def topK(dataMat,sensitivity):
meanVals = np.mean(dataMat, axis=0)
meanRemoved = dataMat - meanVals
covMat = np.cov(meanRemoved, rowvar=0)
eigVals,eigVects = np.linalg.eig(np.mat(covMat))
< /code>
Я получаю ошибку в заголовке в последней строке выше. Я подозреваю, что это имеет какое -то отношение к данному дата, поэтому, вот изображение переменной и данных из DataType из Explorer переменной в Spyder:
new.net/i1ccJ. np.linalg.eig (np.mat (covmat))
to np.linalg.eig (np.array (np.mat (covmat))) и np.linalg.eig (np.array (covmat)) , ничего не работает. Есть идеи?
Вот мой код: < /p> [code]def topK(dataMat,sensitivity): meanVals = np.mean(dataMat, axis=0) meanRemoved = dataMat - meanVals covMat = np.cov(meanRemoved, rowvar=0) eigVals,eigVects = np.linalg.eig(np.mat(covMat)) < /code> Я получаю ошибку в заголовке в последней строке выше. Я подозреваю, что это имеет какое -то отношение к данному дата, поэтому, вот изображение переменной и данных из DataType из Explorer переменной в Spyder:
new.net/i1ccJ. np.linalg.eig (np.mat (covmat)) [/code] to np.linalg.eig (np.array (np.mat (covmat))) и np.linalg.eig (np.array (covmat)) , ничего не работает. Есть идеи?
Я выполняю проект машинного обучения для прогнозирования цен на электромобили в Jupyter Notebook.
Я запускаю следующие ячейки:
from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
cols =
for col in cols:
le.fit(t )
x =...
Я выполняю проект машинного обучения для прогнозирования цен на электромобили в Jupyter Notebook.
Я запускаю следующие ячейки:
from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
cols =
for col in cols:
le.fit(t )
x =...
Я выполняю проект машинного обучения для прогнозирования цен на электромобили в Jupyter Notebook.
Я запускаю следующие ячейки:
from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
cols =
for col in cols:
le.fit(t )
x =...
Я выполняю проект машинного обучения для прогнозирования цен на электромобили в Jupyter Notebook.
Я запускаю следующие ячейки:
from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
cols =
for col in cols:
le.fit(t )
x =...
(это массово снятая версия проблемы. Я ищу, как решить ошибку компиляции ниже, а не как я должен был написать этот пример игрушки.) import numpy as np
from numba import vectorize
Мобильная версия