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计算测试集每个类别的熵以测量 pytorch 上的不确定性
我正在尝试使用 MC Dropout 方法和此链接中提出的解决方案来计算图像分类任务的数据集的每一类的熵 以测量 pytorch 上的不确定性 在 pytorch 上使用 MC Dropout 测量不确定性 https stackoverf
Pytorch
Classification
Entropy
Uncertainty
软标签上的 scikit-learn 分类
根据文档 可以指定不同的损失函数SGDClassifier 据我了解log loss is a cross entropy理论上可以处理软标签的损失函数 即以一些概率 0 1 给出的标签 问题是 是否可以使用SGDClassifier wi
python
machinelearning
scikitlearn
Classification
随机森林在 opencv python (cv2) 中不起作用
我似乎无法正确传递参数来从 python 中训练 opencv 中的随机森林分类器 我用 C 编写了一个可以正常工作的实现 但在 python 中没有得到相同的结果 我在这里找到了一些示例代码 http fossies org linux
python
opencv
machinelearning
Classification
RandomForest
朴素贝叶斯分类器 - 多重决策
我需要知道朴素贝叶斯分类器是否 可用于生成多个决策 我不能 找到任何有证据支持的例子 多项决定 我是这个领域的新手 所以 我有点 使困惑 实际上我需要开发字符识别软件 在那里我需要确定给定的字符是什么 看来贝叶斯分类器可以用来识别 给定的字
Classification
KNN
naivebayes
词干提取会损害文本分类的精度吗?
我读到词干提取会损害准确性 但会提高文本分类的召回率 这是怎么发生的 当您进行词干提取时 您会增加查询和示例文档之间的匹配数量 对吗 总是一样的 如果你提高回忆 你就进行了概括 因此 你会失去精确度 将单词词干合并在一起 一方面 应该合并在
Text
NLP
Classification
stemming
partial_fit Sklearn 的 MLPClassifier
我一直在尝试使用Sklearn的神经网络MLPClassifier 我有一个大小为 1000 个实例的数据集 具有二进制输出 我想对其应用带有 1 个隐藏层的基本神经网络 问题是我的数据实例并非同时可用 在任何时间点 我只能访问 1 个数据
python
scikitlearn
neuralnetwork
Classification
如何在tensorflow中实现t-SNE?
我正在尝试在张量流中实现 t SNE 可视化以执行图像分类任务 我主要在网上找到的都已经在Pytorch中实现了 看here https learnopencv com t sne for feature visualization 这是我
python
tensorflow
Keras
Classification
tSNE
如何获取多类的所有混淆矩阵术语(TPR、FPR、TNR、FNR)?
我有一个代码可以打印多类分类问题的混淆矩阵 import itertools import numpy as np import matplotlib pyplot as plt from sklearn import svm datase
python
machinelearning
Classification
confusionmatrix
如何在 python 中使用 kNN 动态时间扭曲
我有一个带有两个标签的时间序列数据集 0 and 1 我在用动态时间扭曲 DTW 作为使用 k 最近邻 kNN 进行分类的相似性度量 如这两篇精彩的博客文章中所述 https nbviewer jupyter org github mark
python
scikitlearn
TimeSeries
Classification
KNN
我将如何计算数组中每个字母数字的数量? (美国PL)
我不知道如何获取矩阵并计算每行的字母数字值的数量 我只会采用具有我正在计算的值的矩阵 例如 如果我得到 ABA455 7L9O36G DZLFPEI 第一行我会得到类似 A 2 B 1 4 1 5 2 的内容 并且每一行都会独立计数 如果您
Classification
Counting
apl
将词袋 scikits 分类器与任意数字字段合并
你会如何合并 scikits learn分类器 http scikit learn org stable modules svm html一个对词袋进行操作的词袋 一个对任意数字字段进行操作的词袋 我知道这些在幕后基本上是相同的事情 但我很
python
Classification
scikitlearn
“RTextTools”create_matrix 出现错误
我正在运行 RTextTools 包来构建文本分类模型 当我准备预测数据集并尝试将其转换为矩阵时 我收到错误如下 Error in if attr weighting Acronym tf idf weight lt 1e 09 argum
r
Classification
textmining
在 OpenCV 上使用 SVM 训练图像
我正在尝试对图像进行分类 下一步我将根据特征进行分类 但现在只想尝试我是否做得对 这是我的代码 include
opencv
imageprocessing
Classification
SVM
在单个 ROC 图上绘制线性判别分析、分类树和朴素贝叶斯曲线
数据显示在页面的最底部 称为 LDA scores 这是一个分类任务 我在数据集上执行了三种监督机器学习分类技术 提供所有编码以显示这些 ROC 曲线是如何生成的 我很抱歉提出了一个有问题的问题 但近两周来我一直在尝试使用不同的代码组合来解
r
Classification
ROC
naivebayes
AUC
使用 GDAL 和 Python 的最小距离算法
我正在尝试实施最短距离算法使用 GDAL 和 Python 进行图像分类 计算样本区域的平均像素值并将其存储到数组列表 sample array 中后 我将图像读入名为 values 的数组中 使用以下代码循环遍历该数组 values va
python
Classification
gdal
将预测映射回 ID - Python Scikit Learn DecisionTreeClassifier
我有一个具有唯一标识符和其他功能的数据集 看起来像这样 ID LenA TypeA LenB TypeB Diff Score Response 123 456 51 M 101 L 50 0 2 0 234 567 46 S 49 S 3
python
scikitlearn
Classification
Decisiontree
ValueError
如何使用 NLP 将非结构化文本内容分成不同的段落?
以下非结构化文本具有三个不同的主题 史泰龙 费城和美国革命 但是您会使用哪种算法或技术将这些内容分成不同的段落 分类器在这种情况下不起作用 我还尝试使用 Jaccard 相似度分析器来查找连续句子之间的距离 并尝试在连续句子之间的距离小于给
Text
NLP
Classification
clusteranalysis
textsegmentation
如何在 Keras 中找到错误的预测?
我构建了一个 Keras 模型 用于从文本输入的原始输入中提取信息 我得到的准确度为 0 9869 我如何知道哪些训练数据导致准确性降低 我已将我正在使用的代码粘贴在下面 import numpy as np from keras mode
python3x
machinelearning
Keras
Classification
使用 SVM 进行实时面部表情分类
我目前正在开发一个项目 我必须提取用户的面部表情 一次只能从网络摄像头提取一个用户 例如悲伤或快乐 我对面部表情进行分类的方法是 使用opencv检测图像中的人脸 使用ASM和stasm获取面部特征点 现在我正在尝试进行面部表情分类 SVM
opencv
machinelearning
Classification
SVM
Libsvm
对产品列表进行分类的算法?拿2
我问了一个类似的问题 https stackoverflow com questions 695347 algorithm to classify a list of products几周前就问过这个问题 但我没有正确地提出这个问题 所以我
Algorithm
machinelearning
neuralnetwork
Classification
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