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    Theano包的Python（冠）的返回錯誤：無法導入名稱GOF

    這本使用from sknn.mlp import *錯誤再次出現在Enthought Canopy： ImportError Traceback (most recent call last) C:\Users\User_Account\Desktop\axxx.py in <module>() ----> 1 from sknn.mlp import * C:\Users\
    python canopy theano scikits 2015-05-21

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    爲scikit Python的安裝錯誤

    從Windows命令提示符下，當我嘗試運行設置我得到這個錯誤： Found executable C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\VC\BIN\cl.e xe C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\VC\BIN\cl.exe /c /nologo /Ox
    python scikit-learn scikits scikit-image 2014-01-15

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    截斷SVD給值誤差數組太大

    我試圖在scikit-學會TfidfVectorizer給出稀疏矩陣這就給申請TruncatedSVD.fit_transform（）： tsv = TruncatedSVD(n_components=10000,algorithm='randomized',n_iterations=5) tfv = TfidfVectorizer(min_df=3,max_features=None,
    scipy scikit-learn scikits 2013-11-26

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    使用NVIDIA的cuSolver庫Pybuda的分割錯誤

    我試着製作一個pycuda包裝靈感來自scikits-cuda庫，對於Nvidia新的cuSolver庫中提供的一些操作，首先我需要通過cusolverDnSgetrf()執行LU分解操作。但在此之前，我需要'工作區'參數，cuSolver提供的工具名爲cusolverDnSgetrf_bufferSize（）;但是當我使用它時，只會崩潰並返回分段錯誤。我做錯了什麼？ 注意：我已經使用scikit
    cuda segmentation-fault pycuda scikits cusolver 2015-04-21

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    Scikit-learn MultinomialNB內存不足錯誤

    爲了在大約400 MB的文本數據中運行NB分類器，我需要使用矢量化器。 vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=2) X_train = vectorizer.fit_transform(X_data) 但它是發生內存錯誤。我正在使用Linux64 python 64位版本。如何人們通過矢量化處理工作，Scikit對於大型數據集（文本） Traceback (
    scikit-learn scikits 2013-12-12

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    無法在Canopy中安裝外部模塊

    我已將Canopy設置爲我的默認Python編譯器。 我想安裝scikits模塊，目前在Canopy Package manager中不可用。我已經安裝了指向Canopy安裝（easy_install - > Canopy目錄）的安裝工具和easy_install，pip。但是我不能使用它們中的任何一個來下載任何上述模塊。 更具體取scikits.odes給了我這個錯誤日誌： Cleaning u
    python enthought scikits canopy 2013-10-25

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    有沒有一種方法可以基於scikit中的Tfidfvectorizer輸出來選擇前100或1000個單詞的文字

    我試圖根據Python的scikit-learn庫的tfidfVectorizer輸出找到前100/1000個單詞。有沒有辦法使用scikit庫中的函數來完成它？ 感謝您的幫助
    python scikit-learn scikits 2013-10-26

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    使用scikit-learn令牌化文本

    我有以下代碼從文本分類的一組文件（文件夾名稱是類別名稱）中提取功能。 import sklearn.datasets from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer train = sklearn.datasets.load_files('./train', description=None, categories=No
    python machine-learning scikit-learn text-classification scikits 2015-05-01

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    更新SVM分類用新的數據

    我訓練使用 clf = sklearn.svm.NuSVC(nu=0.05, probability=True, kernel='rbf') clf.fit(points, classes) Python中的SVM分類並且對於預測的偉大工程。 現在我想更新分類器參數。 很少的分數會改變分類（從正數到零），並添加一些分數。很少意味着10000或更多的50。 我認爲這將是聰明的，但提示SVM分類
    python scikit-learn svm libsvm scikits 2014-02-20

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    訪問在scikit數據集列

    我加載內置的波士頓數據scikit庫設置爲： from sklearn.datasets import load_boston bdata = load_boston() 我想提取的第一列，將其稱作CRIM所有的值。我已經寫了這樣一行： plt.scatter(bdata.CRIM,bdata.target,color='blue') 但我得到一個錯誤「AttributeError的：‘束’對象有
    python-3.x numpy scikit-learn scikits 2014-02-22
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