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SPMD 与 Parfor
我对 matlab 中的并行计算很陌生 我有一个创建分类器 SVM 的函数 我想用几个数据集来测试它 我有一个 2 核工作站 所以我想并行运行测试 有人可以向我解释一下以下之间的区别 dataset array dataset1 datas
MATLAB
parallelprocessing
Classification
使用 train_test_split 分割数据时的精度与随后加载 csv 文件的精度不同
我建立了一个模型来预测客户是企业客户还是私人客户 训练模型后 我预测了 1000 个数据集的类别 但我没有将其用于训练 此预测将保存在 csv 文件中 现在我有两种不同的行为 在程序中分割样本数据 当我创建示例时train sample t
python
tensorflow
machinelearning
Keras
Classification
仅正样本和未标记数据集的二元半监督分类
我的数据由评论组成 保存在文件中 其中很少被标记为正面 我想使用半监督和PU http www cs uic edu liub publications ICDM 03 pdf分类将这些评论分为正面和负面类别 我想知道 python sci
scikitlearn
Classification
哪些分类器提供权重向量?
存在哪些机器学习分类器可以在学习阶段后提供权重向量 我了解 SVM 逻辑回归 感知器和 LDA 还有更多吗 我的目标是使用这些权重向量绘制重要性图 其实任何线性分类器 https en wikipedia org title Linear
machinelearning
Classification
multilabelclassification
SGDClassifier 每次为文本分类提供不同的准确度
我使用 SVM 分类器将文本分类为好文本和乱码 我正在使用 python 的 scikit learn 并按如下方式执行 Created on May 5 2017 import re import random import numpy
python
scikitlearn
NLP
Classification
在处理 VotingClassifier 或网格搜索时,Sklearn 中的 GradientBoostingClassifier 是否有类别权重(或替代方法)?
我正在使用 GradientBoostingClassifier 来处理不平衡的标记数据集 Sklearn 中似乎不存在类权重作为该分类器的参数 我发现我可以在合适时使用sample weight 但在处理VotingClassifier
scikitlearn
Classification
使用逻辑回归时sklearn重要特征错误
以下代码使用随机森林模型为我提供一个显示特征重要性的图表 from sklearn feature selection import SelectFromModel import matplotlib clf RandomForestCla
python
scikitlearn
Classification
Scikit-learn Ridge 分类器:提取类概率
我目前正在使用 sklearn 的 Ridge 分类器 并且希望将此分类器与 sklearn 和其他库中的分类器集成 为了做到这一点 理想的做法是提取给定输入属于类列表中每个类的概率 目前 我正在使用 model decision func
python
machinelearning
Classification
scikitlearn
如何检查 Tensorflow LinearClassifier 的特征权重?
我正在尝试理解使用 TensorFlow 的大规模线性模型 https www tensorflow org tutorials linear文档 这些文档对这些模型的推动如下 线性模型比神经模型更容易解释和调试 网 您可以检查分配给每个特
python
machinelearning
tensorflow
Classification
linearregression
如何在 Android Studio 中使用预训练的 .model 文件进行预测?
我在 Weka 3 8 Dekstop 版本中训练了一个决策表 ML 模型 我已将模型相应保存在资产文件夹中 并配置了 wekaSTRIPPED jar 文件 此时 构建似乎在 Android Studio 上运行良好 然而 当我尝试在 J
Java
Android
machinelearning
Classification
Weka
使用 Mahout 朴素贝叶斯分类器算法需要哪些步骤?
我正在尝试使用本机贝叶斯分类器来检测欺诈交易 我在 Excel 工作表中有大约 5000 个样本数据 这是我将用于训练分类器的数据 并且我有大约 1000 个测试数据 我将在其上应用测试分类器 我的问题是 我不知道如何训练分类器 在将训练数
Classification
mahout
fraudprevention
在java代码中使用WEKA API时出现错误:类属性未设置?
我正在尝试在我的java代码中使用weka API 我使用 J48 树分类对 MySQL 数据库中的数据集进行分类 但出现以下错误 Trying to add database driver JDBC RmiJdbc RJDriver Er
Java
API
Classification
Weka
使用 NLTK python 对使用示例数据或 Web 服务的句子进行情感分析?
我正在着手一个用于情感分析的 NLP 项目 我已经成功安装了Python的NLTK 看起来是一个很棒的软件 但是 我无法理解如何使用它来完成我的任务 这是我的任务 我从一长条数据开始 假设来自他们的网络服务的数百条关于英国大选主题的推文 我
NLP
NLTK
Weka
Classification
Keras model.fit log 和 Sklearn.metrics.confusion_matrix 报告的验证准确性指标彼此不匹配
问题是报道的validation accuracy我从 Keras 获得的价值model fit历史显着高于validation accuracy我得到的指标sklearn metrics功能 我得到的结果model fit总结如下 Las
python
machinelearning
Keras
scikitlearn
Classification
训练鲁棒级联分类器时要考虑的建议?
我正在训练级联分类器以检测图像中的动物 不幸的是 我的误报率相当高 使用 Haar 和 LBP 超高 使用 HOG 可以接受 我想知道如何改进我的分类器 这是我的问题 鲁棒检测所需的训练样本量是多少 我在某处读到需要 4000 个正样本和
Algorithm
opencv
machinelearning
ComputerVision
Classification
如何在CARET中自定义模型来执行PLS-[Classifier]两步分类模型?
这个问题是同一线程的延续here https stats stackexchange com questions 81727 what is the best strategy to train and validate classific
r
Classification
crossvalidation
rcaret
在 R 中对非常大的数据集(180 万行 x 270 列)进行建模
我正在研究一个视窗8操作系统带有8 GB 内存 我有一个数据框180 万行 x 270 列我必须对其执行glm logit 任何其他分类 我尝试使用 ff 和 bigglm 包来处理数据 但我仍然面临错误的问题 Error cannot a
r
Classification
Bigdata
WEKA 中监督重采样和无监督重采样有什么区别?
我想知道有什么区别weka filters supervised instance Resample and weka filters unsupervised instance Resample 在什么情况下我们应该使用每一种 监督重采样
Java
machinelearning
Classification
Weka
resampling
如何创建带有彩色分支的树状图?
I would like to create a dendrogram in R which has colored branches like the one shown below 到目前为止 我使用以下命令来创建标准树状图 d lt
r
Classification
dendrogram
dendextend
如何使用 MATLAB 从 WEKA 检索类值
我正在尝试使用 MATLAB 和 WEKA API 从 WEKA 检索类 一切看起来都很好 但类始终为 0 有什么想法吗 我的数据集有 241 个属性 将 WEKA 应用于该数据集我得到了正确的结果 创建第一个训练和测试对象 然后构建分类器
MATLAB
machinelearning
Classification
Weka
Decisiontree
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