Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
使用 sklearn.neighbors 时收到有关 keepdims 的警告
我正在训练不同分类器的一些数据 直到几天前我更新了所有软件包和 python 本身 我才遇到问题 该警告仅在 Kneighbor 分类器上显示 因为我使用了一个巨大的循环和 Jupyter 所以我看不到结果 因为对于每个循环都有此警告 sk
python3x
scipy
Classification
使用GridSearchCV时出现值错误
我正在使用 GridSearchCV 进行分类 我的代码是 parameter grid SVM dual True False loss squared hinge hinge penalty l1 l2 clf GridSearchCV
python
Classification
SVM
召回率和精确率后的分类准确率
我只是想知道这是否是计算分类准确性的合法方法 获取精确召回阈值 对于每个阈值 对连续 y scores 进行二值化 从列联表 混淆矩阵 计算它们的准确性 返回阈值的平均准确度 recall precision thresholds prec
python
NumPy
machinelearning
Classification
使用 CRF 进行多元二元序列预测
这个问题是一个延伸this one https stackoverflow com questions 53977695 multivariate binary sequence prediction with lstm其重点是 LSTM
Keras
Classification
CRF
sequencetosequence
crfsuite
可扩展或在线核外多标签分类器
在过去的两三周里 我一直在为这个问题绞尽脑汁 我有一个多标签 不是多类 问题 其中每个样本可以属于多个标签 我有大约 450 万个文本文档作为训练数据 大约 100 万个文本文档作为测试数据 标签约为 35K 我在用scikit学习 对于特
使用不同尺寸但相同数量的 HoG 特征的图像训练分类器
我想用一些图像来训练我的分类器 其中一些图像具有不同的尺寸 它们都属于以下维度 100x50 50x100 64x72 72x64 然而 由于有 9 个方向箱和每个单元 8 个像素 每个单元都会生成 648 个 HoG 特征 实际上 我选择
image
opencv
imageprocessing
Classification
scikitimage
将弱学习器组合成强分类器
如何将少数弱学习器组合成一个强分类器 我知道公式 但问题是 在我读过的每一篇关于 AdaBoost 的论文中 只有公式 没有任何示例 我的意思是 我的学习器和权重都很弱 所以我可以按照公式告诉我的去做 将学习器乘以它的权重 然后加上另一个乘
Sklearn - 绘制分类报告给出的输出与基本平均值不同?
我想利用这个答案如何绘制 scikit learn 分类报告 https stackoverflow com questions 28200786 how to plot scikit learn classification report
python
machinelearning
scikitlearn
Classification
xgboost:线性增强器gblinear使用了哪些参数?
在网上查看时 我仍然对线性助推器感到困惑gblinear正是 我不是alone 继文档它只有 3 个参数lambda lambda bias and alpha 也许应该说 附加参数 如果我正确理解这一点 那么线性增强器会 相当标准 线性增
r
boost
Classification
xgboost
查找决策树中到决策边界的距离
我想找到样本到经过训练的决策树分类器的决策边界的距离scikit学习 特征都是数字的 特征空间可以是任何大小 到目前为止 我有一个基于示例 2D 案例的可视化here import numpy as np import matplotlib
python
machinelearning
scikitlearn
Classification
Decisiontree
Matlab 中的隐马尔可夫模型对序列进行分类
我对机器学习非常陌生 我读过 Matlab 的隐马尔可夫模型统计工具箱 我想使用它对给定的信号序列进行分类 Iv 矩阵中的 3D 坐标P即 501x3 我想基于它来训练模型 Evert 完整轨迹结束于一组特定的点 即到达目标的 0 0 0
MATLAB
matrix
machinelearning
Classification
hiddenmarkovmodels
weka 中的 SMO 置信度测量
我正在使用以下方法编写分类代码smoweka 类 但我还没有找到实例分类的置信度度量 当以下情况时 它总是返回 0 或 1distributionForInstance叫做 我要分为两个类 知道我怎样才能得到这个措施吗 谢谢 好吧 我想出了
Java
Weka
Classification
斯坦福-NER定制对软件编程关键字进行分类
我是 NLP 新手 我使用斯坦福 NER 工具对一些随机文本进行分类 以提取软件编程中使用的特殊关键字 问题是 我不知道如何更改斯坦福 NER 中的分类器和文本注释器来识别软件编程关键字 例如 today Java used in diff
Java
NLP
Classification
stanfordnlp
Weka GUI 和 Weka 通过 Java 代码得到不同的结果
我正在使用 NaiveBayesMultinomialText 分类器在 Weka 中应用文本分类 问题是 当我使用 GUI 来执行此操作并在相同的列车数据上进行测试 无需交叉验证 时 我获得了 93 的准确率 而当我尝试通过 java 代
Classification
Weka
matlab中的KNN算法
我正在研究拇指识别系统 我需要实现 KNN 算法来对我的图像进行分类 根据this 它只有 2 个测量值 通过这些测量值计算找到最近邻居的距离 但在我的例子中 我有 400 张 25 X 42 的图像 其中 200 个用于训练 200 个用
MATLAB
machinelearning
Distance
Classification
KNN
Predict.svm 中的错误:测试数据与模型不匹配
我有一个大约 500 行和 170 列的数据框 我正在尝试使用 e1071 包中的 svm 运行分类模型 分类变量称为 SEGMENT 是一个有 6 个级别的因子变量 数据框中还有其他三个因子变量 其余都是数字 data lt my dat
r
Classification
SVM
Modeling
当 classProbs=TRUE 时,在 R 中使用 Caret 的 SVM 会产生不同的结果
当我尝试使用支持向量机提取预测概率时 我提出了以下问题 SVM 通常分类算法的概率截止值为 0 5 但我需要分析准确性如何随概率截止而变化SVM机器学习算法 I used caret封装在R留一交叉验证 LOOCV 首先 我安装了常规支持向
r
machinelearning
Classification
SVM
rcaret
斯坦福 NER:我可以在代码中同时使用两个分类器吗?
在我的代码中 我得到Person来自第一个分类器的识别 对于我制作的第二个分类器 我添加了一些要识别或注释的单词组织但它没有注释Person 我需要从他们两个那里得到好处 我该怎么做呢 我正在使用 Netbeans 这是代码 String
netbeans
Classification
stanfordnlp
抑制 libsvm 中的输出 (python)
我正在使用 python 中的 libsvm svmutils 来执行分类任务 分类器是准确的 但是 我得到这样的输出 optimization finished iter 75 nu 0 000021 obj 0 024330 rho 0
python
machinelearning
Classification
Libsvm
documentclassification
MATLAB 中的特征选择方法?
我正在尝试在 MATLAB 中使用 SVM 进行一些文本分类 并且真的很想知道 MATLAB 是否有任何特征选择方法 Chi Sq MI 因为我想尝试各种方法并保持最好的方法 我没有时间全部实施 这就是我在 MATLAB 中寻找此类方法的原
MATLAB
machinelearning
Classification
«
1 ...
5
6
7
8
9
10
11
»