training-data

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    應該爲訓練集標記句子還是整個評論？

    我是分析領域的新成員。也許這個問題對你來說很愚蠢。我正在使用R進行審查分類。我必須將評論分爲50個不同的類別。我手動爲模型的培訓目的標記數據。我有點困惑如何標記審查？ 我在這裏做的是， 首先我將單個評論轉換成句子，然後給這些句子一個特定的類別。我在這裏做什麼？ 或者我必須給類別標記的審查而不打破句子？如果審查屬於多於一個類別，那麼該怎麼辦？
    r model text-classification training-data naivebayes 2016-12-12

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    如何在分類過程中將訓練數據複製n次？

    我有兩個數據集分別有200和50分的問題。將這40個數據點當作測試集。我選擇了kNN作爲考慮五個最近鄰居的分類器。 n_neighbors = 5 std = 5 # generate data X0, y0 = make_blobs(n_samples=200, centers=2, n_features=2, cluster_std = std, random_state=42)
    python machine-learning classification knn training-data 2016-12-15

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    如果一列中的所有值在sklearn中的輸入向量中缺失，那麼Impings會如何工作

    我有一個包含大量列的數據集，我已經編寫了我的應用程序，使得如果給定列的值爲如果沒有，那麼它將充滿平均值作爲印象策略的重要性值。 但是，我有點擔心，如果整個列的所有值都丟失了，那麼執行器將如何執行，在這種情況下，正確的方法是什麼？
    python machine-learning scikit-learn training-data imputation 2016-12-26

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    在一個數據集上使用兩種不同的算法進行交叉驗證

    我有一組帶有三個標籤'd'，'e'和'k'的分類數據。我想訓練一個分類器來識別'd'並將它們從數據集中移除，然後標識'e'。目前，我將數據分成三部分，我將其稱爲X1，X2，X3。我在X1上訓練一個學習者L1，使用那個學習者去除X2上的'd'標籤，然後我用它來訓練第二個學習者L2，我在X3上測試它。這是一種合理的方法，在這種情況下是否有公認的標準？
    validation machine-learning training-data 2016-12-26

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    wit.ai沒有培訓新的例子/培訓狀態保持「乾淨」

    昨天我給wit.ai-Project增加了一些新的培訓例子，但培訓狀態被卡住了。當我添加新的示例時，狀態總是保持「乾淨」（綠色圖標） - 看起來，培訓過程無法再被觸發。這很煩人，因爲沒有新的例子工作。 任何人都可以幫忙嗎？難道我做錯了什麼？ （如果wit.ai中的某人讀到：項目名稱爲ts_bot_dev_1）。
    nlp artificial-intelligence bots training-data wit.ai 2017-01-02

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    訓練卷積神經網絡識別車號牌

    我的任務：我需要訓練卷積神經網絡來識別車號牌。 輸入：圖像（像素陣列（我可以正常化它）） 輸出：約號牌的位置信息。 問題： 1）哪種形式最好得到結果？例如：如果我想識別數字，我將使用10個元素的向量，其值將包含適當數字的概率。但我不知道在我的情況下使用哪種輸出形式。 2）哪種尺寸更適合用於輸入圖像？ 3）這個問題與第一個有關。我如何構建我的訓練數據集？我的變體：位的掩碼，其中1表示這裏是一個號碼板
    machine-learning computer-vision neural-network conv-neural-network training-data 2016-11-22

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    改變訓練圖像訓練神經網絡

    我目前正試圖制定一個程序，以區分腐爛的橘子和可食用的橘子，只根據它們的外觀。爲此，我計劃使用卷積神經網絡來訓練腐爛的橙子和普通的橙子。經過一番搜索後，我只能找到約一個數據庫。黑色背景上有150個橙子和150個普通橙子（http://www.cofilab.com/downloads/）。很顯然，機器學習模式至少需要幾千個桔子才能達到90％左右的精確度。但是，我可以通過某種方式改變這150個橙子來制
    machine-learning computer-vision neural-network conv-neural-network training-data 2017-01-13

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    建設weka分類器

    我想在Weka中建立一個分類器。我有兩個數據集：培訓和測試。這兩個文件是相同的：具有相同數量和類型的屬性。然而，Weka瀏覽器給我錯誤說Train和測試集不兼容。如何解決這個錯誤？ 這裏是兩套瞬間： training set testing set
    classification weka text-classification training-data 2016-11-28

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    採樣不均勻分佈的訓練集

    我正在訓練非常不平衡的訓練數據集上的SGD神經網分類器。爲了彌補未表現的類，我對一套隨機抽樣的s.t進行實際訓練。更少的例子可以更頻繁地挑選出來。 什麼是選擇後者集合的數量與將要運行的時代數量的原則性方法？建議非常感謝。
    random machine-learning neural-network training-data 2016-11-28

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    train.getError（）和network.calculateError（數據集）之間的encog差異

    在訓練網絡時我已經使用了這兩個函數，並且每個時期都給出了大致相同的值。他們不完全一樣。我用network.calculateError（trainingdata）。 getError（）函數和calculateError（）函數有什麼區別？ getError（）在訓練期間是否給MSE提供了1個紀元？
    java neural-network training-data encog 2016-12-07
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