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使用scikit learn时,from sklearn import svm语句出错,cannot import name lsqr
yeting067
2014-07-28 10:18:48
我是在centos6下面的linux,python2.6,已安装了numpy-1.6.1,scipy 0.11.0,可能是scipy不太对所以不能import lsqr,怎么解决呢?
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使用scikit learn时,from sklearn import svm语句出错,cannot import name lsqr
我是在centos6下面的linux,python2.6,已安装了numpy-1.6.1,scipy 0.11.0,可能是scipy不太对所以不能import lsqr,怎么解决呢?
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XIMO_W
2015-09-11
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我也遇到这个问题,原因可能是文件目录下有一个和sklearn重名的sklearn.pyc文件,把那个文件名字改掉就可以了。
markboo
2014-09-04
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引用 3 楼 sdlypyzq 的回复:
我也遇到了同样的问题。
请问你是怎么解决的?
张欣-男
2014-08-08
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我也遇到了同样的问题。
iasky
2014-07-29
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需要确认这些包是否安装正确。
The_Third_Wave
2014-07-28
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可能是版本不匹配,你全部更新为最新版试试,我的没问题。
基于
SciKit
的机器学习视频教程
Machine L
ear
ning with
scikit
-l
ear
n LiveLessons 是
scikit
-l
ear
n库的指南,该库提供了广泛的机器学习算法,以及通用且直观的相对统一的Python API。 为各种模型提供的几十个类中大多数有着相同的接口。 大多数...
scikit
-l
ear
n代码实现
SVM
分类与SVR回归以及调参
分类 二分类: from
skl
ear
n
.model_selection
import
train_test_split from
skl
ear
n
.
svm
import
SVC
import
mgl
ear
n.datasets
import
matplotlib.pyplot as plt #forge数据集是一个二维二分类数据集 X,y=mgl
ear
n.tools.make_handcraf...
【机器学习】
使用
scikit
L
ear
n进行
SVM
支持向量机线性分类
铰链损失函数比0,1损失函数更细节化,决策函数大于0,在0至1之间
时
,虽然预测正确,也有损失,越接近1,损失越小,超过1
时
,损失为0;当C值很大
时
,间隔比较窄,C值很小
时
,间隔比较宽,泛化能力更好,相当于进行了正则化处理,体现了方差与偏差的权衡。当任何实例,都不出现在上图两虚线之中,这种分类,成为硬间隔分类,硬间隔分类对个别的异常支持向量值敏感。总体而言,C值越小,允许的错分数越多,泛化能力越强。图中黑色线为0,1损失,预测错
时
,损失为1,正确
时
没有损失。,与虚线外的其它值无关。,数据集的分类结果,
from
skl
ear
n
import
datasets
Import
Error: cannot
import
name dataset折腾过程纪念
from
skl
ear
n
import
datasets
Import
Error: cannot
import
name dataset折腾过程
基于
scikit
-l
ear
n的
SVM
实战
写在前面 支持向量机(Support Vector Machine)是一种二类分类模型。他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,此外如果
使用
了核技巧之后还可以称为非线性分类器。最近
时
间比较紧张,就先不整理
SVM
相关的理论知识点,等以后有
时
间了再整理(也可以当做复习)。今天这篇主要是以
SVM
算法的实战(
scikit
-l
ear
n)为主,同
时
也会提炼几点
SVM
算法重点知识。 参考:sc...
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