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sklearn——feature_selection 出现错误“Input X must be non

运行scikit-learn官网中的例子-- SVM with univariate feature selection ，当使用自己的数据时，一直报错：“Input X must be non-negative”是因为特征中有负值，不能使用chi（卡方检验）来作为相关性评价的准则。参考：Feature selection using scikit-learn解决方法就是：

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imresize_百度百科

imresize，该函数用于对图像做缩放处理。在matlab的命令窗口中输入doc imresize或者help imresize即可获得该函数的帮助信息。

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一、背景 最近在做cnn分类时，用了一个能够一次性读取文件夹下所有数据并按文件夹制作相应标签的函数。之前做类别，总计约张图片时，用这个函数没有任何问题，但后后来加到约张图片的时候，运行就报错。

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-- 一本书排版后一校时出现错误数为X服从正态分布N（, ; -- 如何理解和运用儿童智力的正态分布现象; -- 正态分布公式是怎么推出来的。 分 ; -- 什么是正态分布？ ; -- 一组数据,md为中位数,ma为一已知数,检验Ho:ma=md; -- 求高中数学选