1回答
我正在使用CNN算法在一个新的样本音频数据集上进行音频分类预测。最近，我更改了代码，以获得每个音频文件的每个类别(70%吉他，25%小提琴等)的概率，但我得到了这个错误： TypeError Tracebacknp.array(results))
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 我尝试了几种不
浏览 15提问于2020-12-03得票数 1
我正在尝试为音频文件获取单向量特征表示，以用于机器学习任务(具体地说，使用神经网络进行分类)。我在计算机视觉和自然语言处理方面有经验，但我需要一些帮助来加快音频文件的速度。音频文件有各种各样的特征描述符，但MFCC似乎是用于音频分类任务最多的。我的问题是:如何获取音频文件的MFCC表示，它通常是一个矩阵(假设是系数矩阵)，并将其转换为单个特征向量？我有一堆
浏览 4提问于2014-09-23得票数 13
我有一个音频文件，其中包含一个与我训练的音频类匹配的部分，例如语音中的字母R。 我会设置一个任意的长度，比如20ms。然后，我会将音频文件分割成20毫秒的间隔，将每个音频文件发送到predictclass.py，并选择我的类的概率最高的部分。然而，使用这种方法，我可以准确地在想要的区域的角落，它可以被拉伸(比原始文件更长)，等等。 如何剪切<em
浏览 7提问于2019-05-14得票数 0
1回答
在一个分类项目中，在训练集上，我运行了一个分类器的选择。这些给我大约20%-30%的准确性在最好。对于每个样本，我生成每个类的概率。我想要建立一个新的模型，它考虑了这些概率，并给出了一个精确的概率加权平均值。为此，我试着平均概率。我还试着从每个模型中获取最佳概率(例如，假设A类对model1输出具有更好的精度/召回能力
浏览 0提问于2017-03-24得票数 0
2回答
具有巨大的分布式数据集，这些数据集经过训练以产生classifiers.All，这些数据集具有相同的属性，并且使用单个算法J48完成训练。我面临的问题是如何将这些分类器组合成一个可用于测试和预测数据的分类器。我使用weka工具将weka jar转换为dll.Using C#语言。任何C#或Java语言的帮助都会有很大的帮助。如果需要任何额外的信息，您可以随时询问。谢谢
浏览 2提问于2015-01-09得票数 1
1回答
每一行由4个以布尔值表示的列(特性)组成。第5列表示类，它还接受布尔值。下面是一个例子(它们几乎是随机的)：0,1,1,0,10,0,0,0,00,0,0,0,0
现在，我想要做的是建立一个模型，这样对于任何给定的输入(新行)，系统都不会返回类本身(就像在常规分类问题中那样)，而是这个特定输入属于0类或1类的概率。更重要的是，如何生成与该计算相关的置信
浏览 4提问于2014-06-17得票数 0
回答已采纳
2回答
预测类或类概率？
、、、、
我目前正在使用H2O进行分类问题数据集。我正在一个python3.6环境中用H2ORandomForestEstimator测试它。我注意到预测方法的结果是给出0到1之间的值(我假设这是概率)。在我的数据集中，目标属性是数字属性，即True值为1，False值为0。我确保将类型转换为目标属性的类别，仍然得到相同的结果。但是，当我将目标属性中的值分别改为True和False时，我得到的是预期的结果(即，输出是分
浏览 5提问于2018-07-16得票数 12
回答已采纳
2回答
我在MATLAB中建立了一个概率神经网络分类实验。我可以使用sim命令获取不可见数据的类。有没有办法获得分类器计算的类的概率？另外，有没有什么直接的方法可以为我的分类器绘制接收器工作特性曲线并计算ROC下的面积？
浏览 2提问于2008-11-13得票数 3
1回答
假设我有一个输入x的神经网络输出向量{ y1，y2，…，i }，其中输出的第一元素表示x被分类为I类的概率，并且我知道x的正确分类，它是用向量y={ 0，0，…，1，…，0}表示的，它由零填充，在j-位置包含1，代表x应该被分类为j类。如何衡量神经网络是否有正确的分类输入？我是否从输出向量中选择最高的概率，并确定这种分类是否与正确的</e
浏览 0提问于2017-04-05得票数 1
回答已采纳
1回答
在Spark (F评分、AUROC、AUPRC等)中训练随机森林二进制分类器模型时，如何获得模型度量？问题是BinaryClassificationMetrics获取概率，而RandomForest分类器的预测方法返回离散值0或1。请参阅：
RandomForest.trainClassifier没有任何使其返回概率的clearThreshold方法，而不是离散的0或1标签。
浏览 2提问于2016-06-01得票数 6
1回答
我正在使用WEKA训练一个分类Java程序。最初有几个类别，假设有10个，系统必须使用这些初始类别并开始训练。Instances(SOME_NAME, attributes, 25);}
好的，现在，随着时间的推移，我想向我的训练集添加一个新的类别(比方说，"cat11")，它已经得到了一些成功的训练。
浏览 2提问于2012-08-16得票数 2
回答已采纳
2回答
对于我的问题，图像可以是一个类别，多个类别，或零类别。标准做法是将零类别设置为所有零，还是应该在最后一层中添加一个额外的空类神经元？
例如，假设有5个类别(不包括null类)。在第二种情况下，不是也有一些额外的不必要的参数吗?或者这会让模型执行得更好吗？我看过Stackoverflow的类似问题，但它们涉及到多类分类，它使用带有softmax输出的范畴交叉熵，而不是使用Sigmoid输出的二进制交叉熵，因此明显的选择是添加空类(或进行
浏览 0提问于2019-07-05得票数 2
回答已采纳
1回答
我训练了一个CNN来执行分类任务，我使用了vgg16和categorical_crossentropy损失函数、sgd优化器和softmax激活函数。
但是，我想知道的是，分配给训练图像的最终类概率是否与模型一起保存？如果是，我如何在不需要使用predict函数的情况下从保存的模型中提
浏览 0提问于2019-01-11得票数 1
回答已采纳
假设我在Python中有一个经过训练的SVM分类器，标记为"Probability=True“，如下所示：classifier.fit(my_data, the_labels)l
浏览 1提问于2015-04-21得票数 3
回答已采纳
例如，在来自文件，的选举示例中，如果我为这些问题创建了一组新的答案，我如何使用poLCA模型来告诉我它最可能在哪个类(集群)中？似乎没有这样做的函数，尽管模型中有一个df，其中列出了每个清单变量的每个值的类成员的概率。我的任务是转换一些sql代码，这些代码获取第二个数据集，并将患者分类为从第一个数据集创建的集群的成员。这似乎是一个功能，这样做将是一个合理的
浏览 0提问于2018-11-02得票数 1
回答已采纳
在使用Keras的flow_from_directory方法训练多类图像分类问题的模型时，predict_generator函数给出了类概率。
那么，我的问题是如何为这些类的概率获取相应的类标签呢？
浏览 0提问于2018-05-26得票数 7
回答已采纳
1回答
我有格式的数据blah sentence two --> label2, label4
blah sentence(也就是说，应该如何构造我的数据？)对于使用NaiveBayes的多类分类，类LabeledPoint包含label和Feature Vector。但是，就上述情况而言，应如何构造数据？
浏览 3提问于2016-12-19得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
