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沙龙
1
回答
如何
让
grid_search
上
的
快速
学习者
?
machine-learning
、
deep-learning
、
fast-ai
how to
grid_search
to deep learning fastai (我使用LSTM)来调优Learner - https://docs.fast.ai/basic_train.html#Learner
的
超参数我
的
代码是: from fastai.train import Learnerlearn = Le
浏览 12
提问于2019-06-12
得票数 2
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1
回答
在Android中获取BLE Beacon
的
Tx能力
android
我知道
的
是,是否可以从BLE API获得广播功率,信标从信号源发送
的
信号功率(如上所述,该值在0-7之间变化)(而不是校准
的
Tx功率)?我观察到ScanResult类
的
toString()方法返回
的
结果包含mTxPowerLevel,这对于
浏览 19
提问于2017-02-16
得票数 0
2
回答
Libvirt:一个网卡,多个VM,都是桥接模式
libvirt
我已经用完了NIC-s,我还有两个VM,他们需要连接到网络
上
.这就是为什么我在想,如果可能的话。在我目前
的
环境下,我真的不能用它做实验,但我是一个
快速
的
学习者
。求你了,
让
我变得更聪明!
浏览 0
提问于2017-04-27
得票数 1
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2
回答
如何
从Android中
的
Retrofit中
的
标头中获取令牌
android
、
retrofit2
在我
的
应用程序中,我应该从json获取用户
的
信息,从请求
的
头获取令牌。在请求头中,键是令牌。(我
的
意思是,令牌名是关键)。对于服务器请求,我使用Retrofit2,通过这个库,我可以获得和 post 方法,,但我不知道
如何
从头获取和发布令牌(键)。 我怎么能做到呢?
浏览 4
提问于2017-05-09
得票数 1
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1
回答
基准测试多个AutoTuning实例
r
、
benchmarking
、
mlr3
在阅读了mlr3
的
书之后,我认为使用AutoTuner进行嵌套重采样和基准测试是最好
的
方法。measure = measure, terminator = trm("none"),) 请注意,我添加了
浏览 1
提问于2021-03-24
得票数 2
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2
回答
什么是弱
学习者
?
machine-learning
、
ensemble-learning
我想要比较不同分类器
的
不同错误率与来自弱
学习者
的
错误率(比随机猜测更好)。所以,我
的
问题是,对于一个简单、容易处理
的
弱
学习者
来说,有哪些选择?或者,我对概念
的
理解不正确,弱
学习者
仅仅是我选择
的
任何基准(例如,线性回归)?
浏览 4
提问于2013-12-07
得票数 25
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1
回答
叠加、叠加泛化算法
machine-learning
、
stacked
、
ensemble-learning
我正在试图理解堆叠是
如何
工作
的
,但到目前为止,我还不确定我是否正确地理解了它。因此,我到目前为止所理解
的
是: 我们从k基
学习者
的
所有预测中创建一个新
的
数据集。新
的
数据集看起来像我们
的
原始数据集+每个基础
学习者
的
预测。该数据集用于培训元
学习者</em
浏览 0
提问于2016-10-11
得票数 1
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1
回答
弱强
学习者
的
定义
supervised-learning
什么是弱和强
学习者
的确切定义,或者至少是主要观点?例如,这些术语被用于诸如“助推是基于弱
学习者
”这样
的
命题。例如,是否有可能找到所谓
的
弱
学习者
(低偏见)实际
上
是强
学习者
(低方差)
的
特定数据集?更简单地说,学习方法X在数据分布A方面是一个弱<
浏览 0
提问于2021-02-06
得票数 1
1
回答
从推特获取5条ASP.Net Webforms最新推文
的
最简单方法
asp.net
、
twitter
、
oauth
、
webforms
随着atom提要
的
消失,我需要一个
快速
而简单
的
解决方案来在我
的
站点
上
显示我最近
的
tweet。小工具不是一个选项,因为我需要能够自定义推文在网站上显示
的
方式。至少我正在寻找一个基本
的
OAuth示例代码。我是这样
的
学习者
,我最擅长
的
就是跳过一个简单
的
例子,然后把它拆分开来,直到我学会它,而不是通过教程一步一步地构建它,因为教程经常会
让
只需要几行代码
的
浏览 0
提问于2013-06-14
得票数 0
1
回答
我可以使用SVC()作为集成方法
的
base_estimtor吗?
python
、
svm
、
ensemble-modeling
我目前正在我
的
数据集
上
测试几种不同
的
集成方法。我听说,你也可以使用支持向量机作为基础
学习者
在推广和打包方法,但我不确定哪种方法允许它。特别是对于XGB,我尝试了树和支持向量机作为基础
学习者
,并得到了5个不同性能度量
的
完全相同
的
结果,这使我怀疑结果和/或该选项只能将树作为基础
学习者
。有没有人知道细节,以及我是否可以在这里使用SVMs作为基础
学习者
?
浏览 0
提问于2020-05-05
得票数 1
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2
回答
地理网格搜索算法
algorithm
、
search
、
geocoding
、
geospatial
、
geography
许多基于位置
的
服务都提供了API,用于查找给定纬度经度对周围
的
地点/场所/地点。我正在研究
如何
在整个城市中搜索这些地方。我可以通过从Google Maps地理编码器获取城市
的
边界,然后递增经度/经度来放置点来形成网格,从而为城市构建网格。我已经用 (点击填充网格按钮来查看所有的点)来可视化这个想法。我
的
问题是,有没有更科学
的
方法/算法来建立这个网格?我想了解更多关于它们
的
知识。我只是任意地递增lat/lngs,直到我到达
浏览 3
提问于2010-07-01
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Lightgbm vs xgboost与catboost
machine-learning
、
xgboost
、
kaggle
、
lightgbm
、
catboost
我已经看到,在Kaggle比赛中,人们使用
的
是lightgbms,而以前他们使用
的
是xgboost。我
的
问题是:什么时候你宁愿使用xgboost而不是lightgbm呢?那卡波普呢?
浏览 0
提问于2019-04-19
得票数 22
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1
回答
Vowpal Wabbit
的
CMAB框架默认
学习者
是什么?
python-3.x
、
machine-learning
、
vowpalwabbit
、
bandit-python
我正在查看Vowpal Wabbit
的
文档,了解它是
如何
学习
的
。传统
的
语境Bandits学习F(上下文,行动)=奖励,找到最大回报
的
行动,并以推荐
的
形式返回行动。这是通过批处理学到
的
。即收集100个情境,100个动作,100个奖励,训练ML模型,然后再做一次。我已经彻底阅读了这些文档,或者:
浏览 7
提问于2020-11-21
得票数 0
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1
回答
如何
创建新工作人员(通过运行新python脚本)并将其连接到已有的
学习者
python
、
distributed-system
、
ray
我已经在一个python进程中创建了一个
学习者
(一个由@ray.remote修饰
的
远程对象),现在我希望在一个新进程中创建一个工作人员(由python new_file.py在同一台机器或另一台机器中运行)并将其连接到该
学习者
。
如何
使用实现这一目标?假设新员工和
学习者
在同一台机器
上
,但是对于他们在不同
的
机器
上
的
答案也很感激。
浏览 1
提问于2019-11-22
得票数 0
12
回答
如果编程
的
基础很强,任何编程语言都可以很容易地掌握。是事实还是神话?
programming-languages
、
learning
嗯,当我说编程语言时,我指的是敏捷和动态
的
语言,如PHP、Perl、Ruby等,而不是很久以前
的
编程语言。 在某种程度上,我只研究了java、groovy和flex。因此,考虑到我是一个业余程序员,但我是一个
快速
的
学习者
,在粗略
的
基础
上
,需要多久才能在任何一种语言上站稳脚跟?
浏览 0
提问于2011-04-15
得票数 32
回答已采纳
4
回答
AI在无效数据中学习模式?
artificial-intelligence
、
machine-learning
我已经编写了一个程序,它使用正则表达式来确定传入数据中
的
特定字段是有效还是无效。例如:DOB作为YYYYmmDD传入,因此它们应该与regex^0-9{8}$匹配 我想分析“无效”数据,以帮助识别系统中
的
问题(我们获得
的
数据太多,无法逐行检查每个“坏”记录)。我认为提出一系列
的
正则表达式
的
可能方式
的
数据可能是无效
的
(例如。没有足够或太多
的
字符),然后跟踪这些结果可能会起作用。但我并没有想出所有可能导致数据无效
的
方法,而是好奇
如
浏览 2
提问于2012-01-21
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Adaboost中
的
参数选择
opencv
、
machine-learning
、
adaboost
在使用OpenCV for 之后,我尝试实现自己版本
的
Adaboost算法(查看、和以获得一些参考)。在所有的来源中,我指出
的
选择是a_t = k * ln( (1-e_t) / e_t ),k是一个正常数,e_t是弱
学习者
的
错误率。在这个
的
第7页,它说这个值最小化了一个凸可微函数,但是我真的不明白这段话。 有人能给我解
浏览 2
提问于2013-05-02
得票数 9
2
回答
R- mlr -在搜索超参数时基准和重采样
的
区别是什么?
r
、
benchmarking
、
resampling
、
hyperparameters
、
mlr
我正在寻找最佳
的
超参数设置,我意识到我可以做到这两种方式在MLR。基准函数和重采样函数。这两者有什么区别呢?我应该
如何
和何时使用其中一个而不是另一个呢?
浏览 7
提问于2019-10-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从手工测试到自动化测试有多难?
automated-testing
、
manual-testing
从手工测试到自动化测试有多难?
浏览 0
提问于2017-05-24
得票数 1
1
回答
如何
进行群集,确保每个集群有多个类?
python
、
clustering
、
k-means
、
unsupervised-learning
我有一个有4个类
的
数据集,我试图使用一个集合模型,其中每个基分类器都训练一部分数据。为了沿着分类器分布数据,我使用KMeans算法。问题是,在某些情况下,聚类只有一个类,而与这些数据相匹配
的
分类器在预测方面表现不佳。此外,每个集群只有一个类,因此无法使用某些结构(例如Logistic回归、SVMs等)。我想知道是否有任何集群技术可以保持公平
的
数据分布,考虑到每个集群中有一个以上
的
类。我知道聚类是无监督
的
学习,没有考虑到每个样本
的
类,但我没有其他
的
想法,而不是使用其他技术
浏览 0
提问于2021-06-19
得票数 3
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