我试图在python3.5的anaconda环境下用JupiterNotebook导入sklearn.model_selection，但我被警告说我没有“model_selection”模块，所以我做了conda更新scikit-learn。之后，我在导入sklearn.model_selection时收到了ImportError:cannotimportname'logsumexp'的消息。我重新安装了sklearn和scipy，但仍然收到同样的错误信息。我可以提点建议吗？ 最佳答案 我刚才遇到了完全相同的问题。在我更新了scik

我正在实现隐马尔可夫模型，因此处理的概率非常小。我通过在对数空间中表示变量(所以x→log(x))来处理下溢，它的副作用是乘法现在被加法取代，加法是通过numpy.logaddexp或类似方法处理的。有没有一种简单的方法来处理对数空间中的矩阵乘法？ 最佳答案 这是我能想到的最好的方法。fromscipy.specialimportlogsumexpdeflog_space_product(A,B):Astack=np.stack([A]*A.shape[0]).transpose(2,1,0)Bstack=np.stack([B]*

我正在寻找从Python代码加速log-sum-exp(使用“最大技巧”)操作的选项。我在Windows8上使用Python2.7。我整理了使用Numpy、Scipy的实现、Numba、Cython、Weave和numexpr的实现比较，可以查看hereonnbviewer.我原以为我的Cython和Weave版本是所有版本中最快的，因为它们最接近native代码。但实际上，它们比我的其他版本慢。如何尽可能快地制作这些版本？编辑:wrt最初的笔记本，在所有方法中添加了max技巧，使比较不那么琐碎，更接近我的实际需要。 最佳答案 对于