machine-learning

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    我有一個分類numpy數組，想將其轉換爲整數？

    我有一個數據集，如education{primary,graduate},martial status{male,female},job{employed, service,unemployed}。這是分類數據集，我想將它轉換爲浮點數，用於在numpy python中進行邏輯迴歸。
    python numpy machine-learning 2017-10-06

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    重新訓練tensorflow模型

    我正在訓練一個自定義命名實體識別（NER）模型中使用NeuroNER這是使用張量flow.I寫我能夠訓練模型及其表現良好，但是當我重新訓練它新的觀察，它顯示不正確的結果它糾正它們，但其影響/遺忘一些以前的觀察它顯示正確的結果。 我想在線再訓練。我嘗試使用stanfordNLP，Spacy，現在tensor-flow.please提出了一個更好的方法來達到預期的目標。 謝謝
    machine-learning tensorflow named-entity-recognition 2017-10-06

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    機器學習：按重要性加權訓練點

    我有一組標記的訓練數據，我正在訓練ML算法來預測標籤。但是，我的一些數據點比其他數據點更重要。或者，類似地，這些點比其他點的不確定性更少。 是否有一種通用方法在模型中爲每個訓練點添加重要性代表權重？是否有一些具有這種能力的具體模型，而其他的則不是？ 我可以想象複製這些點（也許稍微塗抹它們的特徵以避免精確重複）或下采樣不太重要的點。有沒有更好的方法來解決這個問題？
    machine-learning scikit-learn training-data 2017-10-06

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    polyA.fa數據集的Python分類

    我有一個file.fa包含兩個元組：一個DNA序列和一個該DNA的類。 我想在python和keras庫中訓練這個文件進行分類。 在Python中讀取和預處理數據的最佳方式是什麼？處理文件的格式是否有助於更好的閱讀和分類？
    python machine-learning classification 2017-10-06

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    用於檢測表單中相關字段的學習方法（圖像格式）

    因此，我一直在研究一種應用程序，用戶可以上傳代表某種表單的（掃描的）PDF文件，在感興趣的字段周圍繪製邊界框，內容OCR'd並以結構化文本格式返回。因爲繪製邊界框是一種拖拽，我正在考慮一種減少用戶所需工作的方法;即已經向他/她提供了一種自動檢測的形式分區。我開始研究這個問題，並發現了一些有趣的方法，主要基於計算機視覺算法。然而，由於這個應用程序可能會在將來頻繁使用，因此用戶會繪製大量的邊界框，因此
    machine-learning computer-vision artificial-intelligence conv-neural-network object-recognition 2017-10-07

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    我使用GridSearchCV和配合是給我一個類型錯誤：get_params（）失蹤1人需要的位置參數：「自我」

    我使用網格搜索得到最適合 k=['rbf', 'linear','poly','sigmoid'] c= [1,5,10,20,30,50,80,100] g=[1e-7,1e-6,1e-5,1e-4,1e-2,0.0001] param_grid=dict(kernel=k, C=c, gamma=g) print (param_grid) grid = GridSearchCV(S
    python-3.x machine-learning 2017-10-07

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    梯度下降（在錯誤檢測差）

    高那裏， 所以我試圖寫的程序來執行與一個Y輸出和幾個X輸入設置的採樣數據的梯度下降算法。而不是讓用戶根據錯誤設置更新系數的「時代」的數量，以便像對舊錯誤迭代地測試更新的錯誤，並且當差異水平低於某個容差時停止函數（可能由用戶設置）。我是否以正確的方式解決這個問題？如果是的話，可能是用來量化新舊錯誤之間差異的最佳方法？ 我正在做這個作爲Python的數據編程課程的一部分。 任何提示讚賞。 感謝
    python machine-learning statistics 2017-10-07

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    如何指定相關係數作爲keras中的損失函數

    我第一次使用keras + tensorflow。我想指定correlation coefficient作爲損失函數。這是有道理的，以便它是一個介於0和1之間的數字，其中0是不好的，1是好的。 我的基本代碼，目前看起來像： def baseline_model(): model = Sequential() model.add(Dense(4000, input_dim=n
    python machine-learning tensorflow keras 2017-10-07

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    Neataptic總是培養

    編輯後返回相同的值：我設法張羅幾個簡單的例子https://github.com/developer239/neural-network-playground 我剛開始玩neataptic。我想讓神經網絡學習如何使用數字計數：1,2,3,4,5,6,7,8,9。 我將輸入規範化爲0.1,0.2,0.3,0.4， 0.5,0.6,0.7,0.8,0.9。 然後我寫了一個非常簡單的培訓課程，教會網絡如
    machine-learning neural-network synaptic.js 2017-10-07

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    在使用插入符號包進行多個模型的培訓時出錯

    在R中使用插入符號包時，我正面臨一個非常混亂的問題。爲了進行比較，我正在訓練多個模型。打了幾個電話訓練後，此錯誤信息開始顯示它曾經培養呼叫/火車模型使用： - 錯誤UseMethod（「訓練」）：適用於對「訓練」沒有適用的方法類「公式」的對象 一旦出現此錯誤，則不會訓練其他模型，但會出現上述錯誤。 當我重新啓動R並重新加載插入符號包時，出現此錯誤的相同模型可輕鬆培訓。 我很困惑這裏似乎是什麼問題？
    r machine-learning r-caret ensemble-learning 2017-10-07
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