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1
回答
Set.Seed
函数
-
我
不明白
为什么
我们
在
训练
数据
中
需要
它
r
我
不明白
为什么
我们
在
测试/
训练
数据
中使用
set.seed
函数
。
我
意识到它会随机生成一个令人难忘的重现序列,但
我们
在
设置
函数
后并不依赖于
它
。sample size ## set the seed to make your partition reprod
浏览 46
提问于2020-04-19
得票数 0
1
回答
opencv不适用于缩放特性
c++
、
opencv
、
svm
我
试图
在
OpenCV 2.4.9
中
使用支持向量机,并且
在
实现特性缩放时遇到了问题。
我
正在运行教程“简介”中提供的源代码: 然后,通过进行2次修改,尝试将这些特性正常化为0,1: 将预测步骤修改为float resp
浏览 0
提问于2015-01-09
得票数 1
1
回答
交叉验证误差和
训练
误差
在
不适当情况下的行为尚不清楚。
training
、
cross-validation
、
performance
、
bias
目前,
我
正在学习Coursera.org上的“机器学习”课程,主题是讨论不同条件下学习算法的性能。在这里,
我们
讨论了当该算法适合于
训练
数据
(高偏差)的情况。📷
我
不明白
为什么
交叉验证错误(Jcv(theta))随着
我们
增加
训练
集大小(M)而减小,以及
为什么
它会变平。
我
不明白
为什么
训练
错误
在
某个地区变平了,
我
理解
浏览 0
提问于2021-12-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么
我们
需要
正规化来
训练
MaxEnt?
training-data
、
maxent
我
正在阅读jurafsky关于NLP的书,
它
提到为了
训练
MaxEnt,
我们
需要
规范体重以防止过度适应。但我
不明白
为什么
会这样。如果
我们
不使用正规化,谁能解释
在
训练
最大值的过程
中
过度拟合是如何发生的?
浏览 1
提问于2015-04-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
K-最近邻算法
需要
解释
algorithms
、
k-nn
我
需要
一些关于K近邻算法的解释。
训练
和测试
数据
点之间的相似距离也是计算的吗?如果是的话,那
为什么
在
计算
训练<
浏览 0
提问于2019-04-24
得票数 2
1
回答
对特征选择预处理进行交叉验证的动机是什么?
machine-learning
、
cross-validation
、
feature-selection
我
看过几篇关于特征选择(包装器和嵌入式方法)的文章和例子,他们把样本
数据
分成
训练
集和测试集。
我
理解
为什么
我们
需要
使用交叉验证(将
数据
分成
训练
集和测试集)来构建和测试模型的分数(所提出算法的实际预测)。 但我
不明白
这样做的动机是什么?
我们
需要
选择哪些特征没有真正的结果,那么
它
如何改进特征选择的过程呢? 好处是什么?
浏览 37
提问于2020-04-04
得票数 0
2
回答
如何找出R
中
随机森林的RMSE?
r
、
tree
、
random-forest
我
需要
基于回归找出随机森林的RMSE。首先,
我
对随机森林使用了这个公式: randomForest(price ~ ., type = "regression", data = train.data, ntree = 400,mtry = 20)
我
是否
需要
在进一步的步骤中进行预测,以找出这一点的RMSE?因为我会对测试
数据
进行预测,然后使用rmse = (actual,predicted),这是
我
从“Metrics”包中下载的。此外,是12的种子
浏览 344
提问于2020-03-15
得票数 1
1
回答
训练
数据
集调整后的R2不是恒定的
r
、
regression
、
training-data
我
将整个
数据
集分成两部分:一部分用于
训练
,另一部分用于测试。
训练
数据
集包含70个观察值,测试
数据
集包含14个观察值。
我
的模型有1个数字因变量和5个数字自变量。
我
使用
我
的
训练
数据
集运行多重回归,每次运行回归代码时,
训练
数据
集中调整后的R2的值不是恒定的,而是不断变化的。
它
的值从60%到70%不等。
我
用于
数据
拆分
浏览 2
提问于2014-10-10
得票数 0
1
回答
为什么
我们
在
早期停止功能中使用验证集(而不是
训练
或测试集)( DL / CNN )?
machine-learning
、
pytorch
、
conv-neural-network
这是
我
第一次尝试CNN
在
毕道尔。
我
已经经过了几个教程,但仍然
需要
一些澄清。
我
有一个理论问题,
我
不明白
为什么
在
早期停止
函数
中
我们
基于验证集,而不是
训练
或测试集?
我们
从验证集获得的度量有什么共同点吗?
浏览 3
提问于2022-09-15
得票数 0
1
回答
WGAN-GP
中
的梯度惩罚
deep-learning
、
generative-adversarial-network
在
Wasserstein的改进
训练
中
,推论1说f*
在
Pr和Pg下几乎处处都有梯度范数1,并且
在
损失
函数
中
增加了梯度惩罚,使梯度接近于1。
我
得到了这是一种替代权裁剪的方法,并使用了1 Lipschitz不等式。 但是
我
不明白
为什么
我们
把梯度限制
在
接近1。如果
我们
的生成器表现良好,那么
我们
可能
需要
我们</e
浏览 5
提问于2022-03-15
得票数 0
1
回答
梯度下降随机更新停止准则与更新规则-机器学习
machine-learning
、
linear-regression
、
stochastic
、
gradient-descent
我
的
数据
集具有m特性和n
数据
点。设w是一个向量(待估计)。
我
试图用随机更新方法实现梯度下降。
我
的最小化
函数
是least mean square。
我
的问题:
我
不明白
这里的停车标准应该是什么。如果有人能帮上忙那就太好了。这个公式--
我
在
for l
浏览 2
提问于2013-01-22
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在
统计中使用
set.seed
()
r
、
statistics
这是一个基本的问题,所以如果
我
遗漏了一些明显的东西,
我
道歉。
我
在
一个高级统计班,尽管是
我
的大学里第一个使用R软件的人。这个问题主要是让
我们
习惯使用R,并要求
我们
计算125的平方根的对数,并使用
set.seed
()
函数
。
我
对
set.seed
方面感到困惑。
我
知道它在模拟中被用作随机数生成器,但我
不明白
它在代码
中
的应用。这就是
我
所做的
浏览 1
提问于2021-07-01
得票数 0
2
回答
如何在DeepLearning
中
获得测试
数据
的分类器精度
deep-learning
、
deeplearning4j
、
dl4j
我
正在尝试使用DL4J进行深度学习,并提供了带有标签的
训练
数据
。然后,
我
尝试通过分配一个虚拟标签来发送测试
数据
。如果不提供虚拟标签,它会产生运行时错误。
我
不明白
为什么
我们
需要
给测试
数据
分配标签。另外,
我
想知道预测的准确性是多少。根据我
在
dl4j文档中看到的,生成了一个称为混淆矩阵的东西。
我
理解这只是让
我们
了解
训练</em
浏览 3
提问于2018-10-16
得票数 1
2
回答
什么时候
在
Weka中使用测试和
训练
集?
networking
、
testing
、
weka
、
bayesian
我
使用Weka已经有一段时间了,
在
我
对
它
的研究
中
,
我
发现很多代码示例都使用了测试和
训练
集。例如,对于离散化和贝叶斯网络,它们的示例几乎总是使用测试和
训练
集显示的。
我
可能在这里错过了对
数据
处理的一些基本理解,但我
不明白
为什么
总是这样。
我
在
一个项目中使用离散化和贝叶斯网络,对于这两个项目,
我
都没有使用测试或
训练
集,
浏览 1
提问于2013-01-21
得票数 3
1
回答
何时使用列车验证测试集
r
、
validation
、
testing
、
split
我
知道这个问题很常见,但我已经看过之前提出的所有问题,
我
仍然
不明白
为什么
我们
还
需要
一个验证集。
我
知道有时人们只使用
训练
集和测试集,那么
为什么
我们
还
需要
验证集呢?
我们
如何使用它呢?例如,为了估算丢失的
数据
,
我
分别估算了这3个不同的集合? 谢谢!
浏览 10
提问于2019-04-25
得票数 0
回答已采纳
10
回答
在
科学学习模型
中
,fit和fit_transform有什么区别?
python
、
scikit-learn
我
不明白
fit和fit_transform方法
在
scikit-learn
中
的区别。有人能简单地解释一下
为什么
我们
可能
需要
转换
数据
吗? 这是什么意思,拟合一个模型的
训练
数据
和转换为测试
数据
?例如,这是否意味着
在
培训中将分类变量转换为数字,并将新的功能集转换为测试
数据
?
浏览 0
提问于2016-06-21
得票数 240
回答已采纳
3
回答
如何在R中生成指数Q-Q图?
r
、
statistics
对于正常的Q-Q图,
我
使用 qqnorm(sample)
浏览 8
提问于2014-04-21
得票数 5
1
回答
在
for循环中并行执行模型预测
python
、
keras
、
parallel-processing
我
想在for循环中对
我
的输入多次运行keras模型的预测。有没有办法将这个for循环并行化,因为循环的每次迭代都是相互独立的?
我
只想将每次迭代的预测结果存储
在
mc_predictions数组
中
。mc_predictions = [] y_p = model.predict(x)
我
在
我
的模型轮子中使用了dropout层,<em
浏览 2
提问于2020-06-05
得票数 2
1
回答
套索回归预测
函数
r
、
regression
我
正在尝试实现套索回归来解决
我
的销售预测问题。
我
使用glmnet包和cv.glmnet
函数
来
训练
模型。library(glmnet)model = cv.glmnet(as.matrix(x = train[, -which(names(train) %in% "Sales= model$lambda.min lasso_predictions_valid <- predict(model,s = best_lambda,type = &qu
浏览 7
提问于2019-03-18
得票数 0
1
回答
使用阈值识别人脸的困难
face-recognition
、
threshold
我
用非专业术语理解如何使用以下步骤识别具有阈值的面孔: 选择与测试面最接近的
训练
面
我
理解整个过程,直到第6步。
我
收集到,阈值是
数据
保存的百分比,但是
我
不明白
为什么
我们
要改变这个值。即。
为什么
我们</
浏览 3
提问于2015-04-18
得票数 0
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