谢谢你提前帮助.
我有一个由乳胶生成的pdf文件,它有很多方程式,但没有.我想在我的github仓库中使用这个pdf作为readme.md文件.我怎样才能做到这一点？看起来并不那么容易.:-(
或者,是否可以直接在github中集成tex文件并将其用作自述文件而不是pdf版本？github是否允许与latex语法进行任何集成,例如gmail？
我试图找到一种方法来对稀疏矩阵 M 进行矩阵幂： M^k = M*...*M k 次，其中 * 是矩阵乘法（numpy.dot），而不是逐元素乘法。
我知道如何对普通矩阵执行此操作：
import numpy as np
import scipy as sp
N=100
k=3
M=(sp.sparse.spdiags(np.ones(N), 0, N, N)-sp.sparse.spdiags(np.ones(N), 2, N, N)).toarray()
np.matrix_power(M,k)
对于稀疏 M 我该如何做：
M=(sp.sparse.spdiags(np.ones(N), 0, N, N)-sp.sparse.spdiags(np.ones(N), 2, N, N))
当然，我可以通过递归乘法来做到这一点，但我想知道 scipy 中是否有类似用于稀疏矩阵的矩阵幂之类的功能。非常感谢任何帮助。提前致谢。
我想弄清楚到底损失函数公式是什么，以及如何我可以手动时计算它class_weight='auto'的情况下svm.svc，svm.linearSVC和linear_model.LogisticRegression。
要获得平衡的数据，请说您拥有训练有素的分类器：clf_c。后勤损失应为（我正确吗？）：
def logistic_loss(x,y,w,b,b0):
'''
x: nxp data matrix where n is number of data points and p is number of features.
y: nx1 vector of true labels (-1 or 1).
w: nx1 vector of weights (vector of 1./n for balanced data).
b: px1 vector of feature weights.
b0: intercept.
'''
s = y
if 0 in np.unique(y):
print 'yes'
s = 2. * y - 1
l = np.dot(w, …我有一个带有一些关键字参数的自定义tokenizer函数:
def tokenizer(text, stem=True, lemmatize=False, char_lower_limit=2, char_upper_limit=30):
do things...
return tokens
现在,我怎么能把这个带有所有参数的tokenizer传递给CountVectorizer？我没有尝试过任何作品; 这也不起作用:
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
args = {"stem": False, "lemmatize": True}
count_vect = CountVectorizer(tokenizer=tokenizer(**args), stop_words='english', strip_accents='ascii', min_df=0, max_df=1., vocabulary=None)
任何帮助深表感谢.提前致谢.