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我想諮詢一下爲什麼代碼可能會變得無法響應以及如何解決它。我使用Accord.NET比較圖像。我的項目的第一階段是比較兩幅圖像，即觀察圖像和模型圖像，並確定它們的相似程度;第二，是將觀察到的圖像與我的整個數據庫進行比較，以確定觀察圖像最可能基於模型分類的方式。現在我專注於第一個。我最初嘗試使用ExhaustiveTemplateMatching.ProcessImage（），但它不符合我的需要。現

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Accord.Net Statistics.Tools。 Quartiles方法（）

我目前正在尋找一種方法來計算使用Tools. Quartiles Method (Double[,] ,DoubleRange[])的column vector（即N x 1matrix）的5th percentile，並希望在此獲得一些幫助。到目前爲止，我的問題來自於類型DoubleRange[]的方法中的說法，因爲我不知道如何正確輸入它。由於使用了一段代碼的說明，請在下面找到： double

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如何在Accord.Net中同步火車和測試代碼簿

問：是否有一個隨機森林示例將火車和測試集分開？我在Accord-Net ML測試項目中找到的當前示例使用了相同的數據進行培訓和測試。顯然我遇到的問題是同步測試和訓練集中生成的標籤（整數）。我生成列車標籤用作例如： int[] trainOutputs = trainCodebook.Translate("Output", trainLabels); And the test labels s

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使用Accord.Net和Liblinear更改類別權重

如何使用Liblinear實現爲Accord.Net指定用於分類（任何模型）的類別權重。此外，還有自動平衡功能，可以用於類似於sciKit.Learn實施的不平衡數據。在此先感謝

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雅閣框架HiddenMarkovClassifier（TDistribution，TObservation）API

當我升級到雅閣框架3.2.0和運行軟件，我得到2 '過時的' 錯誤：警告1 'HiddenMarkovClassifier' < 'MultivariateNormalDistribution'> '' 已過時：'請使用HiddenMarkovClassifier'<'TDistribution，TObservation'>'來代替。' 警告14'BaumWelchLearning'<'Mult

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這個乾淨的數據爲什麼會提供奇怪的SVM分類結果？

我的問題和疑問是粗體下面。我已經使用Accord.NET的支持向量機，通過在他們的文檔頁面上的例子如this one成功。但是，使用KernelSupportVectorMachine與OneclassSupportVectorLearning進行訓練時，訓練過程會導致較大的錯誤值和不正確的分類。下面的模擬示例顯示了我的意思。它生成一個密集的訓練點集，然後訓練一個支持向量機將點歸類爲集羣內的離

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如何找到分類方法的理想內核/算法參數？

我使用多類SVM和深度學習 - NN，我有很多參數可以調整，特別選擇正確的內核，什麼是選擇理想參數的最佳方式？是否可以用任何「目標函數最小化算法」迭代地完成，否則它將永遠耗盡？

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在DeepNeuralNetworkLearning繼續培訓accord.net

我是Accord.net的新手。是否可以保存由Accord.net的DeepNeuralNetworkLearning類培訓的模型，然後通過新樣本恢復培訓？

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簡單accord.net機器學習示例

我是新來的機器學習和新的accord.net（我的代碼C＃）。我想創建一個簡單的項目，在這裏我查看一個簡單的時間序列的數據，然後我想要accord.net瞭解它並預測下一個值是什麼。這是數據（時間序列）應該是什麼樣子： X - Ÿ 1 - 1 2 - 2 3 - 3 4 - 2 5 - 1 6 - 2 7 - 3 8 - 2 9 - 1 然後我想它來預測如下

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如何增量培訓naivebayes分類器？

使用Accord.NET我創建了一個NaiveBayes分類器。它會根據6組圖像處理結果對像素進行分類。我的圖像是500萬像素，因此50個圖像的訓練集創建了一組非常大的訓練數據。 6每像素int陣列* 500萬像素* 50圖像。而不是試圖將所有的數據存儲在內存中，有沒有辦法增量訓練NaiveBayes分類器？多次調用Learn（）會每次覆蓋舊數據，而不是添加到舊數據。