training-data

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    針對行李檢測的OpenCV和SVM培訓

    在我的項目中，我試圖將行李與其他任何東西（通常是人類）區分開來。 目前，我使用OpenCV和SVM兩種訓練方法，一種使用行李箱，另一種使用人類。在注入幀之前，我將它們轉換爲灰度，但我不應用其他濾鏡。預測的結果不是很準確。 我想知道如果在訓練之前對框架應用額外的過濾器可能會給出更好的結果。例如輪廓檢測。如果輪廓接近「矩形」，那麼它就是一件行李，否則就是「別的東西」。我也在考慮切換到ONE_CLASS
    opencv classification svm libsvm training-data 2017-02-09

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    在RandomForest中使用驗證和訓練數據集

    我在這裏要問一個關於在RandomForest package中使用RandomForest函數的基本問題。 我正在使用RF algorithm來執行土地覆蓋分類。 我有一些geo-spatial數據，我分成了一個訓練數據集（pks_trainingdf）和驗證數據集（pks_validationdf）。 每個df包含34列;前33列是我想用於分類的樂隊;最後一列（「類」）包含這些類，它們應該是R
    r validation classification random-forest training-data 2017-02-16

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    Python將列表的一部分分配到另一個列表

    我有一個如下所示的數據集： 在此數據集中，第一列代表一個人的ID，最後一列是此人的標籤，其餘列是特徵人。 101 166 633.0999756 557.5 71.80000305 60.40000153 2.799999952 1 1 -1 101 133 636.2000122 504.3999939 71 56.5 2.799999952 1 2 -1 105 465 663.5 493
    python list variable-assignment training-data test-data 2017-02-21

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    Scikit用CalibratedClassifierCV校準分類器的正確方法

    Scikit有CalibratedClassifierCV，它允許我們在特定的X，Y對上校準我們的模型。它還明確指出：data for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. 如果它們必須是不相交的，用下面的方法訓練分類器是否合法？ model = CalibratedClassifierCV(my_class
    python scikit-learn classification training-data calibration 2017-02-22

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    來自同一傳感器的培訓數據和測試數據

    使用學習方法時，我們有培訓和測試數據。 我想確認 1）培訓數據和測試數據是否必須從同一個傳感器捕獲2）如果它們來自不同的傳感器會怎麼樣？ 3）如果必須從相同的傳感器捕獲它們，是否有任何方法來統一數據，即使它們不是來自同一傳感器？ 謝謝。
    machine-learning training-data supervised-learning unsupervised-learning 2017-01-13

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    eval（expr，envir，enclos）中的錯誤：object'PAY_0.1'not found（Boosting）

    我試圖應用助推模式，但我一直收到此錯誤。任何幫助都將不勝感激。這是一個來自kaggle，UCI信用卡數據的數據集，如果你想知道的話。 DataSplit<-createDataPartition(UCIdata$default.payment.next.month,p=.8,list=FALSE) boosttrain<-UCIdata[DataSplit,] boosttest<-UCIda
    r r-caret training-data kaggle boosting 2017-01-19

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    用戶圖像標記圖像分類模型的專業化

    我有一個概念性問題，關於機器學習的軟件過程/體系結構設置。我有一個網絡應用程序，我試圖合併一些機器學習算法，像Facebook的臉部識別（除了通常的對象）。因此，該模型在分類特定上傳到我的服務（比如fb如何分類特定人員等）方面會更好。 粗線條是： event: User uploads image; image attempts to be classified if failure: dra
    image-processing machine-learning computer-vision software-design training-data 2017-01-23

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    什麼nb_epoch的Keras的fit_generator的目的是什麼？

    好像我能得到通過使num_samples做大保持nb_epoch = 1完全相同的結果。我認爲多個曆元的目的是相同的數據多次迭代，但Keras並不在每個曆元的末尾重新實例化發生器。它只是繼續前進。例如培訓本的自動編碼： import numpy as np from keras.layers import (Convolution2D, MaxPooling2D, UpSampling
    neural-network keras training-data 2017-01-26

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    在訓練神經網絡時，您是否應該一次性將所有訓練數據傳遞給網絡？

    我感覺好像這是NN 101中的內容，但我不記得答案（如果有的話），並且似乎無法在網上找到答案。 假設我有一套80件物品和20件物品的測試套裝。我已經初始化了我的神經網絡上的權重和偏差，現在準備訓練網絡以瞭解數據的總體趨勢。 我是否： 一）通過所有80個項目到網絡的一次，發現錯誤，請使用backprop來調整權重和偏差的梯度方向，重複，直到誤差足夠小。在1個項目 或 b）中傳遞到網絡中，找到該錯誤，
    machine-learning neural-network training-data 2017-02-03

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    MATLAB Perceptron從零開始 - 或功能

    我第一次問一個問題。 我在教自己的神經網絡，目前正試圖編程感知器算法。我想訓練它的OR函數，但它不起作用。我完全不知道我做錯了什麼，而且在互聯網上沒有使用工具箱的解決方案。 input = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1]%input vector num_in = 4;% number of iterations desired_out = [0;1;1;1] %desired ou
    matlab neural-network training-data perceptron 2017-02-04
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