training-data

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    從matlab腳本調用java函數

    我想從Matlab腳本調用java函數，我嘗試了所有解決方案放在網站上，但我沒有得到一個問題。 我的類很簡單： package testMatlabInterface; public class TestFunction { private double value; public TestFunction() { value=0; }
    java matlab training-data nntool 2016-05-02

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    OpenCv中SVM的訓練矩陣

    我的特徵是歸一化的rgb值，它包含0到0.1範圍內的值。我已聲明訓練矩陣爲CV_64FC1。它包含1000行和60列，但有十進制值，如0.3333或0.2789。現在我在OpenCv文檔中看到，訓練矩陣必須是浮點類型，但是我的矩陣是double類型的。如何把這個矩陣的SVM進行訓練，無須轉換爲浮動
    svm training-data 2016-05-12

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    更新神經網絡輸入

    我由1輸出NN訓練的4個輸入1個月，然後在同一NN被升級了由1 O.成爲5 I I應當重複與新配置的訓練或我仍然可以使用舊訓練？
    machine-learning neural-network training-data 2016-07-01

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    theano - 如何有許多相同的功能

    輸入的是一個可變尺寸的陣列。我只能在train_model中一次處理一個給定示例。我想累積批次中元素的目標總和，然後應用正則化和漸變下降。 目前，這就是更新每個元素喜完成訓練階段。 for epoch in range(n_epochs): minibatch_avg_cost = 0 for xi in dataset.get_next_xi(batch_size): miniba
    machine-learning theano deep-learning training-data stochastic 2016-03-24

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    爲什麼不優化火車數據集上的超參數？

    當開發一個神經網絡人們通常劃分訓練數據到列車，測試，和堅持數據集（很多人都稱這些列車，驗證和測試分別。同樣的事情，不同的名字）。許多人建議根據測試數據集中的性能選擇超參數。我的問題是：爲什麼？爲什麼不最大化訓練數據集中超參數的性能，並且當我們通過測試數據集中的性能下降來檢測過度擬合時，停止訓練超參數？由於訓練通常比測試大，因此與訓練測試數據集上的超參數相比，這不會產生更好的結果嗎？ UPDATE
    machine-learning neural-network training-data 2016-07-05

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    蟒蛇keras神經網絡：IndexError：指數是出界外

    我試圖適應多類分類神經網絡模型，但我有 IndexError: indices are out-of-bounds 錯誤。 我的訓練數據的維度爲(26728, 450)，有450個功能。輸出大小爲5（5類）。我用to_categorical(train_Y)將它轉換爲5列的矩陣。 的代碼是 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim
    python neural-network training-data keras 2016-05-17

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    R - 如何設置特定數量的PCA組件來訓練預測模型

    使用train（）和preProcess（）我想用前7個主成分作爲預測因子，使用PCA構建預測模型。 下面的作品，但我不能指定PC數量： predModel2 <- train(diagnosis~., data=training2, method = "glm", preProcess = "pca") 我已經試過這指定PC的數量，但我不知道如何將其納入火車（）： predModel2 <-
    r r-caret training-data 2016-03-31

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    訓練具有> 450K實例的Dlib對象檢測器

    dlib是否能夠用於訓練對象檢測器的大型數據集。我有> 450K人臉圖像來訓練人臉檢測器。是否可以使用Dlib或我需要指向另一個替代方案？
    object-detection training-data dlib 2016-07-13

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    對於50 MB數據，word2vec算法向量的維數應該是多少

    我試圖用大小爲50 MB的數據來訓練我的模型。 我只是想知道是否有規則/算法來確定算法的維度的大小。
    dimension training-data word2vec 2016-04-06

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    Scala Spark類型錯配找到單元，需要rdd.RDD

    我正在用scala編寫的spark項目中的MySQL數據庫中讀取一個表。這是我的第一週，所以我真的不適合。當我試圖運行 val clusters = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations) 我得到了parsedData一個錯誤，指出：「類型不匹配;發現：org.apache.spark.rdd.RDD [地圖[字符串，任何]要求
    mysql scala apache-spark type-mismatch training-data 2016-05-30
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