prediction

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    在Tensorflow中使用InceptionV3進行預測

    我已經在我自己的數據集中訓練了張量流中的InceptionV3模型。我有訓練中的檢查點文件和圖形（.meta）。我正在使用這些文件來分類新圖像的標籤。到現在我有以下幾點：從TFslim inception_v3代碼 def inception_v3(inputs, dropout_keep_prob=0.8, num_classes=1000,
    python tensorflow classification prediction 2017-02-26

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    在Rapidminer中對神經網絡輸出施加約束

    我正在Rapidminer中開發一個簡單的神經網絡模型來預測每小時通過高速公路的車輛數量。很明顯，在清晨（從凌晨2點到上午6點），很少有汽車在高速公路上行駛，有時我的車型預測汽車數量會減少（如-2或-3），這是在統計上可理解，但當您想在某處報告時並不酷。 我正在尋找一種方法來對模型施加約束，以便它只會預測正數。我怎樣才能做到這一點？ 感謝
    neural-network constraints prediction rapidminer 2017-02-26

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    Azure ML未來預測算法

    我支持客戶支付每月使用的各種服務的業務。我想根據客戶對各種服務的歷史使用情況來使用機器學習，並預測未來的使用情況（增加或減少）。 我已經使用兩個類來創建一個模型，它使用歷史上的月份1服務用法和月份0用法來預測增長或下降。但我想開始使用所有的歷史信息不僅m-1。 我該怎麼做？我可以繼續添加（M-2，M-3，M-4）色譜柱嗎？如果是這樣的話，我會有數百個專欄。 我是機器學習的新手，我不確定哪種算法對於
    azure machine-learning prediction azure-machine-learning 2017-03-03

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    用於預測Keras未來時間序列值的lstm

    我想對多元時間序列的未來值進行預測。我使用此代碼作爲模板，但將輸出激活修改爲線性 https://gist.github.com/karpathy/587454dc0146a6ae21fc 輸入數據是雙值8維向量的序列。輸出在輸入序列之前的一個時間週期內是相同的8維向量。這是選擇線性激活的原因。 model = Sequential() model.add(LSTM(512, input_d
    time-series keras prediction lstm recurrent-neural-network 2017-03-05

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    R的樸素貝葉斯算法的輸出說明

    我是R中的統計和數據分析的新手 今天我在R中嘗試樸素貝葉斯算法 我面臨的問題是我無法理解預測。 該代碼後面是這樣的： install.packages('ElemStatLearn') library('ElemStatLearn') library("klaR") library("caret") sub = sample(nrow(spam), floor(nrow(spam) * 0.9))
    r output prediction naivebayes 2017-03-07

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    CNTK python API：如何從訓練過的模型中獲取預測結果？

    我有一個訓練有素的模型，我使用CNTK.load_model()函數加載。我正在查看CNTK git repo上的MNIST Tutorial作爲模型評估代碼的參考。我創建了一個數據讀取器（這是一個MinibatchSource對象），並試圖運行model.eval(mb)其中mb = minibatch_source.next_minibatch(...)（類似this answer） 但是，我
    python eval prediction cntk 2017-03-07

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    預測曲線擬合matlab

    我有一個關於曲線擬合的問題，我有很多曲線，就像圖中的曲線一樣。 X軸：時間 Y軸：溫度 每個樣品出來每隔30s。 目標：在瞬態 ，你會在這種情況下怎麼辦年底預測值？ 我所做的是： 對於每個新樣本我開始一個新的擬合（因此每個擬合都獨立於前一個擬合），然後檢查擬合曲線2小時後的值（我在2h之前設置的所有曲線）之後測量的開始。如果對於後續擬合的數字（比如說5），未來的價值保持大致相同（+ - 0.2°C
    matlab machine-learning curve-fitting prediction least-squares 2017-03-07

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    如何根據其名稱預測項目的類別？

    目前，我有一個數據庫組成的約600,000條記錄代表的商品與自己的分類信息看起來象下面這樣： {'title': 'Canon camera', 'category': 'Camera'}, {'title': 'Panasonic regrigerator', 'category': 'Refrigerator'}, {'title': 'Logo', 'category': 'Toys'}
    machine-learning classification deep-learning prediction 2017-03-07

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    爲什麼預測（）不接受我的lmer模型的'newdata'工作？

    當我嘗試給它newdata使用預測（），或predictInterval（），或bootMer（）（即使它是我建立與模型相同的數據），我收到以下錯誤： Error in [.data.frame(fr, vars) : undefined columns selected 我一直在使用tidyverse軟件包，所以我認爲它可能與tibble有關，但轉換爲data.frame（使用as.data
    r prediction lme4 mixed-models 2017-03-07

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    Oracle SQL，根據訂單歷史記錄計算下一訂單數量

    我正在使用以下腳本來獲取特定製造訂單的訂單歷史記錄; select ds.status, ds.catnr, ds.part_no, ds.print_type, ds.nr_discs, ds.qty, ds.ship_date from (select 'Open Order' status, gb.catnr, gb.part_no, decode(gb.tec_criteria,'XX
    sql oracle prediction trend 2017-03-20
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