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有什么替代卷积神经网络来分类图像吗?
machine-learning
、
image-processing
、
deep-learning
深度学习因将图像分类为不同的类别而闻名。然而,我有兴趣使用任何其他机器学习模型,能够对图像进行分类。这些图像约为2000张,采用png格式。有谁知道有什么机器学习模型可以应用在python中,用于除深度学习模型之外的图像分类吗?
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提问于2019-08-01
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1
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我们对非机器学习方法的要求是什么?
machine-learning
、
sensors
我正在做一项关于使用机器学习的笔划分类的研究,这被称为“机器学习方法”。此外,还有一些系统使用嵌入式传感器对系统进行分类,直接使用深度数据(通过陀螺仪/传感器模块)对stokes进行分类,而不是使用机器学习方法。我能知道那个方法叫什么吗?
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提问于2020-12-01
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1
回答
机器学习辅助数据标记用Python包
machine-learning
、
python
、
labels
、
active-learning
、
labelling
在许多情况下,没有标签的数据需要转换为标签数据。最好的解决方案是使用(多个)人类分类器。然而,手工处理所有数据(即在文本挖掘或图像处理中)往往是一项艰巨的任务。是否有将人类分类器和机器学习技术实时结合起来的软件?我对python包特别感兴趣。 例如,从视频流中对图像进行分类是非常重复的。在100幅图像(来自不同流)后,可以使用机器学习算法来预测人类分类器给出的标签。机器分类器可能对一些(联合国)看到的样本很有信心,而对另一些样本则非常不确定。然后,人类分类器可以将注意力集中在不确定样本上,帮助机器分类器更好地了解哪些是未知的。
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提问于2017-04-18
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机器学习中回归与分类的差异?
machine-learning
我是机器学习的新手。有人能告诉我机器学习中分类和回归的主要区别吗?
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提问于2017-07-20
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2
回答
这些机器学习输出文件的目的和意义是什么?
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
machine-learning
、
conv-neural-network
我成功地运行了这个机器学习教程(我的第一个)。采用卷积神经网络进行分类。 在此机器使用张量流学习python脚本之后,一些文件将在checkpoints-cnn文件夹中生成。 - checkpoint - har.ckpt.data-00000-of-00001 - har.ckpt.index - har.ckpt.meta 这些机器学习输出文件的目的和意义是什么?我如何使用它们来分类真实的数据呢? 我正在使用python v3.6
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提问于2018-08-15
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回答
梯度提升树的弱学习分类/多类分类
machine-learning
、
scikit-learn
、
classification
我是机器学习领域的初学者,我想学习如何使用梯度增强树(GBT)进行多类分类。我读过一些关于GBT的文章,但是关于回归问题,我找不到关于GBT多类分类的正确解释。我也检查GBT在科学知识-学习图书馆机器学习。GBT的实现是利用回归树作为弱学习者进行多类分类的GradientBoostingClassifier。 GB以提前阶段的方式建立了一个加性模型;它允许对任意可微损失函数进行优化。在每个阶段,n_classes_回归树都适用于二项或多项偏差损失函数的负梯度。二进制分类是一种特殊情况,其中只有一个回归树是归纳出来的。 来源: 问题是,为什么我们用回归树来学习GBT而不是分类树呢?如果有
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提问于2018-04-25
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回答
在imagenet上训练的迁移学习模型是识别叶片营养缺乏的良好起点吗?
tensorflow
、
transfer-learning
我是机器学习的新手。我的机器学习目标是通过分析植物叶片的图像来识别营养缺乏。从我到目前为止发现的关于机器学习模型构建技术的情况来看,理想的做法是使用迁移学习。它似乎是大多数(全部?)可用的迁移学习模型已经在imagenet上进行了训练。 如此所示,在imagenet上训练的迁移学习模型返回树叶图像的“brambling”分类。不,这张图片不是一只小雀鸟。 我该如何解释这种错误分类?迁移学习仍然是继续下去的正确方式吗?在继续基于叶子图像对营养缺乏进行建模之前,我应该考虑/获得更好的理解? 谢谢。
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提问于2021-09-24
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2
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监督学习和无监督学习是聚类的同义词吗?
machine-learning
、
classification
、
cluster-analysis
、
supervised-learning
、
unsupervised-learning
我是机器学习的初学者,最近读到了关于监督和非监督机器学习的文章。看来监督学习是分类的同义词,而无监督学习是聚类的同义词,是吗?
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提问于2015-01-19
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回答
在分类报告中更重视精确性或召回性,以获得更好的预测模型。
machine-learning
、
classification
对于分类报告中机器学习中的分类问题,分类报告不精确和召回哪个问题更重要,以获得更好的模型?
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提问于2021-05-05
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1
回答
如何使用受限波兹曼机器进行分类?
algorithm
、
machine-learning
、
neural-network
、
data-mining
我读到了限制性的波兹曼机器,这是一种用于深度学习的算法。我不明白如何使用成果管理制来进行分类。有人能给我举一个用这个算法来解决问题的例子吗? 维基百科: RBMs在降维、分类、协同过滤、特征学习和主题建模等方面有着广泛的应用。他们可以通过监督或非监督的方式接受培训,这取决于任务。 1 Larochelle,H.;Bengio,Y. (2008年)。“使用区分限制Boltzmann机器的分类”。第25届机器学习国际会议记录- ICML '08.第536页. doi:10.1145/1390156.1390224. ISBN 9781605582054.编辑
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提问于2014-05-07
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机器学习算法,它提供了描述为什么要进行分类的信息
machine-learning
、
classification
、
visualization
我正在从事一个机器学习项目,在这个项目中,我需要训练一个模型来对各种输入对象进行分类;为了简单起见,让我们假设我正在创建一个模型,该模型可以将图像分类为包含猫或狗的图像。 然而,我不仅对这些对象进行分类,而且对为什么算法将图像分类为狗或猫感兴趣。决策树允许非常好的可视化,这些可视化描述了为什么一个示例会根据示例的特性以某种方式进行分类,如下所示: 我是机器学习的新手,所以我不熟悉很多学习算法是如何工作的;是否有其他算法可以根据这些示例的特点,允许可视化(或信息)来提供一些关于为什么输入示例被以某种方式分类的洞察力?
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提问于2017-07-25
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基于方面的机器学习情感分析
machine-learning
、
svm
、
feature-extraction
我在机器学习方面很新。我已经用类别,方面,意见词和情感注释了数据。例如,对于下面的文本 “苹果真好吃” 我有分类->食物,方面->苹果,意见词->tasty和情感->积极的。我有类似这种格式的训练数据。 如何使用这种训练集训练支持向量机分类器?如何提取n字元、词性和情感词等特征来训练分类器?您能否建议使用机器学习算法进行基于这方面的情感分析的开始步骤?
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提问于2015-01-11
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了解如何在Matlab中对EEG信号进行分类?
matlab
我想创建一个对EEG信号进行分类并报告异常的工具,但是我很难找出哪种工具最适合创建这样的应用程序。首先,使用哪种机器学习平台,(神经网络,分类学习器App,小波变换等)。其次,我如何分析脑电图扫描并将其导入数据集(Brainstorm,Fieldtrip,工具箱等)。任何帮助都将不胜感激,因为我是Matlab机器学习的新手,但我对Matlab的产品和可能性非常热情。谢谢!
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提问于2016-08-02
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1
回答
ROC曲线好,查全率差
machine-learning
、
scikit-learn
、
performance-testing
、
roc
、
precision-recall
我有些机器学习的结果我不太明白。我正在使用python学习,拥有大约14个特性的2+百万数据。“Ab”的分类在精确召回曲线上看上去相当糟糕,但是ROC对于Ab的分类和大多数其他组的分类一样好。有什么可以解释的?
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提问于2015-10-23
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1
回答
是否有可能用标记数据来训练情感分类模型,然后用它来预测没有标记的数据的情感?
nltk
、
python-3.7
、
sentiment-analysis
、
text-classification
、
training-data
我想用机器学习(文本分类)的方法做情感分析。例如,nltk朴素贝叶斯分类器。但问题是,我的一小部分数据被贴上标签。(例如,有100篇文章被标记为阳性或阴性),500篇文章没有标签。我想用标记数据训练分类器,然后尝试预测未标记数据的情绪。有可能吗?我是机器学习的初学者,对此不太了解。 我正在使用python 3.7。 提前谢谢你。
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提问于2019-11-15
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回答
如何将不同特征类型的分类器训练在一起?例如字符串,数字,分类,时间戳等
python-3.x
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
feature-selection
我是机器学习领域的新手。我参加了Udacity的“机器学习入门”课程。所以我知道使用sklearn和python运行基本分类器。但他们在课程中教授的所有分类器都接受了单一数据类型的培训。 我有一个问题,我想把代码提交分类为“干净”或"buggy“。我有一个特性集,它包含字符串数据(比如人名)、分类数据(比如“干净”和"buggy")、数字数据(比如否)。和时间戳数据(如提交时间)。如何同时训练基于这三个特征的分类器。假设我计划使用朴素的贝叶斯分类器和滑雪板。请帮帮忙! 我正在尝试实现。任何帮助都是值得赞赏的。
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提问于2016-05-06
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回答
使用纯正则表达式生成的训练数据-机器学习能超越正则表达式的准确性吗?
machine-learning
、
training
、
text
、
regex
对于机器学习的文本分类--如果您的训练数据纯粹是用正则表达式生成的,那么是否有可能用这个训练数据来训练一个比原来的正则表达式更精确的机器学习模型? 我所说的“准确性”指的是与问题的人类真相相比被正确标记的百分比。 例如,我们有一组标记为快乐或悲伤的推特。我想知道,对这些数据进行训练的机器学习分类器是否能够超过生成训练数据的正则表达式的准确性)
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提问于2017-04-15
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有没有可能在python中提取经过训练的机器学习模型的公式?
python
、
c++
、
machine-learning
、
model
在我的项目中,我应该使用分类器来根据6个输入值来预测8个类中的一个。我必须比较一个只运行C++代码的设备上的所有监督学习分类器。所以我使用python来教/拟合机器学习模型,但是我需要为每个分类器在C++上运行它找出最终的公式。有什么办法从模型中得到这些公式/代码吗? 使用的机器学习算法: 支持向量机 朴素贝叶斯 线性回归 线性判别分析 决策树 K-最近邻算法 Logistic回归 神经网络 梯度增强算法 随机森林。
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提问于2018-05-27
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使用机器学习解码回溯
python
、
machine-learning
、
data-science
、
tf-idf
、
traceback
我正在尝试解决这样一个问题:每当(在Linux世界中)发生崩溃时,我的文件都包含已解码的回溯( Stack call trace),并且我有一个唯一的ID来跟踪每次发生的崩溃。 我想构建一个分类器,它将从之前解码的回溯中学习,并预测是否存在当前回溯所见的现有ID。 这是我的第一个机器学习项目。我使用了机器学习,并在python中使用CountVectorizer和TF-IDF方法进行了试验。 我想知道在分类时需要考虑哪些特征,以及适合文本分类的算法来解决这个问题。
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提问于2017-07-17
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分类和数据挖掘。不同?
image-processing
、
machine-learning
、
classification
、
data-mining
我在机器学习和模式识别领域工作了8-10年。我用它来进行图像分类和识别。最近,我开始学习一些数据挖掘的知识。数据挖掘与分类有多大关系?或者,作为一个有图像分类经验的人,我可以从事数据挖掘工作吗?
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提问于2019-05-03
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要求澄清分类器的准确性
machine-learning
我正在使用MATLAB中的分类学习者。在训练模型时,一些分类器的精度较高,而另一些分类器的精度较低。由于我是机器学习的新手,所以我想问一问,我们应如何从这一点出发,即我们是否只需要考虑精度最高的分类器?
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提问于2020-05-20
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回答
在应用机器学习算法之前,我是否必须进行特征选择?
python
、
algorithm
、
classification
、
knn
、
supervised-learning
我的问题是, 机器学习算法是否负责选择我的数据中最好的特性?或者我应该在我的机器学习算法之前进行特征选择和缩放。 我知道很少有监督分类机器学习算法,如kNN、神经网络、Adaboast等。 但你有推荐我看的吗?
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提问于2018-01-19
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回答
如何利用机器学习存储加速度计数据进行分类
android
、
machine-learning
、
azure-machine-learning-studio
我正在开发一个Android应用程序,它使用原始加速度计数据,我想通过机器学习(即Azure ML服务)对数据进行分类。例如,当设备在空间中像1移动时,它应该在应用程序中指定的文本字段中生成数字1。我决定使用机器学习来分类运动,但我无法决定如何存储数据并将其发送给机器学习服务部门进行培训。现在,我将在应用程序中创建一个SQLite表,并在每次传感器数据更改时添加传感器的X、Y、Z值。在此之后,我将数据发送到机器学习服务,但我有问题。数据只包括一个移动1。我如何存储多个数据为同一移动和其他移动的数据,-that将代表不同的数字,如2,3-并将他们发送到机器学习服务?
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提问于2016-08-30
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如果我们在IP地址中有用于QoS执行的DSCP,为什么我们需要机器学习来进行QoS分类?
router
、
network
、
packet-analysis
、
sdn
、
dscp
DiffServ (区分服务)使用IP报头中8位区分服务字段(DS字段)中的6位区分服务代码点(DSCP)来进行分组分类。如果我们已经有了QoS的执行,为什么我们需要机器学习来在软件定义的网络中进行QoS预测?有许多论文展示了用于QoS分类的机器学习机制。我们就不能用DSCP来代替吗?
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提问于2020-01-24
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集体分类和半监督学习有什么区别?
machine-learning
、
classification
我遇到了类似标题这样的问题:集体分类的定义是“集体分类是机器学习的领域,其中网络中的未知节点仅根据分配给已知节点的类和网络结构进行分类。”半监督学习是为给定的未标记数据推断正确的标签-wiki。 因此,它们之间唯一的区别是cc有分类,而ssl没有。对吗?
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提问于2016-03-04
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回答
Accord.net框架中使用Lib线性的多重分类
c#
、
machine-learning
、
classification
、
liblinear
、
accord.net
我需要用Lib线性来实现多分类分类器。Accord.net机器学习框架除了Crammer和Singer的多类分类公式外,还提供了所有的Lib线性性质。。
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提问于2015-04-14
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非互斥唯一分类任务示例
classification
、
multiclass-classification
我正在用Scikit学习和TensorFlow阅读优秀的手工机器学习,在第10章中,作者说: 对于输出层,softmax激活函数通常是分类任务的最佳选择(当类相互排斥时)。对于回归任务,您可以完全不使用激活函数。 我能想到的所有分类问题(二进制分类、图像分类等)都会产生相互排斥的类。 有人能给我举几个非相互排斥分类问题的例子吗?
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提问于2017-07-13
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文本广告匹配数据集
python
、
dataset
、
jupyter
、
ads
我是机器学习的新手,我正在尝试创建一个机器学习分类器,使用python &木星将文本广告与将要显示的网站进行匹配。是否有任何数据集可供我使用?
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提问于2020-06-01
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通过创建自己的标签进行监督学习
machine-learning
场景--我有没有标签的数据,但是我可以创建一个函数来根据行为给数据贴上标签并部署模型,这样我就不必一直给数据贴标签了。这算是机器学习吗? 目标:基于高、中、低标签对大数据(数万亿行数据)进行容量峰值分类 data :我拥有的数据包括以下属性:帐户、时间、日期、卷金额。 方法 创建一个名为“尖峰”的新特征列,并创建一个熊猫函数来识别大于5的尖峰。这是功能工程吗? 接下来,我创建我的标签列,并将其分类为低、中或高峰值。 接下来,我将训练一个机器学习分类器,并将其部署到大数据中标记具有类似模式的未来帐户。 关于这个过程的想法?这种方法对机器学习是正确的吗?
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提问于2019-06-26
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有序范畴变量的最佳分类器
machine-learning
、
python
、
scikit-learn
对于一个使用顺序分类特性的分类问题,我在R和Python之间得到了不同的结果。 我想问您,您认为Python中用于顺序分类数据的最佳分类算法是什么? 在R中,这似乎是一些基于"ctree“的机器学习算法。例如,在Python中,TreeDecisionClassifier是基于"CART“的。我没有为Python找到任何基于"ctree“的机器学习算法参考。 我的数据集是调查结果。我所有的特性都有从1到5的值(从坏到好),目标变量是NPS,它从1、2和3(除法器、中性和启动子)取值。 谢谢。
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提问于2023-05-17
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如何将.bin代码属性图转换为json?
machine-learning
、
graph
、
abstract-syntax-tree
、
control-flow-graph
、
joern
如何将从joern ()获得的代码属性从.bin格式转换为.json格式,以便将其输入图形机器学习库进行分类。 注记: CPG = AST +控制流图+程序依赖图 任务:机器学习源代码。
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提问于2020-06-29
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构造用于目标检测的神经网络最重要的步骤是什么?(非分类)
machine-learning
、
neural-network
、
convolution
、
object-detection
、
conv-neural-network
我已经和机器学习一起工作了几个月。我曾经使用过咖啡和暗色,现在我将从西亚诺开始。机器学习主要有2项任务: 1.检测;2.分类。虽然我了解大多数分类网络是如何制作或设计的,但我无法清楚地了解构建一个神经网络以检测图像所涉及的基本步骤。在分类上,使用适当的最大池、relu和conv层来获得更好的分类结果,并对网络进行微调。在建立一个用于目标检测的神经网络时,需要记住哪些重要的事情?
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提问于2016-07-05
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自然语言处理. Truecaser分类器
nlp
、
classification
请推荐一个好的机器学习分类器来对数据集进行真实分类。此外,是否有可能在这样的分类器中指定自己的规则/特征来进行真实分类?谢谢你的所有建议。 谢谢
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提问于2010-11-23
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机器学习/数据分析的类型
machine-learning
我正在寻找一个框架或图表,分类所有不同类型的数据分析/机器学习。我想用这个分类来组织我的知识/领域学习。 我所指的数据分析/ML类型的例子包括:-地理地图-图像识别(CV,OCR.)-信号处理-文本/语音理解 是否有对所有这些领域进行分类的图表/框架?
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提问于2019-11-21
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利用决策树对图像进行分类
image-classification
、
decision-trees
我是机器学习和阅读的新手,我想知道是否可以(也方便)使用决策树对图像进行分类。 例如,对人脸进行分类
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提问于2019-12-05
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命名实体识别中机器学习模型的训练
machine-learning
、
nlp
、
named-entity-recognition
对于NER问题,我找不到任何关于机器学习模型体系结构的解决方法。我模糊地知道这是一个多类分类问题,但是我们如何格式化我们的输入来输入这样的多类分类器呢?我知道输入必须是带注释的语料库,但是我们如何将这组对(词、实体标签)输入到分类器中呢?或者,你是如何将这样的语料库设计成ML模型的呢?或者,一般情况下,你如何通过机器学习从零开始训练一个自定义的人? 蒂娅。
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提问于2022-05-10
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感知器用于分类
machine-learning
、
classification
、
data-science
、
perceptron
我正在学习机器学习中感知器的概念,以及它是如何用于分类的。我知道感知器可以对线性可分且具有布尔分类的数据进行分类。但是,有两个以上的类可以用于数据,我需要使用这些数据构建一个模型。在这种情况下可以使用感知器吗?
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提问于2016-10-23
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回答
在一个类SVC和两个类SVC中提到的‘100特性’是什么?
algorithm
、
azure
、
machine-learning
我开始学习机器学习算法的应用时间和地点。对于异常检测算法,如果你看一下Azure机器学习算法的小抄,它说“100个特征”,分类下的两个SVC也是如此。在这两种算法中,100特征是什么意思? ?
浏览 7
提问于2018-12-20
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回答
关于开放数据的分类器工具的许可证发放
licensing
、
open-source
、
machine-learning
、
commercial
广泛的问题是:使用开放注释数据(或手动注释)数据训练的分类器的许可条件如何? 我正在尝试用带注释的数据来训练德语文本的依赖解析器,这些数据是在(Attribution )许可下获得的。为了训练分类器,我想使用在Apache许可下获得许可的机器学习工具。法律上是否允许在商业许可下授权结果分类器(我的代码和模型文件)? 假设我从web上抓取一段文本,或者下载一个在Attribution CC BY许可下获得许可的语料库集合,并使用Apache许可下的开源注释工具,并使用Apache机器学习软件训练分类器。 在法律上,会否容许以商业条款授权所产生的分类器?
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提问于2018-01-08
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高维数据集的分类算法
classification
我是机器学习的新手,我需要关于哪种分类算法和技术可以用来处理高维数据集(129行和1900列)的分类问题的建议。
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提问于2022-01-09
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手工构建的决策树从学习的决策树中得到启发
classification
、
decision-trees
、
feature-engineering
这个问题的目标是:由于我是我们小组中唯一的“机器学习人员”,我想得到一个局外人的看法,这是一个理智的检查,我所做的是否至少坚持‘体面的实践’在机器学习(我知道它不是最佳实践:)。 问题设置:我正在研究生物医学信号的分类任务(从血压以外的生理信号中检测高血压)。由于我没有太多高质量的标签数据来训练一个强大的分类器(比如一个更大的conv-net),所以目前我的步骤如下: 特征工程(人工设计的特性,主要由(生理学)领域洞察力驱动。 训练有监督的学习分类器,特别是基于树的算法,如随机森林和简单决策树。 现在,由于我目前没有足够的高质量标签,我需要尽快发布一些分类器(另外,由于它是一个医学应用程序,我
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提问于2019-05-23
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回答
机器学习与深度学习
machine-learning
、
deep-learning
我对“机器学习”和“深度学习”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章,但对我来说还是不太清楚。 汤姆·米切尔对机器学习的一个已知定义是: 一个计算机程序据说可以从经验E中学习到某些类型的任务T和性能度量P,如果它在T中的性能(按P来衡量)随着经验E的提高而提高。 如果我把狗和猫分类的图像分类问题作为我的目标T,我从这个定义中了解到,如果我给一个ML算法一堆狗和猫的图像(经验E),那么ML算法可以学习如何区分一个新的图像是狗还是猫(前提是性能度量P是很好的定义)。 然后是深度学习。我理解深度学习是机器学习的一部分,而上面的定义是成立的。任务T的性能随着经验的提高而提高。 这个博
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提问于2017-01-20
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5
回答
分类和预测有什么区别?
machine-learning
、
classification
、
prediction
、
definition
机器学习中的分类和预测有什么区别?
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提问于2015-04-15
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1
回答
为什么机器学习算法需要偏见?
machine-learning
、
classification
、
predictive-modeling
、
machine-learning-model
米切尔的机器学习2.7.3节的第一行是: “一个没有事先对目标概念的身份做出假设的学习者,没有对任何看不见的实例进行分类的合理依据。” 为什么机器学习算法需要偏见?有人能帮我理解一下吗?举个例子吧?
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提问于2018-09-09
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文本分类和主题模型有什么区别?
classification
、
text-mining
、
topic-model
我知道聚类和分类在机器学习中的区别,但是我不理解文本分类和文档主题建模之间的区别。我可以使用文档上的主题建模来识别一个主题吗?我可以使用分类方法对这些文档中的文本进行分类吗?
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提问于2014-08-12
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从标记数据集中提取正则表达式的技术
regex
、
algorithm
、
nlp
、
machine-learning
让我们假设我有一个数十万字符串的数据集(如果重要的话,这些字符串恰好是自然语言句子),每个字符串都带有特定的“标签”。每个句子都有一个标签,大约有10个标签,每个标签都有大约10%的数据集属于它们。标签中句子的结构有很高的相似性。 我知道上面听起来像一个典型的机器学习问题的例子,但我想问一个稍微不同的问题。是否有任何已知的技术可以编程地为每个标签生成一组正则表达式,这些技术可以成功地对培训数据进行分类,同时仍然可以推广到未来的测试数据? 我对参考文献感到非常高兴;我意识到这不是一个简单的算法:) PS:我知道通常的分类方法是使用机器学习技术,比如支持向量机之类的。然而,我正在明确地寻找一种生成
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提问于2012-05-24
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如何构建StanfordNER分类器
machine-learning
、
nlp
、
classification
、
stanford-nlp
、
named-entity-recognition
我正在使用StanfordNER分类器。有4个分类器 english.all.3class.distsim.crf.ser.gz english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz english.conll.4class.distsim.crf.ser.gz example.serialized.ncc.ncc.ser.gz 这些分类器是如何建立的?因为它们都是基于不同的语料库,所以我猜 在语料库上训练一个机器学习分类器,如SVM和OVR (用于多标签案例),以检测ORGANIZATION、PERSON、LOCATION等实体,这意味着训练数据将是语料库中文档的完
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提问于2016-01-22
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特征提取采用深度学习,分类采用but或其他ML算法。
machine-learning
、
deep-learning
、
classification
、
feature-engineering
、
feature-extraction
用深度学习进行特征提取,同时利用传统机器学习或增强技术进行分类,是否合乎逻辑? 如果使用ML算法进行分类,而不是用深度学习方法进行特征提取,那么使用ML算法可以吗?我知道,如果特征工程成功,该模型将自动取得良好的效果。 例如:如果我想做一个文本分类问题,我是否可以建立这样一个模型( RNN块的堆栈+ Adaboost),其中RNN块执行特征提取,Adaboost进行分类?说得通吗? 我提出了一种采用集成深度学习框架进行特征提取的体系结构,但是,我是否可以将集成框架与传统的ML或增强算法结合起来进行分类呢?会不会是件多余的事?
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提问于2022-10-27
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具有大量意图类的意图分类
python
、
tensorflow
、
nlp
、
text-classification
我正在处理大约3000条问题的数据集,我想要执行意图分类。数据集还没有贴上标签,但从业务角度来看,需要标识大约80各种意图类。让我们假设我的培训数据在每个类中的数量大致相等,并且不主要偏向于某些类。我打算将文本转换为word2vec或手套,然后输入到分类器中。 我熟悉的情况是,我有较少的意图类,如8或10和机器学习分类器的选择,如支持向量机,天真的诱饵或深度学习(CNN或LSTM)。 我的问题是,如果你以前有过这么多的意图类的经验,那么你认为机器学习算法中哪一种会有合理的表现?你认为如果我使用深度学习框架,考虑到上面的培训数据,仍然有大量的标签会导致性能差吗? 我们需要开始给数据贴上标签,想出
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提问于2019-02-24
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什么样的算法适合这个简单的机器学习问题?
python
、
artificial-intelligence
、
machine-learning
、
classification
、
neural-network
我有一个我认为是简单的机器学习问题。 这是一个基本的问题:反复给我一个新的对象和关于这个对象的描述列表。例如: new_object:'bob' new_object_descriptions:['tall','old','funny']。然后,我必须使用某种机器学习来查找以前处理过的对象,这些对象具有10个或更少类似的描述,例如,past_similar_objects:['frank','steve','joe']。接下来,我有一个算法,可以直接测量这些对象是否确实与bob类似,
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提问于2010-03-25
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