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    將數據分割爲訓練和測試

    有誰知道我該如何訓練一個數據集並測試另一個數據集？ 到目前爲止，我只知道，我們可以將一個數據集分成訓練和測試這一行代碼： X_train, X_test, y_train, y_test = \ train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=1) 我不知道是什麼的一部分，如果我們培養的一個數據集和測試，我應該在該行改變在另一
    split scikit-learn training-data 2017-07-11

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    tensorflow：可變尺寸圖像的批量

    當傳遞給tf.train.batch時，它看起來像元素的形狀必須嚴格定義，否則它會抱怨All shapes must be fully defined如果存在形狀爲Dimension(None)的張量。那麼，如何在不同尺寸的圖像上進行一次訓練呢？
    tensorflow neural-network conv-neural-network training-data 2017-07-17

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    Tensorflow對象檢測訓練被破壞，資源匱乏？

    這個問題已被部分詢問here和here沒有跟進，所以也許這不是問這個問題的地點，但我已經想出了更多的信息，我希望能得到這些答案的問題。 我一直在試圖在大約1k張照片上自己的庫上訓練object_detection。我一直在使用提供的管道配置文件「ssd_inception_v2_pets.config」。 我相信，我已經正確設置了培訓數據。該計劃似乎開始訓練很好。當它無法讀取數據時，它會以錯誤提醒
    tensorflow linux-kernel protocol-buffers object-detection training-data 2017-07-17

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    如何訓練ML模型？

    正如您現在所見，Apple在今年的WWDC中引入Core ML爲iOS 11。此框架使用已經訓練過的ML模型，如果您的源模型與您的模型不匹配，您可以將其轉換爲特定格式。 Apple也可用於下載並直接集成一些已經培訓的ML型號here。 另一方面，他們在WWDC 2017也提到，您可以使用工具（如Caffe或Keras）來訓練模型。 我想培訓一個比Apple已經培訓和提供的模型更具體的目的，看起來很
    machine-learning training-data ios11 coreml coremltools 2017-07-25

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    XGBoost報告eval-auc一直在下降，但train-auc一直在上漲，無論結果是否正常？

    我想使用XGBoost的early_stopping_rounds做非過度訓練。爲此，我使用下面的代碼： parameters = {'nthread': 4,'objective': 'binary:logistic','learning_rate': 0.06,'max_depth': 6,'min_child_weight': 3, 'silent': 0,'gamma': 0,
    python machine-learning xgboost training-data 2017-07-26

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    keras損失在新紀元開始時隨機跳到零

    我正在訓練一個網絡，該網絡有多個損失，並使用生成器創建數據並將其饋入我的網絡。 我檢查過數據的結構，它看起來一般都很好，它也像預期的那樣大部分時間訓練，但是在幾乎每一次的隨機時代，每次預測的訓練損失突然跳躍從說 # End of epoch 3 loss: 2.8845 到 # Beginning of epoch 4 loss: 1.1921e-07 我認爲它可能是數據，但是，從我可
    neural-network keras training-data gradient-descent 2017-07-26

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    通過不同的數據幀迴路迴歸

    目標是在不同的訓練數據框上執行多個logit迴歸，然後評估各個測試數據集的性能。 首先，我們從df創建多個（5）隨機取樣的數據幀： for(i in 1:5) { nr <- paste("random_df", i, sep = "_") assign(nr, random_df[sample(nrow(df)),]) } 然後，我們創建用於分離指標分成訓練 - 和測試集： train
    r loops cross-validation sapply training-data 2017-08-02

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    Keras處理無法放入內存的大型數據集

    我正在進行面部表情識別，我正在使用Keras。我收集了許多數據集，然後在圖像上應用了數據增強功能，在.csv文件（與fer2013.csv格式相同）上保存了約500 000個圖像（以像素爲單位）。 這是我使用的代碼： def Zerocenter_ZCA_whitening_Global_Contrast_Normalize(list): Intonumpyarray = numpy.a
    csv keras training-data large-data 2017-08-05

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    隨機將文件從一個文件夾移動到另一個文件夾？

    我想移動我的文件並創建一個新文件夾來將這些文件放在那裏。 我在我的MATLAB目錄中的圖像文件夾中有許多.png文件。我想隨機選擇其中的80％，並將它們移動到另一個名爲training folder的文件夾中，位於我的matlab目錄中。下面是我的代碼，這是行不通的。它不能找到該文件移動:( data_add = fullfile(cd,'images'); all_files = dir(da
    matlab file random move training-data 2017-08-07

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    tf.nn.conv2d與strides = 2和tf.nn.max_pool與2x2 pooling有什麼區別？

    如上所述，既 tf.nn.conv2d與步幅= 2 和 tf.nn.max_pool以2x2池 可以將輸入的大小減少到一半，並且我知道輸出可能不同，但我不知道的是影響最終的訓練結果與否，對此的任何線索，謝謝。
    machine-learning tensorflow deep-learning training-data 2017-08-09
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