我发现了几个与此相关的问题，但没有人解答我的疑问。尤其是，这两个问题的答案更让我困惑。我在一组特征之上训练一个线性支持向量机——由图像产生的卷积神经网络特征。例如，我有一个3500x4096X矩阵，和往常一样，它的行和列上的功能都有示例。我想知道在给SVM输入之前如何正确地标准化/规范化这个矩阵。我看到两种方法（使用sklearn）：标准化功能。其结果是具有0平均值和单一标准的特征。X=sklearn.preprocessing.scale(X)规范化功能。它产生了一元范数的特征。X=sklearn.preprocessing.normalize(X,axis=0)我的结果在标准化（7
我发现了几个与此相关的问题，但没有人解答我的疑问。尤其是，这两个问题的答案更让我困惑。我在一组特征之上训练一个线性支持向量机——由图像产生的卷积神经网络特征。例如，我有一个3500x4096X矩阵，和往常一样，它的行和列上的功能都有示例。我想知道在给SVM输入之前如何正确地标准化/规范化这个矩阵。我看到两种方法（使用sklearn）：标准化功能。其结果是具有0平均值和单一标准的特征。X=sklearn.preprocessing.scale(X)规范化功能。它产生了一元范数的特征。X=sklearn.preprocessing.normalize(X,axis=0)我的结果在标准化（7
在下面的代码中，##是做什么的？#defineMAKE_TYPE(myname)\typedefintmyname##Id;\ 最佳答案 宏中的##是串联。在这里，MAKE_TYPE(test)将扩展为:typedefinttestId。从16.3.3开始(##运算符):Forbothobject-likeandfunction-likemacroinvocations,beforethereplacementlistisreexaminedformoremacronamestoreplace,eachinstanceofa##pr
在下面的代码中，##是做什么的？#defineMAKE_TYPE(myname)\typedefintmyname##Id;\ 最佳答案 宏中的##是串联。在这里，MAKE_TYPE(test)将扩展为:typedefinttestId。从16.3.3开始(##运算符):Forbothobject-likeandfunction-likemacroinvocations,beforethereplacementlistisreexaminedformoremacronamestoreplace,eachinstanceofa##pr
我正在尝试以下keras文档页面中的示例keras代码，https://keras.io/applications/keras模块的preprocess_input(x)函数在下面的代码中做了什么？为什么我们必须在传递给preprocess_input()方法之前执行expand_dims(x,axis=0)？fromkeras.applications.resnet50importResNet50fromkeras.preprocessingimportimagefromkeras.applications.resnet50importpreprocess_inputimportnu
我正在尝试以下keras文档页面中的示例keras代码，https://keras.io/applications/keras模块的preprocess_input(x)函数在下面的代码中做了什么？为什么我们必须在传递给preprocess_input()方法之前执行expand_dims(x,axis=0)？fromkeras.applications.resnet50importResNet50fromkeras.preprocessingimportimagefromkeras.applications.resnet50importpreprocess_inputimportnu
我知道VisualStudio有“/P”选项来生成预处理文件，但它非常不方便。I'mlookingforanaddinthatallowsyoutoright-clickonafileandselect"viewpreprocessed"-oranysimilarsolutionthatwouldbasicallypreprocessthecurrently-openfile(withtheappropriateoptionsfromthecurrentconfiguration)andshowme输出，没有额外的麻烦。有这种东西吗？ 最佳答案
关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭6年前。Improvethisquestion这四个功能在我看来真的很相似。在某些情况下，其中一些可能会给出相同的结果，而有些则不会。任何帮助将不胜感激!现在我知道并且我假设在内部，factorize和LabelEncoder以相同的方式工作，并且在结果方面没有太大差异。我不确定他们是否会在处理大量数据时占用相似的时间。get_dummies和OneHotEncoder会产生相同的结果，但是OneHotEncoder只能处理数字，而get_d
可以在此处改进Keras文档。看完这篇，我还是不明白这到底是做什么的:Keras.io.preprocessing.sequence.pad_sequences谁能说明这个函数的作用，最好提供一个例子？ 最佳答案 pad_sequences用于确保列表中的所有序列具有相同的长度。默认情况下，这是通过在每个序列的开头填充0来完成的，直到每个序列的长度与最长序列的长度相同。例如>>>pad_sequences([[1,2,3],[3,4,5,6],[7,8]])array([[0,1,2,3],[3,4,5,6],[0,0,7,8]],
