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NMF इमेज के हिस्से सीखता है

अब आपने NMF के बारे में जो सीखा है, उसका उपयोग करके digits डेटासेट को डीकंपोज़ करें. आपको फिर से digit इमेजेज़ एक 2D array samples के रूप में दिए गए हैं. इस बार, आपके पास एक फंक्शन show_as_image() भी है जो किसी भी 1D array द्वारा एन्कोड की गई इमेज को दिखाता है:

def show_as_image(sample):
    bitmap = sample.reshape((13, 8))
    plt.figure()
    plt.imshow(bitmap, cmap='gray', interpolation='nearest')
    plt.colorbar()
    plt.show()

काम पूरा होने के बाद, प्लॉट्स को ध्यान से देखें और नोटिस करें कि NMF ने किसी digit को कंपोनेंट्स के योग के रूप में कैसे व्यक्त किया है!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Unsupervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sklearn.decomposition से NMF इम्पोर्ट करें.
  • 7 कंपोनेंट्स के साथ model नाम का एक NMF इंस्टेंस बनाएँ. (7 LED डिस्प्ले में कोशिकाओं की संख्या है).
  • model के .fit_transform() मेथड को samples पर लागू करें. परिणाम को features में असाइन करें.
  • मॉडल के प्रत्येक कंपोनेंट (जिसे model.components_ के ज़रिए एक्सेस किया जाता है) पर, लूप के अंदर उसी कंपोनेंट के लिए show_as_image() फंक्शन लागू करें.
  • features की पंक्ति 0 को digit_features में असाइन करें.
  • digit_features प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import NMF
____

# Create an NMF model: model
model = ____

# Apply fit_transform to samples: features
features = ____

# Call show_as_image on each component
for component in model.components_:
    ____

# Select the 0th row of features: digit_features
digit_features = ____

# Print digit_features
print(digit_features)
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