多输出预测(机器学习)
多输出预测是机器学习领域的一个任务，它涉及预测多个相关但不同的输出变量。在传统的机器学习任务中，通常只有一个输出变量需要预测，如二分类、多分类或回归问题。而多输出预测则需要同时预测多个输出变量。
多输出预测可以应用于各种领域，例如自然语言处理、计算机视觉、医学图像分析等。在自然语言处理中，多输出预测可以用于同时预测句子的情感、主题和语义角色等。在计算机视觉中，可以用于同时预测图像的对象分类、位置和分割等。
腾讯云提供了一些相关的产品和服务，可以支持多输出预测任务的开发和部署：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了图像识别、图像分割和图像生成等功能，可以用于多输出预测任务中的计算机视觉领域。
- 腾讯云自然语言处理平台（https://cloud.tencent.com/product/nlp）：提供了情感分析、文本分类和命名实体识别等功能，可以用于多输出预测任务中的自然语言处理领域。
- 腾讯云智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）：提供了视频内容识别、人脸识别和行为分析等功能，可以用于多输出预测任务中的视频分析领域。
以上是腾讯云在多输出预测领域的一些相关产品和服务，可以帮助开发者实现多输出预测任务的需求。
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1回答
我希望用Spark实现，这是一种具有多输出的多标签分类算法，但令我惊讶的是，Spark机器学习库中没有任何模型可以做到这一点。
我怎么才能用Spark做到这一点呢？
此外，Scikit Learn Logistic Regresssion支持输入/输出中的多标签分类，但不支持用于训练的大量数据。
要查看scikit学习中的代码，请单击以下链接：
浏览 35提问于2016-08-26得票数 11
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这是我第一次使用蓝色机器学习..。
当我使用相同的训练数据和测试数据训练了两个模型时，当涉及到评估模型时，它会出现误差。
所有的模型都必须有相同的学习者类型。
你知道什么是“学习者类型”的机器学习模式，以及如何告诉学习者类型的模式？
下面是我在蓝色机器学习方面的基本实践的截图：
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
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所有机器学习算法的输出向量的大小是否相同？ML算法不能只预测一个值作为输出吗？
我训练了一个使用X，Y，航向，速度(从出租车传感器)对抗feature_x，feature_y的LSTM网络。所以，给定一点，我可以预测下一个。
鉴于LSTM是多对一的类型，它如何产生两个值作为输出(x，y)？
MLP也能这么做吗？
浏览 0提问于2020-05-10得票数 0
1回答
目前，我对R相当陌生，在从包中提取我想要的信息时遇到了困难。
我正在使用MLSeq实现随机森林的RNA Seq数据，以寻找生物标志物的条件。目前，默认情况下给出的输出只是对数据和表进行了多好的分类，该表根据预测的类来描述实际的类。
我想要的是每个功能的重要性，以便我可以采取最高的排名功能，并继续调查这些。
是否有人有使用MLSeq包的经验，或者知道有类似的机器学习包具有此功能？
浏览 4提问于2015-03-09得票数 0
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我是亚马逊机器学习的新手。我可以用“线性回归”的机器学习来产生预测，但是我却找不到合适的例子“这个产品要卖多少个单位？”我的期望是在未来的预测中找出每个类别所需的产品数量。我所期待的只是X&Y轴可以在输入中定义，但是只期望目标和图形自动生成。X轴总是从输入的CSV中获取记录的数量，而不是计算售出的产品。
我需要指导，如何继续或文件或材料，以进一步参考。
谢谢你，拉杰
浏览 1提问于2017-08-08得票数 1
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我是机器学习和统计的新手，对成本函数&均方误差(MSE)公式感到困惑。在斯坦福大学的机器学习课程中，成本函数公式如下所示：
成本函数公式
在其他一些来源，成本函数被称为均方误差(MSE)，并给出了如下图所示的公式。
均方误差公式
什么将是成本函数公式&是成本函数和MSE不同或相同。请让我知道为什么公式是不同的。
提前谢谢
拉杰
浏览 5提问于2018-05-21得票数 2
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阅读吴家富的机器学习课程讲义，它说明为线性回归：
获取一个训练集并将其传递到学习算法中。该算法输出函数h(假设)。H接受输入，并尝试输出估计值y。
接着又说：
现h as：h theta(x) = theta0 + theta1x
这不意味着学习算法没有输出催眠术，而是将其定义为h theta(x) = theta0 + theta1x。
而不是“将训练集传递给学习算法，该算法输出函数h(假设)”。这句话应该是“把一个训练集传递给一个学习算法。该算法输出的值使假设尽可能准确”？
浏览 1提问于2015-07-19得票数 0
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我想在大数据集上进行多标签文本分类，似乎Apache Mahout或Spark MLLib等大数据机器学习工具目前还不支持这一点。我想知道以前有没有人做过大数据集的多标签分类？在不久的将来，是否有计划在Mahout或Spark中集成多标签分类？
浏览 13提问于2015-06-26得票数 5
1回答
我有一个数据集，我想应用机器学习算法进行多类分类。我的目标变量的一个示例(以字符串格式表示，稍后将是OneHotEncode-d)：
| target |
+-------------------+
| (Mike, Michael) |
| (Anne, Annabelle) |
| (Joe, Joseph) |
| (Mark, ) |
| (Aaron, ) |
+-------------------+
我希望有一个模型，例如，预测Joseph，但不认为它是错误的，因为它是两个可能的答案之一。
这是多类问题还是多标
浏览 0提问于2020-10-02得票数 1
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感知器用于分类
、、、
我正在学习机器学习中感知器的概念，以及它是如何用于分类的。我知道感知器可以对线性可分且具有布尔分类的数据进行分类。但是，有两个以上的类可以用于数据，我需要使用这些数据构建一个模型。在这种情况下可以使用感知器吗？
浏览 8提问于2016-10-23得票数 0
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我正在训练一些具有监督学习环境的网络。输入是向量，输出(和标签)是数字。 我正在使用MSE损失，损失随着时间的推移而减少(在训练和测试集上)，但我仍然不确定网络实际上是学习从输入预测标签，还是简单地学习输出更接近标签分布的数字。 如果我将每个时期的标签向量和输出向量，并检查它们之间的相关性/互信息，它能让我感觉到网络是否真的改进了？我不熟悉这样的工作，做这样的事情是不是很常见？
浏览 22提问于2020-01-05得票数 1
我想要找到马修斯相关系数(MCC)的预测，由一个二进制Sklearn机器学习模型。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2018-12-23得票数 2
2回答
我是一个完全的机器学习的初学者，所以请原谅我的一般性问题。
我正在尝试将随机数据集的列名映射到已知数据集的列。
我有一个大型数据集，其中包含每个列名的不同变体
我相信机器学习可能会对此有所帮助，并已开始研究这一点。我用python做了一些机器学习，主要是线性回归，我觉得它不适合这个问题。
我已经通过谷歌做了相当多的研究，看看我是否能找到任何类似的例子，但我找不到太多。有没有人可以帮助我，建议我是否应该使用机器学习来解决这个问题，如果是的话，有没有什么特别的机器学习技术可以解决这个问题，这样我就知道我的研究方向是什么。
任何帮助都将不胜感激。
编辑**
经过更多的研究，我觉得分类器是可行的，也许
浏览 0提问于2017-08-04得票数 3
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我是机器学习的新手，我对关于如何在使用sklearn.svm.SVC时获得分数的sklearn文档感到有点困惑。
这是我的密码
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.30)
for _c in [0.4,0.6,0.8,1.0,1.2,1.4]:
svm=SVC(C=_c,kernel='linear')
svm.fit(x_train,y_train)
result=svm.predict(x_test)
print('C value is {}
浏览 1提问于2020-06-02得票数 0
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我还是机器学习领域的初学者。假设有这样的简单数据：
+--------+--------+-----------------+
| Age | Gender | Mortality Rates |
+--------+--------+-----------------+
| 0 | Male | 0.01 |
| 30 | Female | 0.2 |
| 80 | Male | 30 |
+--------+--------+-----------------+
为了获得按年龄划
浏览 1提问于2015-05-18得票数 0
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我是机器学习的新手，所以我希望你能有一些见解--一种最适合我的数据的分类算法。
我有一组来自100名预报员的数以百计的预测数据。每个预测都是二进制的，结果变量是二进制的。
基本上，假设我有200个事件的数据。对于每一个事件，我有来自100个预报员的一个预测。100个预报员预测了200个事件中的每一个。
我希望有一个公式的输出，我输入了预测者对这个特定结果的预测，它为结果的概率提供了一个输出。
我的主要兴趣是预测的准确性。
您对适合这个问题的算法有什么建议吗？
浏览 0提问于2017-08-24得票数 0
1回答
在传统的机器学习分类问题中，分类器接受输入的特征向量，并将其分类到一个预定的类别中。
在我的场景中，我需要获取一个输入特征向量
Fin = (fi1, fi2, fi3.... fin)
并学习输出另一个特征向量，如
Fout = (fo1, fo2, fo3,....fon)
如何使用神经网络、决策树或支持向量机等通用分类器来实现这一点？
浏览 0提问于2013-04-03得票数 2
8回答
我有很多学生的数据，他们是根据自己的成绩被一些大学选中的。我是机器学习的新手。我可以有一些建议吗?我如何添加Azure机器学习来根据他们的分数预测他们可以获得的大学
浏览 7提问于2015-11-19得票数 7
1回答
我有一台需要维修的机器。
每次技术人员访问机器时，都会有四种可能的结果: a)机器坏了，b)机器还在运行，但现在是进行维护的时候了，c)现在是进行维护的时候了:应该做些什么，但还不太晚d)技术人员来得太早，此时没有什么可做的。
技术人员对每一次访问机器的次数进行评分，目标是每次的评分都是c)。我想写一个软件，帮助确定完美的维护间隔i来实现这一点。
我将其建模为: p(a)+p(b)+p(c)+p(d) = 1；以p的概率分布取决于I，我预计p(a)随i增加，而p(d)则减小。如果我对p(I)有一个很好的逼近，当p(c)有极大似然时，我可以确定下一个维持时间。
然而，我对机器学习并不熟悉，也不知
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
我有一组随时间变化的数据点作为我的输入。让我们在任意时刻t用X(t) = \[x1 x2 x3.....xn\](t)表示，相应的输出是Y(t) = \[y1 y2 y3....ym\](t)。我想将X和Y输入到机器学习模型中，并学习它们之间的关系，这样当我给出下一组X(t+1)时，该模型就会预测Y(t+1)。 这是一个多标签分类的问题吗？
浏览 48提问于2019-06-20得票数 0
1回答
对于我的问题，我有以下机器：machine 在这台机器中，有两个门，一个产品可以进入。以下是一些规则和观察结果： -rule 1:如果一个产品从一扇门进入，它就从同一扇门出来。 -rule 2:对于门，如果一个产品已经通过它进入机器，还没有出来，其他产品就不能通过它进入。 -Observation 1:如果两个产品在机器上同时处理，它们的处理速度会变慢。 -Observation 2:产品的加工时间取决于产品的类型。 对于这个项目，我需要创建一个模型来估计不同产品在这台机器上的加工时间。因此，我决定使用具有以下输入和输出的机器学习：graph for machine learning 问题是
浏览 19提问于2019-05-16得票数 2
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机器学习概述
、、
这可能不是要问的问题类型，而只是想知道其他人在大型企业环境中实现机器学习算法时需要考虑哪些因素。
我的目标之一是研究行业机器学习解决方案，可以根据我的公司的具体需要。我是我的团队中唯一有数学背景的人，而且以前读过一些机器学习算法的背景资料，我的任务是解释/比较这个行业的机器学习解决方案。从我在谷歌上收集到的信息来看，似乎：
机器学习和预测分析并不完全一样，所以当一个公司提供预测分析软件和机器学习软件时，有什么本质上的区别呢？(例如IBM预测分析相对于Skytree Server)
很多流行的术语经常被纠缠在一起，特别是关于大数据、Hadoop、机器学习等等。有人能澄清这些术语之间的区别吗？根据
浏览 8提问于2013-04-18得票数 2
2回答
首先，我要说，在机器学习方面，我完全是个菜鸟，所以如果这是个愚蠢的问题，请原谅我。
我按照这个MultinomialNB做了一个模型。
我想知道是否有一种方法可以将一行映射到多个目标类。
例如，我有一个句子“耶稣治愈癌症”，并希望它同时映射到'sci.med‘和’soc.Relion.christian‘。
在SciKit中有办法做到这一点吗？
我可以用不同的目标放两句相同的句子吗，或者这会扭曲最终模型吗？
浏览 3提问于2017-07-17得票数 1
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我正在研究机器学习算法的时间复杂性，我无法找到用于预测新输入的Logistic回归的时间复杂性。我读过，对于分类是O(c*d) c-是类数，d是维数，我知道对于线性回归，搜索/预测时间复杂度是O(d)。你能解释一下Logistic回归的搜索/预测时间复杂度是什么吗？提前谢谢你
其他机器学习问题的示例：
浏览 2提问于2019-01-17得票数 10
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3回答
我刚开始机器学习，但我有一个有趣的问题。我有一个很大的样本的人和访问的网站。有些人指出了性别、年龄和其他参数。现在，我希望将这些参数还原给每个用户。
我要找哪条路？哪种算法适合解决这个问题？我熟悉神经网络(监督学习)，但它们似乎不适合。
浏览 0提问于2014-06-26得票数 2
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我在python中有一个经过训练的机器学习模型来获得一个回归输出，这个模型是用scikit- learning训练的。
我想将这个预测插入到防火墙中，我将使用云函数来完成它，每天使用云调度程序来调度它。
我的问题是我要把这个受过训练的机器学习模型藏在哪里？
我能把它存储到google存储中并在云函数中调用它来获得预测吗？
还是我应该把它存储在人工智能平台上？
如果答案是进入人工智能平台，为什么？如果我把它存储到AI平台上，我有什么优势？我能用那里的新数据训练模型吗？
我一直在读到，这是可能的，但我不知道为什么更好，如何更好
浏览 3提问于2019-10-28得票数 0
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2回答
我是机器学习方面的一个大学生，我想问一问，是否可以通过在column1上应用一些条件来转换一个二进制分类器标签(y)来获得第三种情况。
也就是说，不是只有两个“容易”和“困难”的情况作为输出，我需要对一个附加的特性应用一个条件，以便得到输出“轻松”、“正常”、“困难”。
我还需要一些关键字，我可以使用谷歌作为一个请求寻找解决方案。
浏览 0提问于2019-03-02得票数 1
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我被要求对我的机器学习模型(而不是模型的代码)进行单元测试。既然我们实际上不知道预测模型是什么，那么如何进行单元测试来检查模型的预测呢？这是怎么做的？
编辑1：
我所拥有的机器学习模型是根据病人的表格数据进行训练的。让我们举一个癌症预测的例子(我不能透露实际的癌症预测，但这个例子非常接近)。它需要多种测试的多次读数作为输入，并输出病人患癌症的风险有多近或有多大风险。
编辑2：
是否有任何方法，比如测试每一组输入(或)对抗性输入的值范围(确定模型将失败的输入)或极端输入情况。这方面的最佳做法是什么？
浏览 0提问于2020-10-10得票数 1
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在线机器学习资源
、、
我想知道是否有关于“在线机器学习”的书籍/文章/教程？
例如，这个网站在一些方面有很好的课堂讲稿(来自lec16)：https://web.eecs.umich.edu/~jabernet/eecs598course/fall2015/web/。
或者这本书：
https://ii.uni.wroc.pl/~lukstafi/pmwiki/uploads/AGT/Prediction_学习_和_Games.pdf
我似乎在这方面找不到多少资料。我试着理解基本知识，而不是阅读研究论文。
如果有人能分享资源那就太好了。
浏览 0提问于2021-11-15得票数 2
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是否有机器学习算法将单个输入映射到可变长度的输出列表？如果是的话，该算法是否有任何实现供公众使用？如果没有，您推荐什么作为解决办法？
在我的例子中，输入是单个标量，输出是可变长度的标量列表。例如，假设我希望输出一个给定列表长度作为输入的列表。然后可以是<1，1>，<2，1，1>等等。一个小的调整将提供长度的平方根，在这种情况下，<2，1，1，1，1>将是一个答案。注意:输入不需要直接绑定到输出。
对于一个更复杂的例子，假设我想学习看-说顺序。有效对将是：<1，1>，<2，1，1>，<3，2，1>，<4，1，2，1，1
浏览 0提问于2015-12-24得票数 8
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我想知道在机器学习中，是否可以接受一个数据集，该数据集可能包含相同的输入多次，但每次都包含另一次输入(有效！)以为例，在机器翻译的情况下，一个输入语句，但每次都给出不同的翻译。
一方面，我认为这是绝对可以接受的，因为输出上的差异可能会更好地建模小的潜在特性，从而使模型具有更好的泛化能力。另一方面，我担心多次输入相同的输入会使给定输入的模型产生偏差--这意味着第一层(深度神经网络中的)可能会被“覆盖”在这个输入上。具体来说，如果在测试集中多次看到相同的输入，但在训练集中从未看到相同的输入，或者相反，这可能是很棘手的。
浏览 3提问于2019-11-16得票数 5
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1回答
让我以一个例子来解释我的问题。假设我们的机器学习模型是使用许多不同的类来训练的，比如矩形、圆圈、三角形等等。现在我想给它一个新的形状，例如圆角矩形。我需要的不仅仅是这个新形状的分类，我需要提取相似度。例如，85%的矩形和14%的圆圈，以及1%的其他类。这是一个多类多输出问题吗？我认为多输出问题也是一种二进制分类。这是一个分类问题，还是我应该经历回归问题？
我怎样才能达到我的目标，例如在Scikit学习？关键词是什么？
浏览 0提问于2021-09-02得票数 0
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2回答
我有大量的样本数据，如下所示：
价格取决于从Val_1到Val_14的值(总共150个功能)。我想使用这个表作为机器学习的学习数据集。现在我真正想实现的是根据这些样本来预测价格，data.The值可以改变，预测的价格应该根据这些计算而变化。
我没有任何具体的价格计算公式，所以我想使用这些数据集作为机器学习中数据分类器的学习数据。
我尝试过使用Theano和Python来实现各种基于深度学习的算法，但到目前为止，我只成功地预测了具有预定义输出类的输出。是否有任何方法可以使用机器学习算法来预测这些类型的计算？
浏览 21提问于2017-03-14得票数 0
1回答
我正在开发一个机器学习科学工具包-学习模型上的不平衡数据集(二进制分类)。看看混淆矩阵和F1分数，我期望一个较低的平均精度得分，但我几乎得到一个完美的分数，我不知道为什么。这是我得到的输出：
测试集上的混淆矩阵：
[[6792 199]
[ 0 173]]
F1评分: 0.63
AVG测试精度评分: 0.99
我是给予avg精确评分功能的科学知识-学习概率，这是什么包说使用。我想知道问题出在哪里。
浏览 6提问于2022-05-02得票数 -1
我正在开发一个微软的azure机器学习web服务。我制作了第一个版本，它接受一个数据集作为输入，并返回包含预测的JSON。我想添加一些可以处理预测的python脚本，以更改算法的输出，并将其替换为另一个JSON文件。我还想添加一个脚本，该脚本处理机器学习算法中不会使用但将在输出中处理的其他输入。
更清楚地说:我有5个属性: x1、x2、x3、x4、x5 x1、x2和x3将在ML算法中处理并返回y: prediction我想要的输出是一些提示:如果y满足某个条件，则输出1(某个字符串)，但我还想处理x4 x5 :如果x4和x5满足某个条件，则输出2
输出将是：{ output 1: output
浏览 8提问于2016-08-11得票数 2
在ML算法中，采用Softmax +交叉熵损失进行多类分类，如softmax回归和最后一层神经网络。我想知道这种方法是否能将任何二进制分类算法转化为多类算法？例如,
如果我使用多项式函数进行二值分类，判定步骤是“如果多项式的输出大于0时预测为正，否则预测为负”，那么我可以使用这类多项式\dagger的k个来进行k类分类，每个多项式f_i(X)都有自己的一组待学习的参数；目标是最小化单个热标号的样本分布与e^{f_i(X)}/\sum_{i=1}^{k} e^{f_i(X)}或等效的交叉熵之间的KL偏差。
如果f(X)是线性的，这正是softmax回归算法，如果f(X)是多项式或因式分解机器或者
浏览 0提问于2019-07-30得票数 5
2回答
我正在用做实验，这是一个用几个代码进行机器学习的程序。
据我所知，在阅读了他们的教程文档后，我假设这个程序是预测表的新行的一个新元素(在诸如csv、xlxs等excel文件中)，其中包含大量与数据相同格式的行。它学习“数据”，并设置一个算法来预测新行的新元素(新列)，该行中有/一些已知(预先给定的)元素(列)值。
我想知道它是否能够预测整个新行，而不知道该行的任何元素的值，只基于前面的行。我在主页(电子邮件)、facebook、youtube上询问了Mindsdb，但没有得到任何答复。
如果有人正在使用Mindsdb并理解它，您知道Mindsdb是否能够做到这一点吗？
浏览 4提问于2020-03-17得票数 0
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我正在GCP内部运行Django应用程序。我的想法是从"view.py“调用python脚本，用于某些机器学习算法，然后在页面上显示结果。
但现在我明白了，运行像Scikit这样的机器学习库，在GAE上学习是不可能的(请阅读TimS答案，和)。
但是假设我还需要这样做，我相信有两种可能的方法，但我不确定我的猜测是否正确，
1)由于Google-Datalab提供了整个类似于anaconda的发行版，如果我们有可以从Django应用程序中的python文件中调用的datalab ，那么我可以实现我的目标吗？
2)如果我可以在GCP上的任何计算引擎上安装，scikit学习库，并以某种方式将
浏览 1提问于2016-07-18得票数 0
2回答
事件源对机器学习有帮助吗
、、、、
我是新的事件源，事件存储，消息存储和机器学习。
我们计划实现消息存储，他们提到的实现消息存储的原因(而不是传统的db，crud)是因为消息存储最终有助于深入学习或机器学习。
我对事件存储( CQRS )有基本的理解，但无法理解它与机器学习的关系。
浏览 0提问于2019-03-28得票数 3
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在此链接- 中，提出了一种离线构建的机器学习模型，该模型可用于对流数据进行测试。
摘自Apache流MLlib链接：
“你也可以很容易地使用MLlib提供的机器学习算法。首先，有一些流式机器学习算法(例如流式线性回归、流式KMeans等)，它们可以同时从流数据中学习并将模型应用于流数据。除此之外，对于更大的机器学习算法类，您可以脱机学习一个学习模型(即使用历史数据)，然后在流数据上在线应用该模型。更多细节，请参见MLlib指南。”
这是否意味着我们可以使用一个复杂的学习模型，比如在星火中构建的随机森林模型来测试星火流程序中的流数据？它是否像引用已经构建的“模型”并在星火流程序中调用"
浏览 4提问于2016-10-22得票数 1
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我是机器学习的新手，因此，我试图弄清楚我的数据集是否足以运行LSTM模型。我正在尝试对每天的道路交通数据进行时间序列预测。目前，我有20个不同地点的每日数据(2012-2019)。从本质上讲，我只有大约2800个数据点用于每个位置。这是一个好的数据集吗？ 关于如何调整数据或转换数据以帮助我的数据集，有什么建议吗？ 请帮帮我！谢谢你！！
浏览 36提问于2020-07-22得票数 0
1回答
给定定义彼此之间相似线的点的序列，例如：
📷
如果蓝线是相似的，考虑到红点序列，并假设它将遵循与蓝色线相同的行为，我想要确定下一个红点是什么。
因此，我的问题有三个方面：(一)是否可以使用机器学习方法来解决这个问题？(二)我应该使用机器学习方法来解决这个问题吗？( iii)哪些已知的机器学习方法最适合解决这个问题？
谢谢您抽时间见我。
浏览 0提问于2019-01-28得票数 1
我找到的机器学习的定义是非常模糊的。所有机器学习算法的共同特性是什么？例如，关键字提取算法(只使用统计公式)是ML吗？语言检测算法(对每种语言和统计都使用字典)是ML吗？
浏览 0提问于2019-01-31得票数 3
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2回答
我成功地运行了这个机器学习教程(我的第一个)。采用卷积神经网络进行分类。
在此机器使用张量流学习python脚本之后，一些文件将在checkpoints-cnn文件夹中生成。
- checkpoint
- har.ckpt.data-00000-of-00001
- har.ckpt.index
- har.ckpt.meta
这些机器学习输出文件的目的和意义是什么？我如何使用它们来分类真实的数据呢？
我正在使用python v3.6
浏览 0提问于2018-08-15得票数 3
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相似对象相同标签
、、、
例子:红色的木瓜和绿色的木瓜。我需要的输出只是木瓜，我应该给它们贴上相同的标签，还是给它们贴上“绿色木瓜”和“红色木瓜”的标签，然后把它们当作一个标签？其他例子:5美分硬币、“正面”和“反面”。我需要的只是5美分的硬币。当然是从机器学习的角度。拆分标签或保持标签在准确性方面是否有缺点和好处？
浏览 0提问于2019-10-05得票数 1
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