training-data

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    使用TF-IDF的不同功能數量的測試和培訓組合

    我正在做一個簡單的二進制分類，我給你一個我有問題的例子：可以說我們有n文檔（Doc 1，Doc 2， ...，Doc n。）我們將使用TF-IDF作爲特徵值來訓練一個二進制分類器，使用bag-of-words。我們有m我們的培訓文件的功能（從技術上來說，這是我們在清理和預處理之後在所有這n個文件中具有的唯一令牌的數量）。 現在，讓我們說我們有一個訓練有素的模型，我們要預測一個新文檔的標籤。我們應該
    scikit-learn classification tf-idf training-data 2017-06-23

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    如何用TensorFlow定義MNIST訓練圖像的固定序列？

    我嘗試使用TensorFlow和TensorFlow示例中的MNIST數據集來訓練模型。這工作正常。 但是每次我開始運行模型訓練的python腳本時，訓練圖像都有不同的順序（順序）。 我怎樣才能定義訓練圖像的序列是每次相同，當我開始我的python腳本？
    python tensorflow training-data mnist 2017-06-23

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    Keras CONV數據增強培訓似乎顯示錯誤的批量大小和培訓示例數

    我正在學習如何使用Keras和CIFAR-10數據集實現數據增強。我在網上教程和本書的幫助下學習Deep learning with Keras. 代碼的具體細節是here。 這裏是我的問題，我確信它涉及到對我而言有些誤會： 這是我CONV成立。 IMG_CHANNELS = 3 IMG_ROWS = 32 IMG_COLS = 32 BATCH_SIZE = 128 NB_EPOCH =
    python neural-network generator keras training-data 2017-07-05

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    異常檢測用機器學習沒有標籤

    我的時間一定時間與時間戳跟蹤多個信號和關聯他們像以下： t0 1 10 2 0 1 0 ... t1 1 10 2 0 1 0 ... t2 3 0 9 7 1 1 ... // pressed a button to change the mode t3 3 0 9 7 1 1 ... t4 3 0 8 7 1 1 ... // pressed button to adjust a ce
    machine-learning training-data anomaly-detection 2017-07-06

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    1）從整個訓練集中訓練CNN和2）訓練集中的訓練集，然後是整個訓練集之間的區別是什麼？

    我正在對LIDC-IDRI數據集上的分割網絡U-net進行培訓。目前有兩種訓練策略： 從頭開始訓練整個訓練集的模型（40k步，180k步）。 對整個訓練集的10％進行訓練。收斂後（30k步），繼續在整個訓練集上訓練模型（10k步）。 隨着Dice coefficient作爲損失函數，這也是在V-網架構（paper）使用的，模型方法2訓練總是比用方法1.前者可以實現一個骰子得分的0.735更好，而後
    neural-network conv-neural-network image-segmentation training-data gradient-descent 2017-07-07

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    如何在Python中重新訓練機器學習模型，直至獲得理想的結果

    我正在使用非負矩陣分解（NMF）主題模型爲客戶反饋構建主題模型。 它創建話題羣集如下： [(0, [u'reserved block', u'reserved block available', u'reserved block week', u'need reserved block']), (1, [u'hour block', u'package hour block', u'bring h
    python machine-learning training-data topic-modeling 2017-07-10

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    Tensorflow：在輸入隊列中訓練和測試同一個圖形

    我面臨的問題無法用我在互聯網上找到的解決。 我建立了我的神經網絡，並將它連接到輸入管道。從tfrecord 讀取數據，與tf.train.batch和queueRunners，COORDS等。 我建立我的NN到一個名爲 「模型」，我喜歡使用Python類： 模型=模型（...所有超參數在這裏...） ... model.predict（） 或 model.step（） 所有訓練階段工作得很好。 但
    testing tensorflow dataset training-data 2017-05-24

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    簡單的CNN的不平衡訓練和測試準確性

    我正在使用keras來實現一個簡單的二進制分類網絡。我有一個包含2個類別的數據集，我正在嘗試使用這些數據來訓練我的網絡。我沒有龐大的數據集。在這兩個類別的圖像總數是500左右 網絡是如下： self.model = Sequential() self.model.add(Conv2D(128, (2, 2), padding='same', input_shape=dataset.X_
    deep-learning keras conv-neural-network training-data 2017-05-24

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    培訓和測試集拆分

    我想實現數據集劃分到培訓和測試集，但在從第45行開始的功能我遇到了問題。 「KeyError異常：667952」運行，具有程序返回後（在錯誤的數量我每次運行的程序是不同的） 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import random 4 5 data_file = pd.read_csv('loan.csv') 6 7 # va
    python-3.x training-data naivebayes 2017-05-31

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    困惑之間的計算上升各顯着下降

    我正在使用LSTM和tensorflow的翻譯模型來訓練會話代理。我使用批次式訓練，導致每次紀元開始後訓練數據困惑度顯着下降。這種下降可以通過我批量讀取數據的方式來解釋，因爲我保證訓練數據中的每個訓練對在每個紀元處理一次。當一個新紀元開始時，模型在以前的時代中所做的改進將再次遇到訓練數據，從而顯示其利潤，表現爲圖中的下降。其他分批方法（如張量流的翻譯模型中使用的方法）不會導致相同的行爲，因爲他們的
    machine-learning tensorflow training-data perplexity 2017-06-03
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