คำถามติดแท็ก scikit-learn

ปิด. คำถามนี้เป็นคำถามปิดหัวข้อ ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามดังนั้นจึงเป็นหัวข้อสำหรับการตรวจสอบข้าม ปิดให้บริการในวันที่ 11 เดือนที่ผ่านมา ฉันจำเป็นต้องใช้ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน Softmax กับ Perceptron หลายเลเยอร์ใน scikit Scikit documantationในหัวข้อของ Neural network models (ภายใต้การดูแล) กล่าวว่า"MLPClassifier รองรับการจำแนกประเภทหลายคลาสโดยใช้ Softmax เป็นฟังก์ชันเอาต์พุต" คำถามคือวิธีการใช้ฟังก์ชั่น? ในโค้ด snip ด้านล่างเมื่อฉันเพิ่ม Softmax ภายใต้พารามิเตอร์การเปิดใช้งานมันไม่ยอมรับ MLPClassifier(activation='Softmax', alpha=1e-05, batch_size='auto', beta_1=0.9, beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08, hidden_layer_sizes=(15,), learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=1, shuffle=True, solver='lbfgs', tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=False, …

9 neural-networks  scikit-learn  multi-class  softmax 

ฉันต้องการรหัสการจัดกลุ่ม kmeans ใน python โดยใช้ pandas และ scikit เรียนรู้ ในการเลือก k ที่ดีฉันต้องการรหัสสถิติ Gap จาก Tibshirani และ al 2001 ( pdf ) ฉันต้องการทราบว่าฉันสามารถใช้ผลเฉื่อยจาก scikit และปรับสูตรสถิติช่องว่างโดยไม่ต้องคำนวณการคำนวณระยะทางทั้งหมดอีกครั้ง ไม่มีใครรู้สูตรความเฉื่อยที่ใช้ใน scikit / รู้วิธีที่ง่ายในการถอดรหัสสถิติช่องว่างโดยใช้ฟังก์ชั่นระยะทางระดับสูง?

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric