.即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的.通用性: 不同的核函数 核函数 与特定的决策函数一一对应.常见的 kernel 已经提供,也可以指定定制的内核.支持向量机的缺点包括:如果特征数量比样本数量大得多,在选择核函数 核函数 时要避免过拟合,而且正则化项是非常
问题如图：打开Rstudio后直接报错 解决方法：windows10系统如果打不开Rstudio并报这个错误的话，直接找到Rstudio.exe应用程序，并添加“以管理员身份运行”后即可正常打开Rstudio。
为了减少参数的数量，我们制作朴素贝叶斯条件独立假设。我们假设属性值在给定类的情况下彼此独立： 我们这里引入了两个随机变量，使两个不同的生成模型显式化。Xk是k文档中位置的随机变量，并从词汇表中获取值。是在课程文件中该术语将发生在位的概率。 是词汇术语的随机变量i，取值为0（缺席）和1（在场）。属于该类别的文档中的概率的术语将发生-在任何位置，并可能多次。 中国类以一定的概率为
为了更好地理解这两个模型及其所做的假设，让我们回过头来看看我们如何在第11章第12章中推导出他们的分类规则。我们通过将文档分配给类来决定文档的类成员资格概率（参见概率），我们计算如下： 利用这一点， 以这种方式添加是一种简单的平滑形式。对于具有分类结果的试验（例如注意术语的存在或不存在），从数据估计事件概率的一种方法是简单地计算事件发生的次数除以试验总数。这被称为事件的相对频率。估
我们之前提到了文本摘要的领域，以及该领域的大多数工作如何采用了有限的目标，即根据考虑句子位置的句子的特征来提取和组合被认为是中心的原始文本片段。内容。大部分工作可用于建议可能对文本分类特别有用的区域。考虑一种特征选择形式，您只需根据某些单词对文档进行分类区域。根据文本摘要研究，他们考虑使用（i）仅标题，（ii）仅第一段，（iii）仅标题词或关键词最多的段落，（iv）前两段或第一段和最后一段段落，
1. 增加文档区域。在文本分类问题中，通过差异加权来自不同文档区域的贡献，您可以经常获得有效提升效率。通常，增加标题词是特别有效的。根据经验，在文本分类问题中将标题词的权重加倍通常是有效的。您还可以从文本中没有明确定义区域的文本中增加单词来获取价值，但是文档结构或内容中的证据表明它们很重要。建议您也可以通过增加（新闻专线）文档的第一句话来获得价值（在临时检索环境中）。2. 文档区域的单独功能
即席检索和文本分类中的默认设置是使用术语作为功能。然而，对于文本分类，通过设计适合于特定问题的附加特征，可以实现大量的里程。与IR查询语言的情况不同，由于这些特征是分类器的内部特征，因此将这些特征传递给最终用户没有问题。这个过程通常被称为 特色工程。目前，特征工程仍然是一种人工技术，而不是机器学习所做的事情。良好的特征工程通常可以显着提高文本分类器的性能。它在文本分类的一些最重要的应
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