graphlab

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在Graphlab中，我正在嘗試使用recommend（）方法，以查看它如何爲從用戶數據集準備的訓練模型中不存在的新用戶（user_id）提供建議。因爲我們的目標是通過使用這個建議模型來確定類似的用戶，所以我計劃在推薦（）中傳遞new_user_data，但是與現有用戶完全相同的項目評分來檢查它是否應該返回相同的評分。下面是我在做什麼：（數據包含用戶ID，ItemIds和評級列數據集）（說

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對於我的jupyter筆記本在dato-env關鍵字中沒有突出顯示，代碼似乎也沒有運行。鑑於我看到的錯誤，爲什麼是這樣？

以下是我在Dato Launcher啓動的終端上遇到的錯誤。 Jupyter筆記本確實出現，但關鍵字沒有突出顯示，執行單元似乎沒有做任何事情（例如，打印實際上不會打印任何東西）。 [E 13:03:15.259 NotebookApp] Uncaught exception, closing connection. Traceback (most recent call last):

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從一個Sframe插入選定的行到另一個Sframe

我知道append（）函數將一個SFrame的所有行附加到另一個。但我想插入一個特定的行從一個SFrame到另一個。有沒有辦法從Sframe1中選擇第二行並將其附加到SFrame2？ Structure of Promocodes sheet: Column 1:Item_Code Column 2: Item_Name import graphlab import pandas

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用於機器學習的數據轉換

我擁有包含SKU ID及其計數的數據集，我需要將此數據提供給機器學習算法，其方式爲SKU ID成爲列，COUNT位於事務ID和SKU ID的交點處。任何人都可以建議如何實現這種轉變。電流數據 TransID SKUID COUNT 1 31 1 1 32 2 1 33 1 2 31 2 2 34 -1 所需數據 TransID 31

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導入CSV特別的數據類型

在graphlab，我面臨着以下問題： feat1 = gl.SFrame.read_csv(dir_path + '/data/' + 'file_1.csv') 「FEAT1」包含一個名爲「movieId」類型「詮釋」列。 feat1.dtype 0 float 1 float 2 float 3 float 4 float 5 float 6 float 7 float

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SFrame K均值 - 隱蔽到整型，浮點型，快譯通

我preparting數據從Graphlab運行KMEAMS，和我遇到了以下錯誤： tmp = data.select_columns(['a.item_id']) tmp['sku'] = tmp['a.item_id'].apply(lambda x: x.split(',')) tmp = tmp.unpack('sku') kmeans_model = gl.kmeans.crea

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在SFrame中選擇一個特定的行

我一直對如何選擇SFrame數組中的特定行感到困惑。我能夠選擇第一行的位置： sf +-------------------------------+ | X1 | +-------------------------------+ | [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, ... | [100 rows x 1 columns] sf[:1] +----

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Python與SFrame崩潰

我正在Coursera上開設ML課程。我正在使用graphlab這門課當我執行下面的行時，我的python崩潰。請幫我解決這個問題。我不知道爲什麼它崩潰每次 sf = graphlab.SFrame('people-example.csv')

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Grpahlab SFrames：與數據集一起使用SFrame的錯誤

在Graphlab中，我正在處理一小組健身數據，以使用可以提供建議的推薦功能。數據集有userid的列，但沒有項目標識符，而是按列排列的不同項目以及與每個用戶標識對應的行中的各自評級。爲了使用任何graphlab推薦方法，我需要有userid和item id。下面是我做的： v = graphlab.SFrame.read_csv('Data.csv') userId = v["user_id"

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使用sklearn編寫相應的代碼相對於graphlab創建時出現問題主要是無法正確繪製

找出犯罪率與房價之間關係的圖很麻煩。用graphlab lib很容易做，但使用sklearn我無法做到這一點。這裏是我的代碼WRT sklearn import sklearn import sframe from sframe import SFrame import pandas as pd # #Load some house value vs. crime rate dat