Example using GenSim's LDA and sklearn
lda.py @L�K�U ��K�U """ Example using GenSim's LDA and sklearn. """ import numpy as np from gensim import matutils from gensim.models.ldamodel import LdaModel from sklearn import linear_model from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer def print_features(clf, vocab, n=10): """ Print sorted list of non-zero features/weights. """ coef =
Choosing the right estimator
Choosing the right estimator# Often the hardest part of solving a machine learning problem can be finding the right estimator for the job. Different estimators are better suited for different types of data and different problems. The flowchart below is designed to give users a bit of a rough guide on how to approach problems with regard to which estimators to try on your data. Click on any estimat
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
scikit-learn/dpgmm.py at master · scikit-learn/scikit-learn · GitHub
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https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html
Machine Learning with Scikit Learn | SciPy 2015 Tutorial | Andreas Mueller & Kyle Kastner Part I
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