问题标签 [pybrain]
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cluster-analysis - 有哪些实现半监督（约束）聚类的包？
我想对半监督（约束）聚类进行一些实验，特别是作为实例级成对约束（必须链接或不能链接约束）提供的背景知识。我想知道是否有任何实现半监督聚类的优秀开源包？我尝试查看 PyBrain、mlpy、scikit 和 orange，但找不到任何受约束的聚类算法。特别是，我对约束 K-Means 或基于约束密度的聚类算法（如 C-DBSCAN）感兴趣。Matlab、Python、Java 或 C++ 中的包将是首选，但不必限于这些语言。
machine-learning - PyBrain 神经网络回归函数有一些问题
我希望能深入了解 PyBrain 神经网络的工作原理。我有一个与特定家庭收入相对应的不同家庭特征的数据集。任务是创建基于神经网络的回归，以便能够预测给定特征的收入。
我试过简单的构造函数
它有点工作。但是，如果我将隐藏层更改为使用 GaussianLayer 或 LinearLayer，我将在训练阶段将 NaN 作为输出。
使用这些层时是否可能需要注意其他事项（我猜可能是特征选择，当它们相关时）？
谢谢
python - 为什么 splitWithProportion 每次调用时都会更改每个集合中的数量？
使用Python 2.7.6 和Pybrain 0.3...
这是我编写的一个函数，用于创建一个数据集来训练我的神经网络。
这是一个顺序数据集，我希望其中 75% 是训练数据，25% 是测试数据（我相信这是一个公认的合理分割）：
现在我调用该函数两次，使用相同的数据（掩盖了查询，因为表名和列名有点敏感，抱歉）：
查看输出我得到了这个（实际上，每次我运行它时，它都会改变）：
这让我很困惑——为什么每次都以不同的方式分割数据？
由于数据集顺序没有改变，我希望每次调用它时它都会做同样的事情。这里面是不是发生了什么神奇的事情？
更新
这是另一个更简单的示例：
我有时会得到输出
似乎每次splitWithProportion调用它都可以以不同的方式对集合进行舍入，所以我猜它可能必须随机化序列或其他东西 - 正如你所看到的，我没有调整数据。我很困惑为什么它需要这样做。
python - Pybrain error: function buildNetwork() is not defined
I'm using Python 2.7.5 and PyBrain 0.3 (installed via pip). I can't reproduce the "quickstart" code there is in PyBrain documentation pages because the function buildNetwork() seems to not be defined and it triggers a NameError. Here is the code:
And this is the error message I receive when trying to run this script:
It's strange because all previous lines don't trigger any errors, the problem is occurring with buildNetwork() function. Could someone please help me?
python - 在 Eclipse 中导入使用 PIP 安装的 Python 库时出错
我正在使用 Python 2.7.5 64 位，在 Eclipse（版本 4.3.1）中导入通过 PIP 安装的库时遇到问题。在 Eclipse 之外（直接在 Python 的 shell 中）一切正常，这里有一个例子：
一切都在 Eclipse 之外工作。但在 Eclipse 中，我无法使用“from x import y”格式导入通过 PIP 安装的库，它会报错。我可以导入通过 PIP 安装的库的唯一方法是使用“import x”格式。这是一个例子：
我怀疑它可能与virtualenv有关，但这是我的 Python PATH 的打印屏幕。安装 PyBrain的目录/usr/lib/python2.7/site-packages已经在 Eclipse 中的 Python PATH 中。有人可以帮我吗？
编辑：现在解决了，请阅读下面的评论以查看解决方案。
python - PyBrain 多目标值
我正在尝试训练 ANN 来预测属于多个类别的图像的概率，而我的目标值是这些概率的集合。
输入是简单的重塑 28x28 灰度图片，像素值从 0 到 255。
一个“目标”如下所示： 0.738832,0.238159,0.023009,0,0.238159,0,0.238159,0,0.238159,0,0,0.238159,0,0.19793,0.80207,0.066806667,0.663691308,0.008334764,0,0,0.0494825,0.098965,0.0494825,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
然而，我得到的结果很糟糕（比简单的线性回归差得多），看起来像这样：
0.011947,0.448668,0,0,0.095688,0,0.038233,0,0,0,0,0,0,0,0.405464,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
我使用 300 或 30000 张图片并不重要。我显然做错了什么，我非常感谢一些建议。
代码：
python - PyBrain 训练多个输出模块
我想训练一个具有多个输出层的网络。
这可能吗？如果是这样，我该如何设置数据集和训练器来完成训练。
python-2.7 - Pybrain 中的递归神经网络
我正在关注Pybrain 文档中的循环网络教程，但我不知道如何构建网络以使其回溯不止一个时间步。任何帮助表示赞赏。
只是添加n.addRecurrentConnection(FullConnection(n['hidden'], n['hidden'], name='c4'))不会成功，对吗？
machine-learning - 如何在 pybrain 中设置自定义 hiddenclass 函数？
我想用 (1,Nh,1,1) 训练一个神经网络（一个输入，第一个隐藏层中的 Nh 个神经元，第二个隐藏层中的 1 个神经元和 1 个输出）。
在第二个隐藏层中，我想使用自定义函数。
有什么简单的方法可以做到这一点吗？我正在使用pybrain。
谢谢！
python - 如何用pybrain构建神经网络？
我是 pybrain 的新手，在构建神经网络时遇到了很多问题。文档对我来说不是很清楚，我没有在网上找到很多示例。
我想要一个具有一个输入、1 个隐藏层、1 个输出的神经网络。
这应该是一个简单的例子。隐藏层具有不同的功能和偏置单元。对于这个例子，我们可以考虑f1=f2=sigmoid,g是一个自定义函数。
这是我到目前为止所做的，但我完全不确定我所做的是否正确。
而且我不知道如何在隐藏层上添加偏置单元。