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回答
如果
我
正在
训练
一个
对
一种
情况
有
两个
可接受
答案
的
模型
呢
?
tensorflow
我
想
训练
一个
模型
来找到图像中
的
蓝点。但大约30%
的
情况
下,会有
两个
蓝点,在这些
情况
下,我会很高兴找到其中
的
一个
。
我
不想批评机器选择了“错误
的
点”,因为这并不重要。
我
只需要它来找到任何
一个
点。
我
有
一个
蓝点坐标的列表,在每个图像中,手工标记。
我
不确定如何<e
浏览 2
提问于2019-10-07
得票数 0
1
回答
4折交叉验证| Caffe
cross-validation
、
caffe
因此,
我
尝试在
我
的
训练
集上执行4次交叉验证。
我
已经将我
的
训练
数据分为四个季度。
我
使用四分之三用于
训练
,四分之一用于验证。
我
再重复三次,直到所有的季度都有机会成为验证集,至少一次。现在,经过
训练
,
我
有
了四个咖啡因
模型
。
我
在
我
的
验证集上测试
模型
。
我
在每种
浏览 0
提问于2015-11-21
得票数 2
1
回答
如何在azure笔记本中访问blob存储中
的
np数组
python
、
azure
、
blob
我
已经看到了几个关于这个问题
的
答案
,但似乎没有
一个
有效。
我
在blob存储容器中有
一个
.npy文件,并希望在机器学习工作区中使用它(
我
使用
的
是azure笔记本)
我
如何访问它并将其加载到内存中以开始在其上
训练
模型
?Dataset.Tabular没有将npy作为
可接受
的
文件类型导入到笔记本中,但具有csv和parquet。
我
有
多个维
浏览 10
提问于2021-02-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
深度学习:如何处理丢失
的
标签值
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我
需要使用深度学习将输入向量分类为10个类别(从0到9
的
数字)。为此,
我
有
两个
训练
数据集:
一个
标记
的
(n=9000)和另
一个
未标记
的
(n=21000)。
我
应该只使用标记
的
训练
数据集
训练
我
的
模型
,还是使用它首先预测未标记
的
训练
数据集
的
标签,然
浏览 32
提问于2019-05-24
得票数 2
1
回答
用于
训练
机器学习
模型
的
80-20或80-10-10?
validation
、
machine-learning
、
training-data
我
有
一个
非常基本
的
问题。 1)建议在什么时候保留部分数据进行验证,什么时候不需要?例如,什么时候我们可以说80%
的
训练
,10%
的
验证和10%
的
测试拆分更好,什么时候我们可以说简单
的
80%
的
培训和20%
的
测试拆分就足够了?2)另外,使用K-Cross验证是否适用于简单
的
拆分(
训练
-测试)?
浏览 26
提问于2020-03-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
机器学习中测试分数、
训练
分数和验证分数
的
解释?
cross-validation
、
overfitting
考试成绩、
训练
成绩和验证成绩
的
解释?他们到底告诉了我们什么?
如果
考试成绩和
训练
成绩相差很小,那么这是
一个
很好
的
模型
/适合吗?是否根据测试成绩、
训练
成绩和验证成绩进行过度拟合和不足拟合?
如果
我们需要更多
的
数据(观察),它们之间
的
分数或差异是否能告诉我们?
浏览 0
提问于2020-03-22
得票数 5
回答已采纳
2
回答
在二进制分类中翻转标签会给出不同
的
模型
和结果。
python
、
classification
、
scikit-learn
、
class-imbalance
、
imbalanced-data
我
有
一个
不平衡
的
数据集,
我
想
训练
一个
二进制分类器来对数据集建模。1-
我
做了
一个
随机
的
分裂,以获得火车/测试集。2-在
训练
集合中,
我
对
多数班进行了抽样,以使
我
的
培训集保持平衡。为此,
我</e
浏览 0
提问于2022-11-03
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何为机器学习和预测建立
一个
良好
的
训练
数据集?
machine-learning
、
weka
、
j48
我
有
一个
学校项目,用来制作
一个
使用Weka工具来预测足球(足球)比赛
的
程序。
我
需要从
我
的
源中提取数据,并以另
一种
方式格式化它,以便为
我
浏览 1
提问于2016-03-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
利用神经网络建立
一个
良好
的
回归
模型
,
对
训练
数据有什么要求?
neural-network
、
regression
、
data
、
theory
我
第一次用这个理论建立了
一个
神经网络回归
模型
,并想澄清一些基本
的
疑问,他们
的
具体
答案
我
还找不到。数据:-
我
有
3000个样本,
有
7个输入特性(包括5个标准化
的
连续变量和
一个
使用一次热编码编码
的
二进制变量)。
我
每个样本
有
两个
输出。 因此,
我
已经
训练
了
我
的
浏览 0
提问于2018-12-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
什么形式
的
数据用于预测广义堆叠集合?
ensemble-modeling
、
generalization
、
ensemble-learning
我
非常困惑如何分割
训练
数据,以及在使用广义叠加时
对
0级数据
的
预测。这个问题类似于我
的
问题,但
答案
还不够清楚: 1个级
模型
的
预测如何成为
一种
新
模型
的
训练
集。
我
的
理解是
训练
集是分裂
的
,基本
模型
是在
一个
分裂上
训练
的
,而预测是在另
一个</e
浏览 0
提问于2020-05-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
是否应缩放输入数据以进行实时分类?
tensorflow
、
scikit-learn
、
lstm
、
real-time
、
tensorflow-lite
我
正在
开发
一个
应用程序,它使用LSTM
模型
接收智能手机
的
传感器数据(加速计和陀螺仪)。
我
已经
对
模型
进行了
训练
和测试,获得了95%左右
的
可接受
的
准确率。
我
已经使用StandardScaler()
对
训练
和测试数据进行了缩放(仅适用于
训练
数据
的
缩放器),但我
的
问题是,
如果<
浏览 13
提问于2021-08-16
得票数 0
1
回答
修正所有的上限以供人使用和算法消耗
nlp
、
stanford-nlp
因此,IRS 990数据集中
的
大部分文本都是大写
的
。这使得它很难阅读,并且限制了像树银行这样
的
算法精确标记词性
的
能力。
我
知道Stanford POS标签者
的
方法可能更容易纠正大写化,但在实践中,
我
并没有很好地使用它来纠正IRS 990语料库中
的
文本,其中几乎每个句子都包含
一个
或多个专有名词。在使用所有大写文本时,是否
有
任何“交易技巧”来提高现成POS标签器
的
性能,以及/或在识别其中
浏览 0
提问于2018-06-14
得票数 4
回答已采纳
1
回答
估计给定单个图像
的
对象数量
tensorflow
、
pytorch
、
computer-vision
、
regression
、
yolo
我
在寻找
一种
方法来估计柠檬
的
数量,给出如下
的
图像。
我
想知道这个问题是否可以被建模为
一个
回归问题,
如果
是这样的话,什么是
一个
很好
的
选择来实现它。请注意,
我
不是在寻找每
一个
柠檬,只是估计有多少柠檬。 第一次,
我
试着用tensorflow
训练
一个
深层次
的
CNN,最后一层只有
一个
神经元。不幸
的</e
浏览 10
提问于2022-07-02
得票数 -3
2
回答
基于TensorFlow
的
图像相似性检测
machine-learning
、
scikit-learn
、
computer-vision
、
tensorflow
、
deep-learning
最近,
我
开始使用tensorflow,同时尝试学习流行
的
算法,在这种
情况
下,
我
需要寻找图像之间
的
相似性。图像A由我提供给系统,而userx提供
一个
图像B,
如果
图像B类似(颜色和类),系统应该将图像A检索到userx。
我<
浏览 0
提问于2016-11-17
得票数 5
1
回答
我
应该考虑什么学习算法来
训练
一个
对数线性回归
模型
?
machine-learning
我
需要通过大量
的
训练
示例来
训练
一个
回归
模型
,它有可能包含任意
的
特性。
我
应该考虑什么学习算法,为什么?
我
有
一些经验,
训练
对数线性
模型
,类似大小
的
分类问题(使用支持向量机,平均和投票感知器等)。添加任意特性
的
能力很重要,但在这种
情况
下,培训时间也是很有价值
的
。
我
成功地
训练
了<em
浏览 3
提问于2012-04-24
得票数 6
回答已采纳
1
回答
在支持向量机
训练
中惩罚误报
libsvm
、
encog
我
正在
尝试在Encog内部使用SVM
训练
一个
二进制正/负分类器。在这个特定
的
例子中,数据集是高度不平衡
的
,负面例子超过正面例子
的
数量大约是30:1。在
模型
的
训练
中,
我
故意
对
负面案例进行欠采样,以大致平衡给予
模型
的
正面/负面案例,这种方法在我处理其他问题时效果很好。然而,在这种
情况
下,最终
模型
浏览 4
提问于2015-01-14
得票数 1
2
回答
训练
时间与预测时间,在分类算法比较中采用哪
一种
方法?
machine-learning
、
classification
、
data-mining
、
xgboost
、
prediction
我
需要使用很多算法来进行二值分类,例如Logistic回归、支持向量机、XGBoost、CatBoost、.
我
得到了
一个
有趣
的
改进,但所有这些算法(除LR)需要很长
的
时间来
训练
数据。因此,
我
需要知道
我
是否必须在
我
的
比较中指出
训练
时间,还是不需要说明,预测时间就足够了?? 在
一个
实际
的
应用中,需要进行多少时间
的
参数调整和拟合
训练
?
浏览 0
提问于2019-02-03
得票数 2
回答已采纳
2
回答
使用数据集
训练
模型
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
我
有
一个
模型
,需要用
我
每天获取
的
真实世界数据进行
训练
。在每3到4天内,
我
可以准备大约500张图像进行
训练
。因此,
我
必须在获得500张图像后开始
训练
和检查
模型
。同时,
我
将获得另外500张图片,以此类推。是否可以使用前500个数据集进行
训练
并保存
模型
权重,并使用保存
的
权重继续使用最新
的
500个数据
浏览 25
提问于2019-05-09
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何使用经过
训练
的
模型
创建
模型
?
machine-learning
、
nlp
、
deep-learning
、
gensim
、
word2vec
我
使用gensim word2vec创建了
两个
模型
。现在
我
想把这
两个
模型
合并起来,这样
我
就可以得到这
两个
模型
的
结合。例: {"Hi", "King",
浏览 2
提问于2017-08-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
训练
SVM意味着什么?
python
、
image-processing
、
machine-learning
、
svm
、
image-recognition
我
是新
的
图像processing.As
我
的
项目
我
正在
做
的
“图像分类器使用支持向量机”.I
有
我
的
最终软件
的
想法“
我
选择一些图像并给它作为
我
的
软件
的
输入,它将对图像.if进行分类,
我
给出动物
的
图像,它将它适当地分类为猫或蛇当我在谷歌上搜索it.it时说“首先你需要
训练
支持向量机”
浏览 6
提问于2016-02-07
得票数 0
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