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训练分类算法所需的时间
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像支持向量机和XGBoost这样的分类算法需要花费大量的时间来训练，有些时候它会在特定的数据集上运行，而其他分类算法对相同的数据集只需要不到10秒的时间。总数据集大小= 141,000个数据点，训练集=总数据集的75%，而测试集=总数据集的25%。 有没有什么方法可以找到需要训练的模型所花费<
浏览 44提问于2020-01-27得票数 0
我使用Weka GUI中的随机森林作为我的训练集的分类器。但是，即使我在“更多选项”中勾选了“输出模型”，我也无法获得算法生成的实际树模型。Weka GUI上报的唯一信息如下：5棵树的随机森林，每棵树都考虑了4个随机
浏览 7提问于2015-03-22得票数 1
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我在一个时间序列上采样了一些运动数据。我试图把实时的动作分类为平滑的或不稳定的。例如，当运动是平滑的，它被归类为平滑，直到它突然变得不稳定，然后被归类为如此。
我在做这件事时遇到了严重的困难。除了使用RNN并将时间序列数据的子集进行分类(我没有足够的数据来训练)之外，还有人知道时间序列分类算法吗？我计划用一个标签将时间<
浏览 0提问于2018-02-12得票数 7
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增强决策树当使用Adaboost训练决策树时，我可以使用引导吗？也就是说，我们选择数据集的子集，并在每个子集上训练一棵树，然后将分类器输入Adaboost。我是否对决策桩使用同样的技术？或者我可以创建与功能数量相等的树桩吗？也就是说，如果我有两个有10个特性的类，在将分类器输入Adaboos
浏览 8提问于2016-08-08得票数 1
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我正在记录一个页面中的鼠标坐标，直到用户离开页面之前。使用这些鼠标坐标，我想开发一个算法来预测用户是否离开页面。对于这种情况，哪种机器算法将有助于实现这一目标？
浏览 1提问于2014-02-04得票数 0
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我想要建立一个简单的预测模型来预测用户在一次访问后购买某一产品的可能性(在每个页面上花费的时间，她来自哪里，她有多少评论等)，他可能离开一个页面等。典型的统计建模技术，如逻辑回归，线性回归在这种情况下有效吗？
谢谢。
浏览 2提问于2012-05-11得票数 2
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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
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我一直在读一些关于计算机视觉领域的文章，并且注意到他们一直在谈论“模型”。这个模型是什么?一个系统的作用是什么？他们谈论“学习模型”。这是什么意思？?谢谢
浏览 1提问于2014-07-14得票数 1
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因此，我有以下问题：( b)每次上传图像最多需要1秒，标准计划每天有25000幅图像。那么，只有25k的图像可以添加到收集/一天？
( c)客户有大约200万张图像。( d)是否有单独的散装卷计划？
浏览 2提问于2017-06-05得票数 0
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我试图理解损失函数和反向传播之间的联系。据我所知，在LSTM算法中，反向传播被用来获取和更新矩阵，在前向传播中使用偏差来获取当前的单元和隐藏状态。损失函数取训练集的预测输出和实际输出。但哪一部分是LSTM的培训部分？它们之间有某种联系吗？LSTM模式的培训目标是什么？
浏览 0提问于2019-08-31得票数 0
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基于R的机器学习多标签文本分类
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我正在R中构建一个机器学习文本分类模型。如果句子属于多个类别，我希望将句子分类到多个标签中。例如：“手机屏幕分辨率和电池续航时间都很棒”--目前我可以将句子分为电池功能类和手机功能类，但我希望两者兼而有之。输出可能如下所示：
这将是伟大的，如果有人可以帮助我的想法或方法，以获得上述结果。
浏览 0提问于2017-12-28得票数 2
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目前只有三种内建算法支持增量训练:目标检测算法、图像分类算法和语义分割算法。
我想知道我们是否能够成功地使用新的增量样本数据来训练其他(非内置算法)训练图像的初始模型。例如，分类或回归。
浏览 2提问于2022-08-01得票数 0
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使用Weka进行游戏
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我正在做一个项目，其中我有神经网络(或其他算法)在扑克中玩对方。在每次输赢之后，我希望神经网络(或其他算法)更新以响应损失的错误(这是如何计算的在这里并不重要)。
Weka非常好，我不想重复发明轮子。然而，Weka的API似乎主要是为了从数据集训练而设计的。玩游戏不使用数据集。相反，网络会播放，然后我希望它根据自己的损失进行自我更新。我还想实现的另一个想法是使用遗传算法来更新神经网络中的权重，而不是
浏览 1提问于2011-03-10得票数 2
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考虑一个从训练集中训练的机器学习算法，在PAC学习模型的帮助下，我们得到了所需训练样本大小的界限，因此误差受到限制的概率(由epsilon)是有界的(由Δ)。关于计算(时间)复杂性，PAC学习模型说了些什么。假设一个学习算法有更多的时间(比如更多的迭代)，那么误差和误差有限的概率是如何变化的
浏览 1提问于2011-06-28得票数 0
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我想通过创建一个X个模型的集合来改进我的ResNet模型，取我训练过的X个最好的一个。就我所见，像打包这样的技术需要更长的时间来对图像进行分类，这在我的情况下真的不是一个选择。有没有办法在不增加所需分类时间的情况下创建一个集成？请注意，我并不关心增加训练时间，因为与可以进行大量时间的<
浏览 0提问于2019-11-21得票数 2
我使用Python SciKit OneClass支持向量机分类器来检测文本行中的异常值。文本被转换为数字特征，首先使用的词袋和TF-以色列国防军。当我训练(适合)在我的计算机上运行的分类器时，时间似乎随着训练集中的项目数而呈指数增长：
训练数据和训练时间中的项目数: 10K: 1秒，15K: 2秒，20K: 8秒，25k: 12秒，30K: 1
浏览 9提问于2017-01-18得票数 4
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我是机器学习领域的新手，我有一个问题要问。但让我先发布这个问题。我选择了解决方案:在大多数情况下，解决方案也是非常简单的。利用SIFT、SURF等算法提取兴趣点，得到这些关键点的描述子，并用K均值算法对其进行聚类。我无法理解的是我可能需要的集群数量。对上述例子
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
我使用以下步骤在OpenCV中实现了用于特征检测和匹配的SIFT算法：
然而，只有当我
浏览 0提问于2014-06-04得票数 3
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我正在尝试做一个使用文本分类的时间轴检测问题。作为一个新手，我对如何使用它感到困惑。这是一个分类问题吗？也就是说，我可以使用年份(时间线)作为结果，并将其作为分类问题来解决吗？
浏览 3提问于2012-10-29得票数 1
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我正在使用CvKNearest进行KNN分类。我想测量一下训练所需的时间。= ((float) (end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;问题是结果是训练所需的时间为
浏览 0提问于2015-04-11得票数 0
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