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H2O 是否或将会提供任何与 h2o word2vec 一起使用的预训练向量?
H2O 最近在其 API 中添加了 word2vec 能够在您自己提供的语料库上轻松训练自己的词向量真是太好了 然而 使用大数据和大型计算机存在更大的可能性 由于网络带宽和计算能力的限制 谷歌或 H2O ai 等软件供应商可能无法访问这种类
Word2Vec
h2o
unsupervisedlearning
theano中卷积神经网络的无监督预训练
我想设计一个深度网络 其顶部有一个 或多个 卷积层 CNN 和一个或多个完全连接的隐藏层 对于具有完全连接层的深度网络 theano 中有一些方法可以进行无监督预训练 例如 使用去噪自动编码器 http www deeplearning n
python
neuralnetwork
Theano
deeplearning
unsupervisedlearning
Rand Index函数(聚类性能评估)
据我所知 python 中没有可用于 Rand Index 的软件包 而对于调整后的 Rand Index 您可以选择使用sklearn metrics adjusted rand score labels true labels pred
python
clusteranalysis
precision
unsupervisedlearning
如何使用 FactoMineR 包以编程方式确定主成分的列索引?
给定一个包含混合变量 即分类变量和连续变量 的数据框 例如 digits 0 9 set seed for reproducibility set seed 17 function to create random string creat
r
clusteranalysis
PCA
featureselection
unsupervisedlearning
如何在 Weka 中计算聚类评估的准确性
我们如何使用 Weka 计算集群的准确性 我可以使用这个公式 Accuracy A tp tn Total samples 但我如何知道Weka工具中实验输出的真阳性 假阳性 真阴性和假阴性是什么 Weka中有几种不同的聚类模式 使用训练集
machinelearning
Weka
datamining
Evaluation
unsupervisedlearning
根据相似度对图像进行聚类
我面临着基于相似性的图像聚类问题 而不知道聚类的数量 理想情况下 我想实现类似这样的目标http cs231n github io assets cnnvis tsne jpeg http cs231n github io assets c
AttributeError:“NoneType”对象没有属性“_inbound_nodes”
我想实施损失函数 https i stack imgur com FI9JH png定义在这里 我使用fcn VGG16获得地图x 并添加激活层 x是fcn vgg16网络的输出 然后只需进行一些操作即可提取特征 co map Activa
Keras
imagesegmentation
unsupervisedlearning
lossfunction
当数据形状为(x,y,z)时如何进行聚类?
假设我有 10 个单独的观测值 每个观测值的大小为 125 59 我想根据这 10 个观测值的 2d 特征矩阵 125 59 对它们进行分组 这是否可以在不将每个观测值展平为 125 59 1D 矩阵的情况下实现 我什至无法实现 PCA 或