我正在尝试构建一个多类文本分类器,该分类器将tweet是否属于其中一个类别(建议、科学或其他)进行分类。
让输入类似这的任何推特,
投入:
The goal of teaching should not be to help the students learn how to
memorize and spit out information under academic pressure. Brain
The purpose of teaching is to inspire the desire for learning in them and
make them able t
练习KNN和我只是有一个关于预处理的查询,因为我知道KNN不适用于分类特性。
我已经读到了一种热编码(虚拟变量),如果我应用到下面的数据集中,它实际上将是我的列数量的两倍。
然而,这是否需要。在整个数据集中,简单地将y替换为0,将n替换为1,会有效吗?
target Q1 Q2 Q3
Wealthy y y y
Wealthy n y y
Poor y y y
Poor n y n
我需要使用对测试数据进行分类,并找到分类率。
以下是matlab代码:例如:
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
load fisheriris
x = meas(:,3:4); % x =all training data
y = [5 1.45;6 2;2.75 .75]; % y =3 testing data
[n,d] = knnsearch(x,y,'k',10); % find the 10 nearest neighbors to three testing data
我有一个假设性的问题:是否可以用可变的输入大小来训练Conv3D?
样本dim =长度x宽度x深度;每个样本的深度是固定的,比方说500。然而,长度x宽度可能会有所不同,例如:
Sample 1 = 50 x 4 x 500
Sample 2 = 7 x 7 x 500
Sample 3 = 10 x 13 x 500
.....
Sample n = 5 x 32 x 500
这些是用于分类问题的,下一类可能有不同的样本大小,例如:
Sample 4 = 6 x 8 x 500 (from class 2)
Sample 5 = 3 x 32 x 500 (from class 2)
...
正常吗?当我尝试暴力匹配器时,结果每次都是一致的,但flann并非如此。少量的关键点将匹配到不同的地方。我使用Android包装器编写代码,keypoint检测器和描述符是SURF,类似于:
Mat queryDescriptors = new Mat();
Mat trainDescriptors = new Mat();
DescriptorExtractor surfDE = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.SURF);
surfDE.compute(queryImage, queryKeyPoints, queryDescr