我试图理解为什么word2vec的skipgram模型对每个单词(隐藏表示,即单词嵌入)和输出表示(也称为上下文单词嵌入)有2个表示.这只是为了普遍性,上下文可以是任何东西(不仅仅是单词),还是有更基本的原因
我试图在非常短的短语(5克)上训练word2vec模型.由于每个句子或例子都很短,我相信我可以使用的窗口大小最多可以是2.我试图理解这么小的窗口大小对学习模型的质量有什么影响,这样我才能理解我的模型是否学到了有意义的东西.我尝试在5克上训练word2vec模型,但似乎学习模型不能很好地捕获语义等.
我使用以下测试来评估模型的准确性:https: //code.google.com/p/word2vec/source/browse/trunk/questions-words.txt
我使用gensim.Word2Vec来训练模型,这里是我的准确度分数的片段(使用2的窗口大小)
[{'correct': 2, 'incorrect': 304, 'section': 'capital-common-countries'},
{'correct': 2, 'incorrect': 453, 'section': 'capital-world'},
{'correct': 0, 'incorrect': 86, 'section': 'currency'},
{'correct': 2, 'incorrect': 703, 'section': 'city-in-state'},
{'correct': 123, 'incorrect': 183, 'section': 'family'},
{'correct': 21, 'incorrect': 791, 'section': 'gram1-adjective-to-adverb'},
{'correct': 8, 'incorrect': 544, 'section': 'gram2-opposite'},
{'correct': 284, 'incorrect': 976, 'section': 'gram3-comparative'},
{'correct': 67, 'incorrect': 863, 'section': 'gram4-superlative'},
{'correct': 41, 'incorrect': 951, 'section': 'gram5-present-participle'},
{'correct': 6, 'incorrect': 1089, 'section': 'gram6-nationality-adjective'},
{'correct': 171, 'incorrect': 1389, 'section': 'gram7-past-tense'},
{'correct': 56, …当我尝试导入numpy时,我收到以下错误:
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/linalg/__init__.py in <module>()
49 from .info import __doc__
50
---> 51 from .linalg import *
52
53 from numpy.testing import Tester
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/linalg/linalg.py in <module>()
27 )
28 from numpy.lib import triu, asfarray
---> 29 from numpy.linalg import lapack_lite, _umath_linalg
30 from numpy.matrixlib.defmatrix import matrix_power
31 from numpy.compat import asbytes
ImportError: /usr/lib/liblapack.so.3: undefined symbol: gotoblas
我已经尝试过解决方案发布错误导入numpy:lapack_lite.so:未定义符号和GotoBLAS错误安装matplotlib与pip在virtualenv上debian wheezy
我已经尝试了以下所有选项:
vvkulkarni@galileo:~$ sudo update-alternatives --config liblapack.so.3
There are 3 choices for the alternative liblapack.so.3 (providing /usr/lib/liblapack.so.3).
Selection Path Priority Status …我的目标是在他们的参数空间中对各种VW模型进行网格搜索(尝试不同的损失函数和正则化等).由于模型可以使用多次传递,我想使用交叉验证.我想知道我是否应该实现自己的交叉验证代码(可能作为bash脚本)或者我是否重新发明轮子.关于这是否已在之前完成的任何指示或最佳方式继续进行将是有用的.我正在考虑在bash脚本中实现交叉验证,并使用GNU parallel来并行化Grid Search
我是机器学习的初学者,正在尝试使用决策树.我正在查看决策树http://scikit-learn.org/dev/_images/iris.svg的可视化,并想知道错误值表示什么.它是基尼指数或信息收益还是什么？也会欣赏它的直观含义.
我需要使用一个散列函数，该函数属于一个由k个独立散列函数组成的家族。C，C ++或python中任何库或工具包上的任何指针都可以生成一组k个独立的哈希函数，我可以从中选择一个函数。
背景：我正在尝试在此处实现此算法：http : //researcher.watson.ibm.com/researcher/files/us-dpwoodru/knw10b.pdf用于“不同元素”问题。
我看过这个线程：生成k个成对独立的哈希函数，其中提到使用Murmur哈希来生成成对独立的哈希函数。我想知道k方向独立哈希函数是否有任何相似之处。如果没有可用的方法，那么我有可能构造这样的一组k方向独立的哈希函数。
提前致谢。
我知道可以链接几个实现变换方法的估算器来转换sklearn.pipeline中的X(特征集).但是我有一个用例,我想要转换目标标签(比如将标签转换为[1 ... K]而不是[0,K-1],我很乐意将其作为我管道中的一个组件是否有可能使用sklearn.pipeline.？
scikit-learn中的PCA具有称为"explain_variance"的属性,该属性捕获每个组件解释的方差.在scikit-learn中,我没有看到像FactorAnalysis这样的类似事情.如何计算因子分析的每个组件所解释的方差？
