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二值图像分类器总是预测一个类别
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我正在尝试设计一个用于二值图像分类的模型，这是我的第一个分类器，我正在遵循一个在线教程，但该模型总是预测0级pred = model.predict_generator(test
浏览 22提问于2020-02-06得票数 0
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我训练我的CNN分类器(使用tensorflow)与三个数据类别(身份证，护照，账单)。有什么方法可以让它显示错误消息而不是提供错误的预测呢？
浏览 0提问于2018-10-16得票数 2
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例如，如果一个场景可以用10个、3个、2个或1个输出节点表示，哪一个被认为更好？-显然，这取决于你想要如何表示输出，但说这目前无关紧要。
浏览 0提问于2012-04-29得票数 5
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在TensorFlow库中，tf.estimator.LinearClassifier类在线性回归模型中做什么？(换句话说，它是用来干什么的？)
浏览 0提问于2020-08-01得票数 2
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我试图解析这个文件来运行多特征回归，但是我得到了一个"ValueError: Found with dim 3. Estimator <= 2.“。顺便说一句，输入必须是一个浮点数吗？
浏览 0提问于2016-11-12得票数 0
我有一个数据集(它有10000行)：
我必须建立一个神经网络来预测列#1的值(可以是0或1)。我创建了一个双层神经网络。x_train.shape[1]
浏览 1提问于2019-06-02得票数 0
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虽然多类与多标签分类不同，但在多类中添加一个与所有的不同之处。编辑1：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning
在这个链接中，它提到了多类子弹下支持的分类器作为一个
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
如何使用朴素贝叶斯分类器进行多类分类？
我正在开发基于症状的疾病分类系统。我知道训练数据是需要的。但我没有。我只知道每种疾病的症状概率。有没有可能开发？
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
我希望看到svmPredcit()在opencv中完成的分类结果。我实施了两种方法来观察结果。首先，要看距离边界的分类。第二，看到预测的结果(是或否)。= svm.predict(tryme, false);问题：虽然预测值随输入图像的变化而变化(有时-ve有时+
浏览 2提问于2013-12-18得票数 0
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我刚接触机器学习和二进制分类，精度和AUC是完全一样的，我不确定这是不是可以，或者有什么问题。谢谢
浏览 0提问于2019-12-04得票数 0
大多数在线教程喜欢使用一个简单的示例来介绍机器学习，方法是对垃圾邮件中的未知文本进行分类或不对垃圾邮件进行分类。他们说这是二进位问题。但是为什么这是一个二元类的问题呢？我认为这是一个单级问题！如果我确实把一堆非垃圾短信作为阳性样本，一堆垃圾邮件作为否定样本，那么当然可以训练二进制分类器并根据未标记的数据进行预测，但是与onc类方法有什么区别呢？在那里，我只需要定义一个训练集的所有非
浏览 0提问于2014-10-29得票数 4
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我计划使用Python进行一些文本分类，并计划使用TfidfVectorizer和MultinomialNB。它将给我category A (或者任何其他的，因为在这种情况下，所有类别的可能性是相同的)。我的问题是:是否有一个分类器会为上面的测试用例提供“未知”(或无，或假，或错误)？
我想知道什
浏览 2提问于2016-05-10得票数 2
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根据Caffe的一个教程，物体检测的任务似乎更难。
物体检测是否定义了物体在图像中的位置，或者显示了图片中有多少物体...？
浏览 3提问于2015-07-31得票数 10
有没有可能用微软的ML.NET做一类分类()？也就是说，在训练数据集中只有一个(正)类，我想知道一些测试数据是否属于这个类。这可以用ML.NET实现吗？我可能会尝试二进制分类(尽管预测总是被归类为训练数据集中的那个类别)，并检查预测的得分，但这似乎不是一个可靠的解决方案。
谢谢。
浏览 36提问于2019-10-29得票数 0
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如果所有分类标签都可以用数值表示，这是否意味着我可以通过将分类标签编码为数字来在任何分类任务中使用回归模型？
我最近正在研究一个二进制分类问题，它有两种输出类型：'0‘代表正面，'1’代表负面。我使用随机森林分类器来解决这个问题，但我看到其他人使用随机森林回归来解决同样的问题。经过思考，这对我来说是有意义的--最终的期望输出是连续值，我可以训练一个回归模型来获得表示输出类别的<e
浏览 23提问于2019-07-30得票数 0
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裸问题语句我想训练一个B型，它使用A的特征提取器FE和再训练它自己的分类头BCH。
更多关于问题动机的详细信息：
我有一个</
浏览 10提问于2022-02-04得票数 1
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假设我训练了一个分类器，它把动物的图像分类为10个不同的类别。假设我有20张特定动物的照片，因为我认识摄影师，所以我确信所有20张图片都是同一种动物的。所以我用我的分类器来预测它是什么动物，得到20个预测，每幅图像一个。这个模型预测所有的图像都是一只概率不同的狗。图像1: 80%狗图像2: 90%狗图像
浏览 0提问于2021-02-18得票数 1
模型1=带有Imagenet类的初始模型-它可以预测1000个类中的图像。预测1000个类别的图像
predictions
浏览 2提问于2019-02-06得票数 0
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决策树中的下一个最佳预测
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我使用决策树分类器来预测基于以下数据选择的块。我能够预测基于数据的“块选择”列。怎样才能得到第二好，第三最好的预测等等(我需要一个有序的列表)？我能用决策树得到这个吗？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
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