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    在Sklearn管道中使用投票分類器

    我想將投票分類器應用於多個管道分類器並調整網格搜索中的參數。最小的例子給我一個錯誤。我必須以不同的方式做到這一點嗎？ from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.ensemble import VotingClas
    python machine-learning scikit-learn 2017-10-17

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    培訓數據準備

    我正在嘗試通過創建一個字符文本的熱編碼來準備數據文件，我可以稍後使用這些編碼來訓練我的模型進行分類。我有一個由字符行組成的訓練數據文件，我最初正在做它們的整數編碼，然後是一個熱門編碼。 例如這是數據文件的外觀： afafalkjfalkfalfjalfjalfjafajfaflajflajflajfajflajflajfjaljfafj fgtfafadargggagagagagagavcacac
    machine-learning scikit-learn text-classification data-processing one-hot-encoding 2017-10-17

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    如何使用ada boosting作爲R中的集合方法？

    我想學習集成方法，並發現ada-boosting可以建立在普通機器學習方法（如隨機森林）之上。該方法可以使用訓練集中的錯誤分類數據來建立更準確的分類模型。 但是，我在網上搜索，但我找不到執行的答案。 我想知道如何在隨機森林的頂部爲分類問題構建一個ada-boosting來最小化錯誤？ 讓我們只說我有一個 訓練集（DF）：火車 測試集（DF）：測試 和多項功能叫做：特徵。 ，分級被稱爲：結果（火車$
    r machine-learning classification adaboost ensemble-learning 2017-10-17

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    TensorFlow：爲預先訓練好的權重添加一個小噪聲

    我已經完成了3個LSTM的堆棧訓練，現在我想調查每個LSTM層對它的權重的小擾動有多敏感。我想從檢查點加載模型，爲某個圖層的權重添加一個小值並記錄性能損失/收益。我不知道最簡單的方法是什麼？
    python machine-learning tensorflow 2017-10-17

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    將圖像限制爲某些顏色的方法

    我有一定的11種顏色，我想限制一個正常的RGB圖像給他們，我現在使用的方法是使用最小歐幾里得距離找到最接近的顏色，最簡單的方法， 但是因爲我將來會使用微處理器來實現這一點，所以速度對我來說很重要，還有其他方法，例如ANN或其他機器學習或圖像處理技術，我可以用來加速這個過程？ 在此先感謝 問：這個問題的名稱是什麼？所以，我可以尋找更好的
    image-processing machine-learning computer-vision 2017-10-17

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    估計的優化模型

    語境下的測試誤差正確方法： 據穆勒的「入門機器學習與蟒蛇」推薦工作流，人會做一個單一的分數評價對一個測試組是在過程的開始擱置： 這樣做的好處來獲得其超參數設置，在可能使用多個（不同的）模型嵌套交叉驗證一個給定的模型。 單個測試集的評估給出了具有高方差的估計器。 問題： 有沒有什麼辦法讓比這個單一的分數更好的泛化誤差估計？ （即使這種方法需要更多的訓練迭代）
    machine-learning scikit-learn 2017-10-17

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    爲什麼R.predict.svm返回錯誤大小的列表？

    我正在嘗試使用R型提供程序來擬合和預測支持向量機模型。我能夠擬合模型，但是當我嘗試預測返回的矢量與訓練矢量具有相同的長度時，它不應該有這個長度。 我在R中直接嘗試了等效代碼，並且返回的列表具有正確的長度。 這是怎麼發生的？ 下面是一個例子： open System open RDotNet open RProvider open RProvider.stats open RProvider
    r machine-learning f# svm 2017-10-17

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    H2o解析文件時出錯

    我解析的文件也包含UUID類型。 我無法解析文件並得到此錯誤。 從/127.0.0.1:54321 DistributedException： 'NewChunk具有類型數值，但VEC是類型UUID的'，致java.lang.AssertionError：NewChunk具有類型數值，但VEC是類型UUID的 任何人都知道這意味着什麼？
    machine-learning artificial-intelligence data-science h2o 2017-10-17

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    使用基於CNN的人臉檢測器檢測臉部圖案

    我有一個基於CNN的物體檢測器在WIDER Face數據集上進行了訓練。它可以成功檢測給定圖像中的人臉。 現在，我試圖在雲，房屋等中檢測抽象的面孔和簡約的臉型，但沒有成功。最初，我認爲基於神經網絡的物體檢測器會以某種方式推廣，並且我可以降低檢測閾值來檢測這種模式，但是這種方案並不奏效。 除了收集和標註這樣的訓練樣例（面部樣式）來解決這個問題之外，還有其他方法嗎？
    machine-learning neural-network object-detection pattern-recognition 2017-10-17

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    在雲計算機學習引擎上運行時，Tensorflow對象檢測train.py失敗

    我有一個在本地工作的tensorflow對象檢測API的小實例。一切看起來不錯。我的目標是使用他們的腳本在Google機器學習引擎中運行，我之前已經廣泛使用它。我正在關注這些docs。 聲明一些相關的變量 declare PROJECT=$(gcloud config list project --format "value(core.project)") declare BUCKET="gs:
    machine-learning tensorflow google-cloud-platform object-detection 2017-10-17
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