machine-learning

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    我有多個訓練和測試dataframes。 示例:TRAIN1,TRAIN2,train3直到train10。相同的測試。 我想遍歷這些DFS,是這樣的:(PS:代碼是錯誤的,但給你的想法):我不希望他們Concat的到一個。 for i in range(1,10): y%i = train%i['Labels'] X%i = train%i.drop('Labels',axi

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    我做一個分類,我對使用LDA只是降維這個問題後降維: 難道LDA的是對整個特徵矩陣應用,包括訓練和測試數據,然後(在減少數據維數之後)做特徵矩陣的劃分以提供訓練和測試集以進行分類?這是真的嗎? 然後,假設我們需要在應用LDA之前劃分數據。 如何使用Matlab的內部分類器(如kNN和SVM)對測試數據進行分類?

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    緊隨着scikit-learn文檔,我正在試圖安裝一個虛擬classif9er。但是,在運行時會引發錯誤值。這是意想不到的,因爲之前我使用的是相同的數據:X = vector_data(一個稀疏矩陣),y = vector_target(一個int列表)與網格搜索cv擬合,沒有這樣的錯誤。 因此它必須引入train_test_split。 爲什麼在我的代碼中發生這種情況,而不是文檔,應該採取哪些預

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    在keras後端我們有一個標誌with_logits在K.binary_crossentropy。正態二叉交叉和二元交叉與logit有什麼區別?假設我使用的是seq2seq模型,輸出序列的類型爲100111100011101。 我應該如何使用遞歸LSTM或RNN從這些數據中學習,我在輸入中給出了類似的時序步驟?

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    我們得到了在當地的一個工作出口模式,正在下降創造谷歌雲計算的新模式版本ML如下: Create Version failed. Model validation failed: Outer dimension for outputs must be unknown, outer dimension of 'Const_2:0' is 1 For more information on how to

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    我必須根據列名中存在的標記來聚集文檔(實際上是數據庫的列名)。例如: - C1 = ["Date", "Birth"] C2 = ["Order", "Date"] C3 = ["Birth", "Day"] C4 = ["CUSTOMER", "FIRST", "NAME"] C5 = ["FIRST","NAME"] . . 但是,所有這些標記實際上都是編碼的,所以我收到的是以

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    如果唯一字的總數大於10億,那麼在word2vec算法中要設置的矢量大小的最佳數量是多少? 我爲word2vec使用Apache Spark Mllib 1.6.0。 示例代碼: - public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { SparkConf conf

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    我正在使用LUNA16數據集。有人能幫助我嗎? 我試過這種方法:Stack overflow 我可以從哪裏出發?

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    訓練我的模型,近2天生成3個文件後: best_model.ckpt.data-00000-of-00001 best_model.ckpt.index best_model.ckpt.meta 其中best_model是我的型號名稱。 當我嘗試使用下面的命令 with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_grap

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    有人能指出我正確的方向來解決以下問題嗎? 我從UMLS醫學術語巨人名單,即一個樣本可能是 Disease control is good Disease control is poor Disease control is excellent Drug adherence Current drug Sodium Valproate Antibiotic VI Epilepsy con