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请参见图像：我是JQuery的新手，不知道该怎么做。基本上，我想有左和右按钮，在那里用户可以导航通过这4张幻灯片，然后在底部的点应该是可点击的，带用户到幻灯片(点)他们点击。
浏览 4提问于2013-07-15得票数 2
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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</
浏览 0提问于2017-01-20得票数 12
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我使用极限学习机进行分类，发现我的分类精度只有70+%，这导致我通过创建更多的分类模型来使用集成方法，测试数据将根据大多数模型的分类进行分类。然而，这种方法只提高了很小的分类精度。我能问一下，还有什么其他方法可以用来提高二维线性不可分数据集的分类精度吗？
浏览 2提问于2017-01-03得票数 1
我使用了基于字典和机器学习的方法。当我们使用机器学习方法时，只需定义一个测试集，就可以比较容易地测量精度。同样也适用于提高准确度，只需修改训练集。
但是以字典为基础的方法呢？你如何测量和提高他们的准确性？
浏览 0提问于2021-06-15得票数 1
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提高机器学习休息服务性能
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我想提高rest服务的性能，斯坦福NER和Stanford的看法只是占用了太多的CPU，而在tomcat上有15 GB RAM的6核计算机上，我得到了80%的cpu利用率，10个线程和125的吞吐量。对如何扩展我的ML服务有什么想法吗？
浏览 5提问于2017-09-27得票数 1
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提高机器学习JAVA程序的速度
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我正在使用GATE Learning在java中做机器学习。我有一个庞大的文档数据集需要学习。在使用netbeans时，我遇到了java堆空间错误。所以我在-Xmx参数中提供了1600MB。
浏览 0提问于2011-10-11得票数 1
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如何提高R在机器学习中的性能？
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我同时使用了R和蟒蛇(Anaconda).When来建模，对于同一个operation.Is，R花了更多的时间吗?在R中有没有并行操作或多线程的方法？
浏览 1提问于2016-06-23得票数 2
📷
这个解释一开始似乎很直观，但我想我不明白它是如何工作的。图像表明，传统的机器学习算法经过一定量的数据后，性能趋于平稳，而深度学习算法的性能随着数据量的增加而提高。与机器学习模型的手动特征选择相比，深度学习方法是否能自动学习重要的特征？如果是的话，请你详细说明一下。
浏览 0提问于2019-05-10得票数 2
我对机器和深度学习非常陌生。我的疑问是，如何将强化学习添加到使用传统神经网络开发的图像分类器中，以随着时间的推移提高其性能？
浏览 23提问于2020-05-10得票数 0
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据我所知，他们从大量的输入数据中学习，并输出一个估计的输出。我的理解非常缺乏，因此我质疑这些。对我来说，人们给出的例子是毫无意义的，比如垃圾邮件、苹果橙猫狗识别、神经网络例子。
浏览 2提问于2017-04-02得票数 1
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特征约简方便
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在机器学习领域，我想知道应用特征选择技术的兴趣。特征约简技术是否总是提高学习模型的准确性？我想了解什么时候有必要减少特征的数量，什么时候没有，以提高可解释性或准确性。谢谢!
浏览 0提问于2017-02-28得票数 1
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MNIST数据集是包含60000个训练样本和10000个测试样本的手写图像，我只能使用数据集的一小部分--例如10000个用于培训，4000用于测试。我想知道我的结果是否与其他声称的结果相提并论。采用随机森林分类器进行10k训练和4k测试，准确率达93 %。当我使用60k的训练和10k的测试时，这个结果是否等同于。
在一些已发表的论文中，我读到他们每班只使用40张图片，并且用它们来评价它们的准确性和性能，这符合以60k作为训练和10k作为测试的标准。或者可以说，培训和测试数据的选择取决于分类方法。
浏览 0提问于2018-01-14得票数 0
(还有所有其他的东西，数学，英语，瑞典语等)学校的“水平”我是说，你是在高中，大学还是别的什么地方学的？
可能会因你上哪所学校而改变吗？
浏览 0提问于2016-01-23得票数 -1
机器学习是最好的方法吗？(我对ML没有经验)我对Python很有经验，我认为我可以使用TensorFlow来完成它。
这些是我们发送给会员的营销邮件，而不是垃圾邮件或恶意软件。
浏览 4提问于2017-09-19得票数 0
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提高图像的分辨率
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我想提高图像的质量使用深入学习/机器学习技术。我曾经研究过SRCNN，感知损失，SRResNet，SRGAN，但是大多数超图像分辨率技术都需要原始图像来提高图像质量。因此，我的问题是，是否有任何深度学习技术可以用来提高图像的质量，而不使用原始图像。
浏览 3提问于2020-02-20得票数 2
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随后，两个子集(1k样本/2k样本)的准确率从50%提高到95%/65%。在这个具体的例子中，我强烈怀疑用于标记的类标签被不同的人解释不同，从而导致了标签的冲突。手动“执行”一种解释有助于区分这一点。我想知道，对于我的其他输出变量如何实现这一点，是否有一种通用的方法。即，找出我的数据集的分离，以便用某种机器学习算法对两个集合分别进行精确分类。
浏览 0提问于2019-06-27得票数 1
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