我正在使用libsvm做一个项目,我正在准备我的数据来使用lib.如何将CSV文件转换为LIBSVM兼容数据？
CSV文件:https: //github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/datasets/data/iris.csv
在频率问题中:
如何将其他数据格式转换为LIBSVM格式？
这取决于您的数据格式.一种简单的方法是在libsvm matlab/octave接口中使用libsvmwrite.以UCI机器学习库中的CSV(逗号分隔值)文件为例.我们下载SPECTF.train.标签位于第一列.以下步骤以libsvm格式生成文件.
matlab> SPECTF = csvread('SPECTF.train'); % read a csv file
matlab> labels = SPECTF(:, 1); % labels from the 1st column
matlab> features = SPECTF(:, 2:end);
matlab> features_sparse = sparse(features); % features must be in a sparse matrix
matlab> libsvmwrite('SPECTFlibsvm.train', labels, features_sparse);
The tranformed data are stored in SPECTFlibsvm.train.
Alternatively, you can use convert.c to convert CSV format to libsvm format.
但我不想使用matlab,我使用python.
我也使用JAVA找到了这个解决方案
任何人都可以推荐一种解决这个问题的方法吗？
我有类似的东西Fri Aug 03 15:16:37 +0000 2012,我想将其转换为03-08-2012.
我也有一些日期作为Unix时间戳1344006622,在这里我只是这样做:
datetime.datetime.fromtimestamp(1344006622).strftime('%d-%m-%Y')
但这仅适用于Unix时间戳.我怎样才能转换第一个？
我是XPath的新手,希望您考虑以下表达式,其中n是一个元素:
//n[parent::n and child::n]
表达式是否表示 [ ]父节点和子节点n必须相同？
或者我完全错了？谢谢.
我想检查Python中的数组是否包含递增元素,每个递增1并从0开始.因此,例如[0, 1, 2, 3]应返回"valid",而eg [0, 1, 3, 4]或[-1, 0, 1]应返回"无效".
有没有一种简单的方法可以在Python中实现这一目标？也许内置函数？
问题是5/3*2.0 /(4%3)+ 5 = 7.0
出于某种原因,我不明白为什么这是有道理的.我首先划分5/6.0 = .83,然后除以(4%3即1)并加5,但我没有得到答案.你能详细解释一下吗？
谢谢.