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r caret 包中的 train 函数的模型输出尺寸巨大
我正在使用 bagFDA 模型进行训练train r caret 包中的函数 并将模型输出保存为 Rdata 文件 输入文件大约有 300k 条记录 有 26 个变量 但输出 Rdata 大小为 3G 我只是运行以下命令 modelout
r
rcaret
trainingdata
opencv createsamples没有错误,但是没有找到样本
我在用着this http coding robin de 2013 07 22 train your own opencv haar classifier html教程 我正在根据我的正面图像创建大量样本 我正在使用 Windows 这是
opencv
imageprocessing
ComputerVision
trainingdata
sampledata
为什么 Keras 的 train_on_batch 在第二个 epoch 产生零损失和准确率?
我正在使用一个大数据集 所以我尝试使用 train on batch 或适合 epoch 1 model Sequential model add LSTM size input shape input shape return seque
python
batchprocessing
trainingdata
Keras
LSTM
使用python sklearn增量训练随机森林模型
我使用下面的代码来保存随机森林模型 我正在使用 cPickle 保存训练后的模型 当我看到新数据时 我可以增量训练模型吗 目前 训练集大约有2年的数据 有没有办法再训练两年并将其 某种程度上 附加到现有保存的模型中 rf RandomFor
python
pickle
RandomForest
trainingdata
在不同的数据集上运行经过训练的机器学习模型
我是机器学习的新手 正在尝试在另一个相同格式的数据集上运行一个简单的分类模型 该模型是我使用 pickle 训练和保存的 我有以下 python 代码 Code Training set features pd read csv Data
python
machinelearning
scikitlearn
trainingdata
我正在尝试从某个检查点 (Tensorflow) 恢复训练,因为我正在使用 Colab 并且 12 小时还不够
这是我正在使用的代码的一部分 checkpoint dir training checkpoints1 checkpoint prefix os path join checkpoint dir ckpt checkpoint tf tra
python
tensorflow
googlecolaboratory
trainingdata
checkpoint
方法“train_test_split”中的参数“stratify”(scikit Learn)
我正在尝试使用train test split来自 scikit Learn 包 但我在参数方面遇到问题stratify 以下是代码 from sklearn import cross validation datasets X iris
split
scikitlearn
trainingdata
testdata
如果 kNN 没有训练阶段,当我们将 .fit() 方法应用于 Scikit-learn 中的 kNN 模型时会发生什么?
由于 kNN 在 RAM 级别处理训练和预测 并且不需要显式的训练过程 那么当拟合 knn 模型时到底会发生什么 我认为这一步与训练模型有关 谢谢 这是如果我跳过拟合步骤将会得到的错误 NotFittedError This KNeighb
machinelearning
scikitlearn
KNN
trainingdata
使用斯坦福核心 NLP 的自定义关系提取模型未找到任何关系
我使用斯坦福核心 NLP 训练了一个用于关系提取的自定义模型example http nlp stanford edu software relationExtractor html 但是当我运行模型时 它没有找到任何关系 即使我直接使用训
NLP
trainingdata
stanfordnlp
自训练算法
我想针对特定问题开发一种自我训练算法 为了简单起见 我将把它归结为简单的例子 更新 我添加了一个工作解决方案作为下面这个问题的答案 假设我有来自数据库的大量实体列表 每个实体都是相同的类型 并且有 4 个字节类型的属性 public cla
c
NET
Algorithm
neuralnetwork
trainingdata
在 pytorch 中绘制训练和验证损失图
我正在使用 pytorch 来训练我的 CNN 网络 我想绘制训练和验证损失曲线以可视化模型性能 如何绘制两条曲线 我有下面的代码 create a function this my favorite choice def RMSELoss
validation
plot
Pytorch
trainingdata
meansquareerror
在 Google Colab 上训练模型时,我应该保持连接吗?
在 Google Colab 上训练用于对象检测的数据集模型 Darknet 时 我是否需要保持与 Colab 和互联网的连接 当训练在 Colab 上进行并连接到我的驱动器时 这里的权重文件将保存在我的谷歌驱动器文件夹中 那么 我可以断开
如何在caret包中的指定网格中随机搜索?
我想知道是否可以在预定义的网格中使用随机搜索 例如 我的网格有alpha and lambda for glmnet方法 alpha介于 0 和 1 之间 并且lambda介于 10到10之间 我想使用随机搜索5次来随机尝试这个范围内的点
r
Regression
rcaret
trainingdata
hyperparameters
Tensorflow、train_step 馈送不正确
我正在从 Convnetjs 切换到 Tensorflow 并且正在学习读取图像和使用 Tensorflow 训练 CNN 的基础知识 我在两个文件夹中有一堆 160 120 1 的图像 train go 和 train no 所以我使用两
image
Queue
tensorflow
trainingdata
OpenCV中基于HOG特征的SVM分类器用于“对象检测”
我有一个项目 我想检测图像中的物体 我的目标是使用 HOG 功能 通过使用 OpenCV SVM 实现 我可以找到用于检测人的代码 并且我阅读了一些关于调整参数以检测对象而不是人的论文 不幸的是 由于一些原因我无法做到这一点 首先 我可能错
c
opencv
SVM
objectrecognition
trainingdata
通过句子或段落训练和评估 spaCy 模型
观察 段落 I love apple I eat one banana a day句子 I love apple I eat one banana a day这一段有两句话 I love apple and I eat one banana
NLP
trainingdata
spacy
使用 >450K 实例训练 Dlib 对象检测
dlib 是否能够使用大规模数据集来训练目标检测器 我有超过 450K 的面部图像来训练面部检测器 是否可以使用 Dlib 或者我需要转向另一个替代方案 您可以使用多少数据取决于您的计算机中有多少 RAM 因此 也许您可 以根据每个图像的大
objectdetection
trainingdata
Dlib
DLib:train_shape_predictor_ex.cpp
我正在尝试通过执行来训练 Dlib 的形状预测器train dlib shape predictor ex cpp http dlib net train shape predictor ex cpp html on 海伦数据集 http
c
facedetection
trainingdata
Dlib
OpenCV createsamples - 无效的背景描述文件
我在我的OPENCV ROOT文件夹并在 Win x64 中运行以下命令 opencv createsamples bgcolor 0 bgthresh 0 maxxangle 1 1 maxyangle 1 1 maxzangle 0 5
opencv
ComputerVision
Sample
trainingdata
SVM 分类 - 每个类别的最小输入集数量
我正在尝试构建一个应用程序来检测来自网页的广告图像 一旦我检测到这些 我将不允许它们显示在客户端 从我得到的帮助这个 Stackoverflow 问题 我认为 SVM 是实现我的目标的最佳方法 所以 我自己编写了 SVM 和 SMO 我从
machinelearning
Classification
SVM
trainingdata
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