training-data

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    無法訓練pySpark支持向量機，標記點問題

    我想將一個火花數據幀轉換爲標記點。 數據框被命名爲DF，看起來像： +-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+------+-----+ |step1|step2|step3|step4|step5|step6|step7|step8|step9|step10|class| +-----+-----+-----+-----+-
    python machine-learning pyspark apache-spark-mllib training-data 2016-11-01

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    Keras：培訓錯誤。尺寸不是預期的

    我正在開發一個項目，我試圖微調VGG-FACE模型的最後一層。 但每次當我嘗試做裝修階段我已經得到了同樣的錯誤： Traceback (most recent call last): File "freeze_2.py", line 258, in <module> model=entrenamos_modelo('vggface_weights_tensorflow.h5')
    tensorflow shapes keras training-data 2016-11-19

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    如何在windows平臺上構建tesseract3.04的培訓工具？

    我在Windows 8上編譯tesseract 3.04源代碼並編譯成功，不包括培訓工具。 要構建培訓工具，我花了很多時間來搜索這些額外的庫，但找不到它們的窗口頂點。 這些庫有： libicu-dev，libpango1.0-dev，libcairo2-dev。 （https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract）
    windows libraries tesseract training-data 2016-10-01

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    如何選擇適合的預測量訓練數據集？

    我有一個數據集，有大約4年的歷史數據與每週季節性。我已經開始將最近1年作爲訓練數據集，並預測了大約30個數據點。但是，在某些情況下將訓練數據集縮短到6個月會給我提供更好的預測值。 在線閱讀，k倍交叉驗證似乎是一種識別正確體積的訓練數據集的技術。 我正確嗎？ 一般來說，任何人都可以推薦有效的方法來選擇適量的訓練數據集嗎？ 感謝幫助！
    machine-learning forecasting training-data 2016-07-13

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    隨機分割訓練和測試數據

    我有大約3000個對象，其中每個對象都有一個與它相關的計數。我想隨機將這些對象分成70％的培訓和30％的測試分組。但是，我想根據與每個對象關聯的計數來劃分它們，但不是基於對象的數量。 一個例子，假設我的數據集包含5個對象。 Obj 1 => 200 Obj 2 => 30 Obj 3 => 40 Obj 4 => 20 Obj 5 => 110 如果我他們有近70％-30％的比例分成，
    python python-2.7 machine-learning training-data 2016-07-27

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    Watson語音到文本 - 自定義語言模型培訓錯誤 - OOV詞語總數超過30000

    我的自定義語言模型出現培訓錯誤。 我加了< 30K字。我驗證的OOV字計數 - { 「語料庫」：[{ 「out_of_vocabulary_words」：73， 「total_words」：5034， 「名」： 「ABC」， 「狀態」： 「分析」 }]} 捲曲-X GET -u 「名爲myUsername」： 「輸入mypassword」 「https://stream.watsonplatfor
    speech-to-text training-data watson 2016-11-04

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    Wit.ai intent issues

    我很難理解Wit.ai中的意圖部分。當我進入應用程序內部的理解選項卡時，它會將我的意圖顯示爲用戶定義的實體。 我們是否需要創建意圖作爲用戶實體，還是需要將意圖創建爲單獨的內部實體。就在今天，當我經歷了HTTP API，他們第一次帶我到的版本20141022 的文檔，然後到版本20160526在15分鐘的事（這意味着他們不能與HTTP API版本穩定？）。在舊版本中，我發現發佈意圖有一個單獨的API
    nlp bots training-data wit.ai 2016-11-06

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    IBM Bluemix - 可視化識別。爲什麼分數低？

    我在IBM Bluemix上使用了Visual Recognition服務。 我已經創造了一些分類，特別是其中的兩個與這一目標： 第一：具有「通用」分類圖像中恢復的信心分數有關識別特定對象的。我已經用對象的50個正面例子和50個與對象類似的東西（它的細節，它的組件，圖像等等）進行了訓練。 秒：一個更具體的分類器，如果第一分類的分數相當高，則識別之前識別的對象的特定類型。這個新的分類器已經被訓練爲第
    ibm-cloud ibm-watson-cognitive confidence-interval training-data visual-recognition 2016-08-01

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    應該向「樸素貝葉斯分類器」提供「欺騙性」培訓案例

    我設置了一個樸素貝葉斯分類器，試圖確定兩個五個字符串屬性記錄之間的相同性。我只準確地比較每對屬性（即，使用java .equals（）方法）。我有一些訓練數據，包括TRUE和FALSE情況，但現在我們只關注TRUE情況。 假設有一些TRUE培訓案例，所有五個屬性都不相同。這意味着每個比較器都會失敗，但是經過一些人類評估後，記錄實際上被確定爲「相同」。 這個訓練案例應該輸入樸素貝葉斯分類器嗎？一方面
    machine-learning bayesian training-data naivebayes 2016-08-16

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    張量流中的批處理問題

    我只是從caffe切換到tensorflow。我在tensorflow中有這個最初的例子，它沒有批處理。我將使用小批量，但我卡住了。它似乎需要批處理，隊列和座標。我不知道如何使用它們。 我很感激，如果你能在我的代碼怎麼用配料解釋我， import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.io as sio import h5py
    tensorflow training-data 2016-08-20
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