我第一次使用floydhub服务器,我想执行本地系统上可用的代码。我尝试使用floyd add 'filename‘将这个目录添加到floydhub服务器,但是它给了我一个错误。
WHen我试过floyd -帮助。我得到:
Usage: floyd [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Floyd CLI interacts with FloydHub server and executes your commands. More
help is available under each command listed below.
Op
我正在使用Weka软件对模型进行分类。我对使用训练和测试数据集分区感到困惑。我将整个数据集的60%划分为训练数据集,并将其保存到我的硬盘上,将40%的数据用作测试数据集,并将这些数据保存到另一个文件中。我使用的数据是不平衡的数据。因此,我在我的训练数据集中应用了SMOTE。之后,在Weka的分类选项卡中,我从Test options中选择了Use training set选项,并使用随机森林分类器对训练数据集进行分类。在获得结果之后,我从Test options中选择了Supplied test set选项,并从硬盘加载我的测试数据集,然后再次运行分类器。 我试图找到关于如何在Weka中加载
我正在做一个需要去噪图像的项目,我的数据集是由一大块对<natural image, same image with synthetically added noise>组成的。事实上,我有多个噪声源(带有标签),例如高斯噪声、盐和胡椒、失真、饱和度等等。不同的噪声类型在相同的原始图像上,这意味着对于每一幅不失真的图像,我对每种噪声类型都有一对,我认为这与训练有关。
由于GANs最近在图像翻译任务方面取得了成功,我正在研究最近的架构,以及如何使它们适应我的任务。问题是:对于一个GAN来说,它是否有可能学习到分布之间的多对一映射,即不同的噪声分布(多)和不失真的图像分布(I),还是我
我一直在使用下面的训练循环来训练类似于Pix2Pix的条件GAN架构:
for epoch in range(start_epoch, end_epoch):
for batch_i, (input_batch, target_batch) in enumerate(dataLoader.load_batch(batch_size)):
fake_batch= self.generator.predict(input_batch)
d_loss_real = self.discriminator.train_on_bat
我正在尝试使用Mallet库训练CRF序列模型,但我遗漏了一些重要信息。我在的库中找到了一个示例,但是该示例没有说明输入训练数据的格式,因此我不知道如何重新创建它。
Mallet在上确实有一个数据导入示例,但这个特定的示例似乎是用于文档分类,而不是我的用例-- CRF序列模型。
我尝试将输入训练数据放入中使用的形式,即
Bill CAPITALIZED noun
slept non-noun
here LOWERCASE STOPWORD non-noun
和表单中的测试数据
CAPITAL Al
slept
here
然而,根据输出日志,它似乎不是正确的格式。
我在R中使用CreateDataPartition运行了一些实验,以拆分训练数据和测试数据。我将结果循环了大约500次,并在一台笔记本电脑上进行了测试。当我试图在另一台笔记本电脑上用相同的代码和数据复制这些实验时,它给出了非常不同的结果,与我以前的结果不太一样。我假设这可能是由于种子问题,我正在试图弄清楚如何管理它,以便至少可以复制与以前几乎相同的结果。有什么建议吗?
下面是我如何拆分训练和测试数据的快照:
for (i in 1:500){
set.seed(i)
index = createDataPartition(data$S, p=.75,list=FALSE,times=
我从python的NLTK库中搜索了定制NER语料库来培训模型,但是所有的答案都直接指向nltk 第七章,并且诚实地让我搞不懂如何用如下结构的正确的流程和数据集来训练语料库:
Eddy N B-PER
Bonte N I-PER
is V O
woordvoerder N O
van Prep O
diezelfde Pron O
Hogeschool N B-ORG
. Punc O
我有一些问题:
我发现了这么多的文章,如果你要用NLTK来训练定制的语料库,那么它也会使用StanfordNER库吗?或者我们可以用纯的NLTK库来做它?
如果要将语法模式应用于其他语言,是否应该包括它?流程如
在文本挖掘/分类中,当使用向量器将文本转换为数值特征时,在训练中使用TfidfVectorizer(...).fit_transform(text)或TfidfVectorizer(...).fit(text)。在测试中,它假设利用以前的训练信息,并仅在训练拟合后转换数据。
一般情况下,试运行与列车运行是完全分开的。但它需要一些关于在训练阶段获得的拟合的信息,否则转换将失败,并出现错误sklearn.utils.validation.NotFittedError: idf vector is not fitted。它不仅仅是一本字典,它还是一种别的东西。
在训练完成后,为了使测试阶段顺利通过,