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    MinMaxScaler sklearn：我是否應該對類標籤進行標準化？

    我正在使用MLPRegressor，它需要5個連續的特徵和1個特徵，這些特徵從一組40個值[0,1,2,.., 39]中提取值。 有人告訴我，使用sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range = (0,1))正常化功能可以幫助提高MLP和LSTM的性能。 因此，我在包含上述功能的我的Xtrain矩陣上使用它。 但是，它看起來很奇怪，我應該儘量減少
    python machine-learning scikit-learn deep-learning 2017-10-16

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    如何不匹配任何標籤

    我創建了識別短語在區域語言監督convnet數據進行分類。 例如： 我有一個包含100的數據集鳴響標籤A和另一100音爲標籤B.現在網絡的正常操作是區分標籤A和標籤之間的聲音B. 但是，讓我們說，我給一個新的聲音在網絡分類實際上既不是A也不B.現在我想的神經網絡來告訴我，這不符合任何標籤。 我該如何做到這一點？ 能否請你點我對這種用法的正確方向。 感謝
    machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network 2017-10-16

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    CoreML爲對象的搜索

    有很多教程如何打印頂部檢測對象與ML的圖像，就像 let request = VNCoreMLRequest(model: model) { [weak self] request, error in guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation], let topResult =
    swift machine-learning computer-vision coreml 2017-10-16

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    批量規範化而不是輸入規範化

    我可以在輸入層之後立即使用批量規範化層，而不是規範化我的數據嗎？我希望獲得類似的效果/表現嗎？ 在keras功能，將是這樣的： x = Input (...) x = Batchnorm(...)(x) ...
    machine-learning neural-network keras artificial-intelligence batch-normalization 2017-10-16

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    使用tf.Variable（）和tf.get_variable（）時的不同結果

    我想通過玩弄線性迴歸算法來熟悉TensorFlow，並使用源自此處的源代碼https://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html，文件名爲03_linear_regression_sol.py 。 定義的模型是Y_predicted = X * w + b，其中 w和b是參數 Y_predicted和X正在訓練數據 對於w和b，在示例代碼它們被定義爲
    python machine-learning tensorflow 2017-10-16

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    Python 2.7取消錯誤 - 「cPickle.UnpicklingError：無效的加載鍵，'x'。」

    我想取消一個.pkl文件，但是我收到錯誤，「cPickle.UnpicklingError：無效加載密鑰，'x'。」 我試過用sklearn.metrics的python庫pickle，cPickle和joblib。 試圖加載從sklearn.metrics 103 MB .pkl文件給我的存儲器錯誤， 「self.memo [再版（I）] = self.stack [-1] 的MemoryErr
    python python-2.7 machine-learning pickle 2017-10-16

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    隔離林實施

    我想使用隔離森林來識別我的數據集中的異常值。 訓練集包含4000條記錄與40個專題欄目值爲1或0。 我知道如何使用scikit學會給出的樣本爲例，使用隔離森林2種功能。 如何使用所有40個功能並查看異常值？
    python machine-learning 2017-10-16

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    爲什麼使用高斯過程迴歸對GridCV產生錯誤？

    我正在嘗試使用GridCV確定sklearn中GPR的超參數。 不過，我收到以下錯誤： ValueError異常：連續不支持 任何見解歡迎。我的代碼如下： import numpy as np from sklearn.gaussian_process import GaussianProcess from sklearn.gaussian_process import regression
    machine-learning scikit-learn 2017-10-17

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    SelectPercentile得分函數如何工作？

    最近我正在研究Dimension Reduction方法，我發現python包「sklearn.feature_selection」看起來很有用，但問題在於SelectPercentile.fit方法沒有解釋它如何計算得分函數。 link 有誰知道它是如何工作的？先謝謝了。例如，如果我爲「SelectPercentile」選擇「SelectFdr」，並且SelectFdr方法的標準取決於每個要素的
    python machine-learning scikit-learn data-mining dimensionality-reduction 2017-10-17

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    模式識別

    我的應用場景類似於前一個Pattern recognition in time series 通過處理時間序列數據集，我想檢測類似於這樣的模式： 使用採樣的時間序列作爲一個例子，我想能夠檢測模式如下標註： 但我想Python和LSTM做到這一點。 我已閱讀了關於RNN時間序列和詞類分類的一些資料。我知道RNN如何預測時間序列的結果，但我很困惑如何在時間序列中找到模式。 我在網上搜索了很長時間。但沒
    python machine-learning time-series pattern-recognition rnn 2017-10-17
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