我试图构建我自己的神经网络反向传播算法的实现.我为培训编写的代码到目前为止,
def train(x,labels,n):
lam = 0.5
w1 = np.random.uniform(0,0.01,(20,120)) #weights
w2 = np.random.uniform(0,0.01,20)
for i in xrange(n):
w1 = w1/np.linalg.norm(w1)
w2 = w2/np.linalg.norm(w2)
for j in xrange(x.shape[0]):
y1 = np.zeros((600)) #output
d1 = np.zeros((20))
p = np.mat(x[j,:])
a = np.dot(w1,p.T) #activation
z = 1/(1 + np.exp((-1)*a))
y1[j] = np.dot(w2,z)
for k in xrange(20):
d1[k] = z[k]*(1 - z[k])*(y1[j] - labels[j])*np.sum(w2) #delta update rule
w1[k,:] = w1[k,:] - lam*d1[k]*x[j,:] #weight update
w2[k] = w2[k] - lam*(y1[j]-labels[j])*z[k]
E = 1/2*pow((y1[j]-labels[j]),2) #mean squared …我正在尝试将我在python中编写的几个MR作业从AWS EMR 2.4迁移到AWS EMR 5.0.直到现在我使用boto 2.4,但它不支持EMR 5.0,所以我试图转向boto3.之前,在使用boto 2.4时,我使用StreamingStep模块指定输入位置和输出位置,以及我的mapper和reducer源文件的位置.使用这个模块,我实际上没有必要创建或上传任何jar来运行我的工作.但是,我无法在boto3文档中的任何位置找到此模块的等效项.如何在boto3中将流式传输步骤添加到我的MR作业中,这样我就不必上传jar文件来运行它？
我试图从RMySQL连接到VM上的MySQL服务器,这是我执行的命令
c<-dbConnect(MySQL(), user="root", password="passw0rd", dbname="leopard", host="one-1368")
它显示以下错误
RS-DBI driver: (Failed to connect to database: Error: Connection using old
(pre-4.1.1) authentication protocol refused (client option 'secure_auth' enabled)
我在我的系统上使用MySQL客户端5.6,VM显示它运行5.5.我认为这可能是服务器版本的一个问题.
任何帮助,将不胜感激.谢谢
我正在使用scipy ndimage模块,我正在使用find_objects函数,它返回一个切片对象.现在我想读取这个切片对象并从中获取开始和结束索引.但是,我找不到这样做的方法.
fragments = ndimage.find_objects(labels)
print fragments[0][0]
> slice(0L, 832L, None)
如何将开始和结束索引存储为我的python代码中的变量.
任何帮助将不胜感激.提前致谢.
我对python有点新鲜.我有一个名为featureExtraction的函数,它返回一个图像的一维数组.我需要逐行堆叠所有这样的1-d数组以形成2-d数组.我在MATLAB中有以下等效代码.
I1=imresize(I,[256 256]);
Features(k,:) = featureextraction(I1);
featureextraction返回1-d行向量,该向量逐行堆叠以形成2-d数组.python中的等效代码片段是什么？
先感谢您.
我正在尝试解析文件夹中的所有文件,并使用Python将文件名写入CSV.我用的代码是
import os, csv
f=open("C:/Users/Amber/weights.csv",'r+')
w=csv.writer(f)
for path, dirs, files in os.walk("C:/Users/Amber/Creator"):
for filename in files:
w.writerow(filename)
我在CSV中得到的结果在一列中有单独的字母,而不是整个行名.如何解决？
我对scikit和ML有点新鲜感.我试图训练一个SVM分类器用于一个与所有分类.我使用以下代码.
g=list()
for i in range(0,120):
g.append(1)
for i in range(120,240):
g.append(2)
u=set(g)
numclasses=len(u)
lin_clf = svm.LinearSVC()
lin_clf.fit(features,u)
功能是72900*120阵列.我从不同的python代码获取功能并在此处调用它.它会抛出以下警告和错误.
/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/misc/pilutil.py:279:
DeprecationWarning: fromstring() is deprecated. Please call frombytes() instead.
image = Image.fromstring(mode, shape, strdata)
错误
ValueError: bad input shape ()
如果您需要特征提取代码,请发表评论.先感谢您.