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ike

V2EX 第 136602 号会员,加入于 2015-09-02 23:04:41 +08:00
rankit: 构建科学的排名
分享创造  •  ike  •  2016-02-06 20:22:55 PM  •  最后回复来自 h4x3rotab
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ike 最近回复了
66 天前
回复了 kayseen 创建的主题 Python 使用 pandas 筛选时间数据
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.txt", parse_dates=['time'])
idx = df.time.apply(lambda x: x.hour == 3 and x.minute==29)
df[idx]
2016-04-16 21:33:43 +08:00
回复了 yaqink 创建的主题 分享创造 日常追番工具一只 DMHY for Mac
好!
2016-02-15 20:22:53 +08:00
回复了 nooper 创建的主题 Python 我在服务器上装了一个 scipy 阿里云的服务器就挂了
你可以用 miniconda 嘛,虽然没在阿里云上试过。
2016-02-06 17:34:41 +08:00
回复了 ike 创建的主题 分享创造 rankit: 构建科学的排名
@h4x3rotab 没,自己搞的。
2016-01-28 00:27:52 +08:00
回复了 rockivy 创建的主题 Python sklearn 文本分类器做预测时,如何拿到预测结果。。。
至少我没看出这段代码有什么问题。支持你“显然不对”的观点的论据是什么?就是这段代码的结果吗?既然你说 accuracy, 有没有试过直接在 label 上计算 accuracy_score(Y_true, Y_pred)?你的 label 是从 0 开始还是从 1 开始?
2016-01-28 00:20:06 +08:00
回复了 rockivy 创建的主题 Python sklearn 文本分类器做预测时,如何拿到预测结果。。。
@3pointer predict_proba 才返回概率。
2015-12-07 13:32:50 +08:00
回复了 zenghsh3 创建的主题 自然语言处理 HMM 和 CRF 的区别?
这个问题我在不同的场合回答过很多次,但是我仍然愿意回答你。 HMM 与 CRF 最本质的区别,并不是有向图和无向图的区别。前者描述的是 P(X,Y), 是 generative model; 后者描述的是 P(Y|X), 是 discriminative model. 前者你要加入对状态概率分布的先验知识,而后者完全是 data driven.
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