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MATLAB - 从分类器生成混淆矩阵
我有一些测试数据和标签 testZ 0 25 0 29 0 62 0 27 0 82 1 18 0 93 0 54 0 78 0 31 1 11 1 08 1 02 testY 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 然后我对它
MATLAB
Classification
ROC
我如何知道训练数据足以用于机器学习
例如 如果我想训练一个分类器 也许是SVM 我需要收集多少样本 有没有一个测量方法呢 知道需要收集多少样本并不容易 不过 您可以按照以下步骤操作 解决典型的机器学习问题 构建一个包含几个样本的数据集 a 有多少个 这取决于您遇到的问题类型
machinelearning
Classification
sampledata
文本分类方法?支持向量机和决策树
我有一个训练集 我想使用分类方法根据我的训练集对其他文档进行分类 我的文档类型是新闻 类别是体育 政治 经济等 我完全理解朴素贝叶斯和KNN 但是SVM和决策树很模糊 我不知道我是否可以自己实现这个方法 或者有使用这种方法的应用程序吗 我可
Classification
SVM
聚类和贝叶斯分类器 Matlab
因此 我正处于下一步该做什么的十字路口 我开始学习一些机器学习算法并将其应用于复杂的数据集 现在我已经做到了 我从一开始的计划就是结合两种可能的分类器 试图建立一个多分类系统 但这就是我被困住的地方 我选择聚类算法 模糊 C 均值 在学习了
MATLAB
clusteranalysis
Classification
Bayesian
fuzzycmeans
如何在自组织图中关联回原始数据点
我正在使用 R kohonen 包来实现 SOM 我发现将自组织映射产生的代码向量与原始数据点相关联时遇到麻烦 我尝试在训练过程中包含没有权重的标签 但结果令人难以理解 有没有办法在训练过程完成后从每个节点引用原始数据点 您将从中获得中心值
r
Classification
clusteranalysis
selforganizingmaps
如何在keras中可视化卷积神经网络中间层的输出?
最近我创建了用于猫和狗分类的基本 CNN 模型 非常基本 如何使用 keras 可视化这些层的输出 我使用 keras 的 Tensorflow 后端 您可以定义一个模型 获取您想要查看的每一层的输出并进行预测 假设您有完整的模型 cnnM
python
tensorflow
Keras
Classification
convneuralnetwork
使用分类器更改工件的 Maven 依赖关系
使用 maven jar 插件 我构建了两个 jar bar 1 0 0 jar 和 bar 1 0 0 client jar 实际上在我的 POM 中我有以下依赖项
多层神经网络不会预测负值
我已经实现了一个多层感知器来预测输入向量的正弦 这些向量由随机选择的四个 1 0 1 组成 偏差设置为 1 网络应该预测向量内容之和的 sin 例如 输入 输出 Sin 0 1 1 0 1 我遇到的问题是网络永远不会预测负值 并且许多向量的
perl
neuralnetwork
Classification
backpropagation
K 最近邻算法 [关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 使用 KNN 算法 假设 k 5 现在我尝试通过获取 5 个最近的邻居来对未知对象进行分类 如果确定 4 个最近邻居后 接下来的 2 个
machinelearning
Classification
KNN
WEKA 工具包中的隐马尔可夫模型相当于什么?
我需要对来自由 8 个加速度计组成的传感器网络的数据流进行分类 每个加速度计都会给我一个 X Y 和 Z 值 因此 在每个样本中 我有 8 x 3 24 个加速度值 我的采样频率约为 30 Hz 执行时间约为 0 5 秒 起初我想为此使用隐
Classification
Sensors
Weka
hiddenmarkovmodels
在海量数据集上学习决策树
我正在尝试使用 MATLAB 从巨大 即无法存储在内存中 数据集构建二元分类决策树 本质上 我正在做的是 收集所有数据 Try out n数据的决策函数 选出最佳决策函数 https stackoverflow com questions
MATLAB
Classification
Decisiontree
fastText 中的精确度和召回率?
我实现了 fastText 进行文本分类 链接https github com facebookresearch fastText blob master tutorials supervised learning md https git
NLP
Classification
precision
fasttext
如何将 Scikit Learn 分类器应用于大图像中的图块/窗口
给出的是 scikit learn 中经过训练的分类器 例如ARandomForestClassifier 分类器已经过对大小样本的训练 例如25x25 如何轻松地将其应用于大图像 例如 640x480 中的所有图块 窗口 What I c
python
machinelearning
scikitlearn
Classification
scikitimage
如何在java中使用StringToWordVector(weka)?
这是我的arff文件 relation hamspam attribute text string attribute class ham spam data good ham very good ham bad spam very bad
Java
Classification
Weka
arff
处理训练和测试数据中的不同因子水平
我有一个 20 列的训练数据集 所有这些都是我必须用于训练模型的因素 我已经获得了测试数据集 我必须在该数据集上应用我的模型进行预测并提交 我正在进行初始数据探索 只是出于好奇检查了训练数据和测试数据级别 因为我们正在处理所有类别变量 令我
r
machinelearning
Classification
RandomForest
categoricaldata
如何计算sklearn中交叉验证的每个模型中的特征重要性
我在用RandomForestClassifier with 10 fold cross validation如下 clf RandomForestClassifier random state 42 class weight balanc
python
machinelearning
scikitlearn
Classification
crossvalidation
将分类数据从 CSV 加载到 Scikit-Learn 以进行机器学习
我正在学习 Scikit Learn 对推文进行一些分类 我有一个 csv 其中一列包含推文 下一列包含 0 11 的班级 我经历了本教程来自 Scikit Learn 网站 http scikit learn org stable tut
python
csv
machinelearning
scikitlearn
Classification
识别任意日期字符串[关闭]
Closed 这个问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我需要能够识别日期字符串 如果我无法区分月份和日期 例如 12 12 10 也没关系 我只需将字符串分
Java
date
Classification
如何在 scikit-learn 中正确地将数字特征与文本(词袋)结合起来?
我正在为网页编写一个分类器 因此我混合了数字特征 并且我还想对文本进行分类 我正在使用词袋方法将文本转换为 大 数值向量 代码最终是这样的 from sklearn feature extraction text import CountV
python
scikitlearn
Classification
textclassification
解析 HTML:成人分类系统
我正在研究网络上使用的不同且 有时已过时 的评级 分类标准 IE PICS http www w3 org PICS POWDER http www w3 org 2007 powder ICRA http www fosi org icr
c
htmlparsing
Classification
powder
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