使用具有更大长度的新数据进行预测
是指在进行预测任务时，使用比之前训练数据更长的数据来进行预测分析和模型训练。这种方法可以提供更准确和可靠的预测结果，尤其在需要考虑更多上下文信息的情况下。
在云计算领域，使用具有更大长度的新数据进行预测可以应用于各种场景，例如自然语言处理、图像识别、推荐系统、金融预测等。以下是一些相关的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 概念：使用具有更大长度的新数据进行预测是指利用包含更多信息的数据进行预测任务，以提高预测准确性和可靠性。
- 分类：根据不同的预测任务和数据类型，可以将使用具有更大长度的新数据进行预测分为文本预测、图像预测、时间序列预测等。
- 优势：
- 提高预测准确性：更大长度的数据可以提供更多上下文信息，使预测模型更全面地理解数据特征，从而提高预测准确性。
- 增强模型泛化能力：使用更多数据进行训练可以帮助模型更好地捕捉数据的潜在规律，提高模型的泛化能力，从而适应更多不同场景的预测任务。
- 支持更复杂的预测任务：对于一些需要考虑更多上下文信息的预测任务，使用更大长度的数据可以提供更全面的信息，使模型能够更好地理解和预测复杂的数据模式。
- 应用场景：
- 自然语言处理：使用更大长度的文本数据进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务，提高模型对文本的理解和预测能力。
- 图像识别：利用更大长度的图像数据进行目标检测、图像分类、图像生成等任务，提高模型对图像的识别和预测准确性。
- 时间序列预测：使用更长的时间序列数据进行股票预测、天气预测、交通流量预测等任务，提高模型对时间序列数据的预测能力。
- 腾讯云相关产品：
- 自然语言处理（NLP）：腾讯云自然语言处理（NLP）提供了一系列的API和工具，用于处理文本数据，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。详情请参考：腾讯云自然语言处理（NLP）
- 人工智能机器学习平台（AI Lab）：腾讯云AI Lab提供了丰富的机器学习和深度学习工具，用于构建和训练预测模型。详情请参考：腾讯云人工智能机器学习平台（AI Lab）
- 数据分析平台（DataWorks）：腾讯云数据分析平台（DataWorks）提供了数据处理、数据集成、数据开发和数据治理等功能，支持对大规模数据进行预测和分析。详情请参考：腾讯云数据分析平台（DataWorks）
通过使用具有更大长度的新数据进行预测，可以提高预测任务的准确性和可靠性，适用于各种云计算领域的应用场景。腾讯云提供了一系列相关产品和工具，帮助开发者进行数据处理、模型训练和预测分析。
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1回答
我创建了一个训练和测试集，并测试了我的模型。我的工作流程如下所示：
# Test/train
set.seed(2402) ## This generates a random order
splits <- initial_split(Data, prop = 0.7) ## 70% will be training data
# Create a train and test set
Data_train <- training(splits)
Data_test <- testing(splits)
# Specify the recipe
rf_mod <-
浏览 11提问于2021-05-19得票数 0
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比方说，我知道nba的一场比赛安排在上午9:00到11:00，接近尾声时会进入加时赛。我想通过解析twitter的预测来预测它实际结束的时间。假设我从twitter收到的预测游戏结束时间的数据是：
上午11:05，11:07，11:25，10:45，13:05，11:15，11:27，...
哪种算法最能产生正确的答案？我所能想到的就是对解析后的数据求平均。我正在尝试理解其他机器学习算法，但似乎它们对我在这里试图实现的目标来说太多了。如果不是，你能推荐最好的算法来解决这个问题吗？
浏览 3提问于2015-09-28得票数 0
我有一个具有大量文本特性的数据集，其中目标变量有三个类。
我用tf-以色列国防军编码了这些特征。这就形成了一个具有大量特性的数据集。
我尝试使用lasso logistic回归(在sklearn中，LogisticRegression(罚值=‘l1’))进行分类，它自动地将一些特征系数设置为0，从而为我执行某种特征选择。
LogisticRegression()的sklearn实现使用‘one- of rest’执行多类分类。也就是说，它训练三个独立的分类器来预测一个特定的类和另两个类，然后将每个数据点分配给预测器给出的概率最高的类。
在所有三个分类器中，我的数据集中的一些特征的系数被设置为$
浏览 0提问于2018-06-21得票数 4
假设我使用以下数据
data(iris)
iris
并进行以下回归：
linearReg <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length+Petal.Width, data=iris)
linearReg$coefficients
(Intercept) Petal.Length Petal.Width
4.1905824 0.5417772 -0.3195506
现在，我想知道如何使用这些系数的结果，得到的结果，每150个的数据虹膜。
第1行: 4.1905824 + obs1_petal.lenght*0.5417772 +obs1 1_
浏览 5提问于2013-03-09得票数 1
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使用R中的"stackloss“数据，我创建了一个回归模型，如下所示：
stackloss.lm = lm(stack.loss ~ Air.Flow + Water.Temp + Acid.Conc.,data=stackloss)
stackloss.lm
newdata = data.frame(Air.Flow=stackloss$Air.Flow, Water.Temp= stackloss$Water.Temp, Acid.Conc.=stackloss$Acid.Conc.)
假设我得到了一个新的数据集，并需要根据前面的模型预测它的"stack.lo
浏览 6提问于2015-05-14得票数 0
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我正在尝试每天做一次forecast.However，我需要在数据框中提取预测。但我无法检查我的测试数据以进行验证，并最终与实际与预测相结合，此外，还在数据frame.Below中显示预测列车数据： > dput(x<-AAMS%>%select(diffdays))
structure(list(diffdays = c(87, 55, 44, 38.5, 29.5, 29.33333333,
29, 28, 27, 26, 25, 25, 24, 22.66666667,
浏览 20提问于2020-07-04得票数 0
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下面的代码使用人工神经网络(ANN)来预测CSV文件中的类。
如果我想在测试数据上找到预测，是否执行以下操作？
predictions = model.predict(X_test)
# round predictions
rounded = [round(x[0]) for x in predictions]
prediction = pd.DataFrame(rounded,columns=['predictions']).to_csv('prediction.csv')
在本例中，我将有一个CSV文件，其中包含一个预测列表(
浏览 0提问于2019-01-28得票数 0
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我有一个测量各种特征的传感器的表格数据。当传感器处于“关闭”状态时，它将报告0作为值。为了进行分类，我正在训练一些机器学习模型kNN、XGBoost和NN。这是我面临的问题:我可以逐行训练和预测；然而，将范围分类为整体比逐行分类更好。另一个问题是范围的大小可能会有所不同。有关一个非常基本的示例，请参阅此图说明范围。 ? 我有一个基本的Keras模型： model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
m
浏览 26提问于2020-12-08得票数 0
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我用的注意力机制成功地完成了实验，现在我和可视化混淆了。我也不太明白热图。如果你们能向我解释这些，那就意味着很多：
什么是热图？怎么读？
注意力机制中的视觉化是什么？重量？
将注意力机制可视化的代码与@cbaziotis的实现相结合
提前感谢！
浏览 4提问于2017-07-10得票数 0
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Keras为我提供了一种将深入学习模型与sklearn(sklearn的keras包装器)结合使用的方法，但我需要类似的东西----与不同。
我想要创建一个由几个已经训练过的滑雪板模型组成的集合，方法是将它们的输出输入到一个深度学习分类器的输入层(待训练)。
我能做到吗？
浏览 0提问于2019-08-15得票数 1
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我通过在机器学习和深度学习领域做项目来训练自己。为此，我向Kaggle竞赛(如 )注册。
当我们加载数据时，有两个数据集:火车和测试。现在，我只对火车集执行分析，每次我创建一个新特性或执行一些更改时，我都会通过进行相同的操作对这两个数据集执行循环。
现在，我将对缺失的值进行估算，并执行一些预处理操作，因此，我将对数据使用一些聚合，对分类特征进行编码等等。但是，我不知道是否应该同时使用训练集和测试集来计算这些特征的平均值或标记，或者仅仅使用训练集。
因为据我所知，测试集应该用来衡量模型在它从未见过的数据上的表现，所以我认为到目前为止，我只应该使用训练集来做出决策。
但是有时它可能是“错误的”，例
浏览 0提问于2019-07-26得票数 0
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下一个单词预测的数据准备
、、、、
在大多数地方，我已经看到，在准备训练数据和从语料库中进行下一个单词预测的标签时，我们使用一个固定的窗口大小，比如4长，然后扫描长度4的子序列为X，下一个标记为y。
例如:考虑一下这个句子"The quick brown fox jumps over the lazy dog"和一个大小窗口，比如4。
["The quick brown" , "fox"], ["quick brown fox", "jumps"], ["brown fox jumps", "over"], .....
浏览 0提问于2023-02-18得票数 0
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我正在用60/40的测试分割来建立一个预测模型。我想建立一个包含10个解释变量的多项式回归模型。
首先，我建立了一个基于培训的模型，并在training$y上进行了回归。
model_poly = lm(training$y ~ poly(training$x1, degree=2, raw=TRUE) +
poly(training$x2, degree=2, raw=TRUE) +
poly(training$x3, degree=2, raw=TRUE) +
poly(training$x4, degree=2, raw=TRUE) +
poly(
浏览 1提问于2018-05-09得票数 1
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我现在正在学习Keras，并且我遵循了一个教程来创建一个图像分类模型，这个模型非常好，并且工作得很好。
然而，现在，我想更进一步，一次只给它一个图像，并尝试对它进行分类。我认为这应该是相当简单的概念，但我可能误解了一些基本的东西。
这就是我的模型：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32,(3,3), input_shape=x_train.shape[1:], padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.
浏览 3提问于2020-05-24得票数 1
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在数组中向特定索引中插入对象数据时，我面临一个小问题。
这是我的JSON
let arr = [
{"days":3, "count" : 10 },
{"days":4, "count" : 12 },
{"days":7, "count" : 14 },
{"days":9, "count" : 20 }
]
输出，我想有。
updatedArr = [
{"days":0,
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
我有许多多变量时间序列，它们是由同一种过程产生的，但是：
长度明显不同；
每个时间序列是一个独立的实例，测量是在不同的，相当随机的时间戳上进行的；
每个时间序列在每个时间戳上都与两个目标相关。
换言之：
每个时间序列都有一个(n_timestamps, n_features)形状。
每个目标系列都有一个(n_timestamps, 2)形状。
举个例子，这可以被看作是不同公司的股票，很少有不同的特征来描述，在给定的时间戳上的目标是年底的最终价格将高于x的概率，除非我们直接从魔法给定的真实概率(而不是观察到的0/1反应)中了解它们。
我希望能够在每个时间点预测目标，我想尝试一下RNN。但是，在将
浏览 0提问于2022-12-13得票数 2
如果我没有使用DTW作为距离度量，那么tslearn.clustering.TimeSeriesKMeans和sklearn.cluster.KMeans是等价的吗？ 如果没有，谁能告诉我这两个包的主要区别是什么？
浏览 221提问于2019-04-30得票数 1
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我已经安装了tensorflow，下面是教程
构建成功后，可以得到相同大小的数据集的评价结果，比如1000 X784的训练集和1000X784的测试集。
但是，如果我想测试一个数据，1X784，并找出输出是什么，使用上面训练的算法。
我现在是tensorflow，机器学习的新手，我希望我已经描述了我自己。
浏览 2提问于2016-01-02得票数 0
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我是机器学习的新手。
考虑到二月的特征数据和搅动结果，我的任务是预测用户是否会在3月份发生翻动。然而，三月份的数据被泄露了，现在我被指派去预测四月。
我的策略是用二月数据训练模型，用三月数据进行交叉验证。然后，我将尝试使用2月数据训练的模型来预测4月数据。
以下是我的问题：
我的策略好吗？
还是我应该同时附上2月份和3月份的数据来预测4月份的数据？
浏览 0提问于2017-12-14得票数 1
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我正在尝试创建一个神经网络，它的输入是三维向量\vec{x}_i = [x_{i,1},x_{i,2},x_{i,3}], \hspace{5mm}i=1:m 的(长度m)数组
并且其输出为类似大小的数组：
\vec{h}_{\theta,i} = [h_{\theta,i1},h_{\theta,i2},h_{\theta,i3}], \hspace{5mm}i=1:m
但是，我唯一的训练数据不是三维向量，而是这些向量的大小/范数(不了解向量分量(\lambda's)本身)：
y_i= ||[\lambda_{i,1},\lambda_{i,2},\lambda_{i,3}]
浏览 0提问于2020-04-10得票数 3
我使用StratifiedShuffleSplit来重复分割数据集、拟合、预测和计算度量的过程。你能解释一下为什么每次分裂都有相同的结果吗？
import csv
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
from sklearn.metrics import classification_report
clf = RandomForestClassifier(max_dep
浏览 1提问于2021-03-04得票数 0
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我有10个二元和多类因素的数据集，我用logistic回归和R "glm“预测了类概率class,prediction(formula,data,type="response")。和其他模型一样，我如何得到预测的类呢？例如：
df=data.frame(y=c(1,0,0,1),x1=c(1,2,3,4),x2=c(12,13,43,3))
df$y=as.factor(df$y)
testdf=data.frame(y=c(1,1,0,0),x1=c(11,16,65,8),x2=c(3,2,5,0))
testdf$y=as.factor(testdf$y)
mod
浏览 0提问于2015-12-03得票数 2
1回答
我正在尝试将公交车时刻表存储到数据库中，我想知道哪种数据库模型适合我的情况。
我有公交车运营商，每个运营商有几条路线，每条路线有几个转弯，每个转弯都有停靠点，等等。转弯是由定义调度(频率，停靠点等)的“转弯主站”生成的。在未来N天内。
我希望提供一个非常快速的公交车搜索时，用户试图搜索从一个城市到一个城市在给定的日期。
我正在使用MySQL，停靠点的数量达到了大约100.000条记录，搜索速度很快，但我不确定当数据变得非常大(1000个操作员，每个操作员有上千个轮次，每个轮次有大约10个停靠点，大约在接下来的30天内生成轮次)时，它是否仍然很快。
基本上，执行搜索就是查找站点(城市/城镇/地点
浏览 2提问于2013-09-28得票数 0
我正在进行二进制分类的DistillBert项目。我试图运行以下代码使用垃圾短信数据集(您也可以使用IMDB数据集，它也提供了同样的问题)，我试图找出召回，精确度，和AUC评分。但是，我得到了一个值错误。
这里我使用的是BinaryCrossentropy损失函数和Adam优化器。
数据集:这里使用的数据集是垃圾短信数据集，其中标准SMS的二进制标签为0，垃圾短信为1。可以使用此代码的IMDB数据集再现相同的错误。
错误：
ValueError: Shapes (426530, 2) and (1930, 2) are incompatible
在运行包含以下代码的选项卡时，我得到了这个错误：
浏览 9提问于2022-09-10得票数 0
1回答
阅读。
我们正在使用火车数据。如上所述，数据和标签都存储在列表中。
在稀疏矩阵中，包含0的单元格不存储在内存中。因此，在主要由0组成的数据集中，内存大小会减少。有这样的数据集是很常见的。
在此之后，微缩体也会告诉你如何处理密集矩阵。
我有一个从文本数据派生出来的数据框架，因此它非常稀疏，因为大多数值都是零。我一直在将数据框架传递给XGB，运行它需要很长时间，但这可能是意料之中的。我正在对1M观测、92个变量进行培训，并使用带有15个处理器的托管RStudio 64 XGB (当我在终端中看到XGB也使用所有可用处理器时)。
我的问题是，我是否必须对我的数据框架进行某种转换，才能使其成为
浏览 3提问于2017-09-05得票数 0
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我目前正在开发一个利用tensorflow的LSTM细胞进行时间序列预测的模型。我的模型类似于。它可以工作，但是我不知道当使用截断的反向传播时，如何理解回退参数的数目(在示例中这个参数称为num_steps )。
据我所知，模型参数在每个num_steps步骤之后都会更新。但这是否也意味着该模型不识别比num_steps更远的依赖项。我认为应该是因为内部国家应该抓住他们。但是，哪个效应有一个大/小的num_steps值。
浏览 1提问于2016-06-02得票数 2
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我有一个文件列表，我使用KNN算法对这些文件进行分类。
dataset = pd.read_csv(file)
training_samples = get_sample_number(dataset)
X_train = dataset.iloc[:training_samples, 5:9]
y_train = dataset.iloc[:training_samples, 9]
X_test = dataset.iloc[training_samples:, 5:9]
# Feature Scaling
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_tr
浏览 0提问于2018-01-19得票数 0
1回答
我有一个3D散点图，它呈现如下： ? 3D数据集非常大，所以我不能在这里包含它。可以尝试使用mtcars或iris等标准数据集来回答这个问题。 我尝试绘制这个3D散点图： x <- rbind(A_0,A_1,A_2,A_3)
fig1 <- x %>% plot_ly(x= ~x,y=~y,z = ~z, color= ~key,type="scatter3d", size = 0.5)
fig1 A_0, A_1, A_2, A_3是不同的3*n dataframes，它们使用rbind组合在一起，并通过使用每个dataframe中包含的密钥
浏览 365提问于2021-01-27得票数 2
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1回答
所以我得到了一个带有形状的EEG数据集(数据点，19)，每一行的形状(1,19)代表1秒的EEG。
我读到了许多关于脑电分类的研究，这些研究采用了多种深度学习方法，而一维CNN就是其中之一。
我的问题是，对于我的数据集，1D-CNN的输入必须有多行数据，例如(50,19)，这样它就可以过滤输入矩阵。但是我想逐行预测新数据((1x19)形状)，1D-CNN能用这个输入来预测新数据吗？
浏览 0提问于2020-06-22得票数 0
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我不确定我的问题措辞是否正确，但要点是:数据集，SVC 2004，我使用的是x文件，每个文件都有y 7元组，因此数据集的形状变成(x，y，7)。我已经将数据归一化，并将其插入到一维CNN中进行特征提取，并将RNN作为分类器。但问题是：y对每个文件都不一样。这会在创建顺序模型时产生问题，因为它需要一个恒定的形状。以下是我的一些代码：
//DataPreprocessing
def load_dataset_normalized(path):
file_names = os.listdir(path)
num_of_persons = len(file_names)
initial_start
浏览 0提问于2019-09-17得票数 0
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昨天我找到了很好的R代码来分类情绪，并参加了一些
happy = readLines("./happy.txt")
sad = readLines("./sad.txt")
happy_test = readLines("./happy_test.txt")
sad_test = readLines("./sad_test.txt")
tweet = c(happy, sad)
tweet_test= c(happy_test, sad_test)
tweet_all = c(tweet, tweet_test)
sentime
浏览 3提问于2015-08-23得票数 0
3回答
我正在尝试使用来训练LSTM模型。我的训练数据是这样的：
>>> data.shape()
(100000,variable_sequence_lengths,295)
其中100000对应于实例的数目(序列的总数)，295表示给定序列的每个元素中的特征数。
我收到有关输入数据形状的错误。如何定义输入层和后续层(LSTM)中考虑可变序列长度的数据的形状？
from keras.layers import Input, Dense, concatenate, LSTM
from keras.models import Model
import numpy as np
inpu
浏览 0提问于2019-05-20得票数 2
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3回答
我希望预测下个月的价值和增长回报是正的还是负的。
为了做到这一点，我收集了几个特征的数据(具体而言，宏观经济指标)，以及价值和增长回报的差异在前200个月左右。我希望这一预测取决于前几个月的顺序。决策树和其他人不关心订单，所以我查看了网络来查找LSTM。在这里用它们对吗？
浏览 0提问于2020-06-05得票数 1
1回答
目前正在使用虹膜数据集进行分类练习，我已经到了一个不确定到底发生了什么的地步。我想我正在把一朵新花的假设维度传递到模型中，它对模型所相信的花是什么做出了预测，但我不确定。
我发布了所有的代码，但我关注的部分是：
species_id = clfr.predict([[1, 5, 4, 6]])
iris.target_names[species_id]
print(iris.target_names[species_id])
下面是我所有的代码：
# Importing required libraries
import numpy as np
import pandas as pd
imp
浏览 3提问于2021-06-23得票数 0
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1回答
我目前正试图帮助一位同事，但我根本找不到解决办法。所以我希望其他人能帮助我们。
我有一个数据集，包含不同研究设计的权重数据，用于不同研究中的不同物种(一项研究包括多个设计和多个物种)。我想研究重量和研究设计之间的关系，用研究和物种作为嵌套随机效应。
模型看起来像这样，运行良好：
m <- lmer(weight ~ design +(1|study/species), data=dataset)
我试图对不同的物种进行预测，但通过一项一般性的研究:我做了一个新的data.table new.dt，其中包含了原始数据集的独特设计-物种组合，并为报告添加了一列。
new.dt <- u
浏览 4提问于2020-02-03得票数 3
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因此，我有一个数据集，基本上是2017年和2018年足球运动员的统计数据。我已经训练我的模型使用2017年的数据来预测2018年的触地得分数。我的代码如下：
set.seed(1)
data.rf <- randomForest(2018_td ~ ., data = data, proximity = TRUE)
在我的数据集中，我得到了2018年的实际触地数，并训练了一个随机森林算法来预测这个值。现在，我想将经过训练的随机森林应用到相同的2018年数据集上，但要预测TD的2019年#，这是我没有的。
我不确定我是否遗漏了什么，或者我是否对RF的工作方式有一个根本错误的理解。如何从我的
浏览 0提问于2019-06-18得票数 0
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1回答
使用Python3，我处理了一个需要文本预处理的数据框架。 数据框架由许多具有不同优势的不同医疗产品的历史销售组成。为简化起见，下面的代码仅显示了强度列的一部分。 df = pd.DataFrame({'Strength': ['20 mg / 120 mg', ' 40/320 mg', '20mg/120mg', '150+750mg', '20/120MG', '62.5mg/375mg', '100 mg', 'Product1 20 mg, Pro
浏览 15提问于2020-01-02得票数 0
我有一个问题
为什么SARIMAX要花很多时间来执行？
数据长度只有2200，如果我取周期(24,168,365)，会花很多时间
而对于月度数据(2200条)周期为12，不需要花费太多时间!！
有什么办法可以解决这个问题吗？
浏览 0提问于2019-08-31得票数 0
1回答
我用python编写了一个程序，使用机器学习算法对数据进行预测。我使用Scikit学习中的函数RandomForestClassifier来创建一个随机森林来进行预测。
该程序的目的是预测未知的天体物理源是脉冲星还是agn；因此它在已知数据上训练森林，然后对未知数据进行预测，但它不起作用。该程序预测未知数据都是脉冲星或全agn，它很少预测不同的结果，但并不正确。
下面我将描述我的程序的段落。
它创建了一个包含所有源数据的数据框: all_df它由十列组成，其中九列用作预测，一列用作目标：
predictors=all_df[['spec_index','variab_i
浏览 1提问于2016-08-18得票数 0
2回答
基于掩蔽特征的股票价格预测
、、、、
我的训练数据包含股票的价格和40个被屏蔽的特征。这些被屏蔽的特性也出现在我的测试数据中。我想要预测测试数据中的价格列。我是否可以将其作为一个普通的监督学习问题来解决，而不是将其视为一个时间序列问题，因为我有足够的自变量来预测测试数据中的目标变量。
更重要的是，我应该如何处理这个问题。
浏览 0提问于2019-01-02得票数 0
1回答
我有一个函数，它执行数亿次迭代，试图找到给定一组可能性的最佳组合。我所有的数据都是预先计算的，几乎所有的算法都是对这些预先计算的值进行简单的>=或<=比较。
我想知道在进行这个简单的比较时，使用某些原语类型(int、long、double)是否有优势。
我知道我可以去运行一个测试，看看哪一个是“最好的”，但理解潜在的推理也很重要。例如，也许int是最容易比较的，因为它占用的内存更少，或者也许double的浮点更容易告诉我值是10的幂，这在某些情况下会加快比较速度。我对这些基础知识很感兴趣，简单的测试不会告诉我这一点。
浏览 0提问于2018-07-01得票数 0
我通过绘制和拟合数据
> xyplot(Amplification~Voltage,
data = before_database[before_database$Serial_number==912009913,],
grid = TRUE,
main = "SN = 912009913",
panel = function(x, y) {
panel.xyplot(x, y)
fit<-lm(y ~ poly(x,2))
浏览 7提问于2017-07-05得票数 0
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我一直在遵循以下使用doc2vec进行文本分类的示例： https://github.com/susanli2016/NLP-with-Python/blob/master/Text%20Classification%20model%20selection.ipynb 我在我的数据集上运行了这个笔记本，并希望将其中一个doc2vec模型应用于第三个数据集(例如，构建测试/训练模型的整体数据集)。我试过了： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.post, df.tags, random_state=0, test_siz
浏览 35提问于2020-01-21得票数 0
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我有数百个设备的数据(对不起，我没有详细说明设备和设备记录的数据)。对于每个设备，每小时记录数据。
记录的数据为25个维度。
我几乎没有什么预测任务
时间序列预测
我用的是LSTM。因为我有数百个设备，而且每个设备都是一个时间序列(多变量数据)，所以我所有的数据都是多变量数据的多个时间序列。
为了处理多个时间序列，我的第一种方法是一个接一个地连接数据，并将它们作为一个时间序列(既可以是单变量，也可以是多元)，并应用LSTM并训练我的LSTM模型。
但是通过上述方法(通过连接时间序列数据)，实际上我正在失去数据的时间属性，所以我需要一个更好的方法。
请提出一些想法，或博客文章。
请不要混
浏览 0提问于2019-05-11得票数 1
在我训练了一个LogisticRegressionModel之后，我用它来转换测试数据DF并得到预测DF。然后，当我调用prediction.show()时，输出列名是：[label | features | rawPrediction | probability | prediction]。我知道label和featrues的意思，但我应该如何理解rawPrediction|probability|prediction
浏览 10提问于2016-06-19得票数 19
1回答
神经网络随机种子对结果的影响
、、、、
我在玩James McCaffrey ()关于McCaffrey的有趣文章中的代码。
这实际上是利用机器学习来生成对给定航空公司数据的预测和预测。
这是我用他的文章中的代码和数据生成的图形。正如你所看到的，一切看起来都很正常。
当我试图处理随机变量时，问题就会发生。他特别用0 (在NeuralNetwork构造函数中)为0对象种子，如下所示：this.rnd = new System.Random(0);。程序只在分配网络初始权值和将数据处理顺序随机化时使用rnd变量。种子应独立于数据(即处理的顺序和分配的随机权重不应影响结果)。
但是，观察当我只将行this.rnd = new Sys
浏览 0提问于2018-10-26得票数 2
我有一个较大的数据集，我正在使用Weka来探索。它是这样的:今天我将分析尽可能多的数据，并创建一个经过训练的分类器。我将此模型另存为文件。然后明天我将获得一批新的数据，并希望使用保存的模型来预测新数据的类别。这一过程每天都在重复。最终，我将更新保存的模型，但现在假设它是静态的。
由于此任务的大小和频率，我希望自动运行此任务，这意味着通过命令行或类似的方式。然而，我的问题也存在于浏览器中。
我的问题与这样一个事实有关:随着我的数据集的增长，属性的可能标签列表也会增长。Weka说这样的属性列表不能改变，或者训练集和测试集被认为是不兼容的(参见：)。但在我的世界里，我今天不可能知道下周我会偶然发现的
浏览 3提问于2012-07-26得票数 1
3回答
LSTM -时间序列预测
、、、、
我正在学习本教程，我想知道如何将其映射到多时间序列输入。我有几个时间序列的数据集，我想为每个时间序列预测未来。我不知道如何将LSTM扩展到多个时间序列。
这样做的目的是避免为每个时间序列建立模型，因为我有40k的时间序列。
谢谢
浏览 3提问于2018-04-12得票数 0
我试图创建一个模型，预测未来的股票数据使用13个数据功能。我使用的是TimeseriesGenerator，但是当我试图安装我的模型时，我收到了一个错误，上面写着：
ValueError:检查输入时出错:期望lstm_1_input具有形状(529，13)，但得到形状为(5，13)的数组
我的数据集有529行，我想用来训练它们来预测未来的5天。如能在这方面提供任何协助，将不胜感激。
# Part 1 - Data Preprocessing
# Importing the Libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 1提问于2019-07-28得票数 0
回答已采纳
HTTP/1.0规范声明服务器可以通过以下方式指示包含实体体的响应的长度
发送Content-Length头，或
在发送整个响应时关闭连接。
因此，对于像图像、Html页面或Ajax数据这样的正常响应，Content-Length头是可选的。
由于提供了该标头，因此在某些情况下使用它会带来一些好处。
所以问题是：，这些案例是什么，有什么好处？
(例如:如果响应是正在下载的文件，则如果指定了Content-Length，浏览器将显示一个进度条。)
浏览 3提问于2014-07-11得票数 5
回答已采纳
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