Web应用程序还使用机器学习和深度学习算法来进行预测。这些预测模型作为单独的应用程序部署在单独的服务器上，其预测功能与芹菜作为单独的任务集成在一起。例如，X(用户)希望知道股票价格的预测，并向web应用程序提交查询。Web应用程序将使用X的查询负载启动芹菜任务。这种芹菜任务在执行某些操作后，将任务提交给机器学习/深入学习的芹菜正在工作的其他服务器，并开始等待其他服务器任务的完成和响应。这使我们的性能
浏览 6提问于2019-10-22得票数 3
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特征选择的目的是什么？
、、、
我有一个小的医学数据集(200个样本)，其中只包含6例情况，我正试图预测使用机器学习。到目前为止，数据集对于预测目标变量并没有证明是有用的，并且导致模型具有0%的召回率和精确性，这可能是由于数据集有多小。然而，为了从数据集中学习，我应用了特征选择技术来推断哪些特性在预测目标变量方面是有用的，并查看这是否支持或与之前的文献相矛盾。因此，预测性能没有得到改善。但是，应用特性选择返回的特性使我对数据有了更深入的了解。提高
浏览 0提问于2022-05-25得票数 1
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数字图像不同预测
、、
上面的8位被预测为2，而下面的8位被正确地预测为8。我不确定是什么使这两幅非常相似的图像在同一个模型下被不同的预测。
浏览 6提问于2021-08-22得票数 0
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假设我正在为一个应用程序构建一个机器学习模型，在该模型中，我不需要对所有新样本进行预测，并且给出了一个新样本，那么在担心预测不太可能好(例如，如果新样本似乎与训练样本非常不同的情况下)时，最好不要进行任何预测我称之为限制哪些新样本来预测“模型护栏”的想法，因为我不知道官方术语。使用距离度量将新样本与培训数据进行比较，并且只有在有足够数量的培训数据与新数据足够接近时才进行
浏览 0提问于2019-12-05得票数 3
我有一个数据集，其中我有4个匿名变量，如下所示，而且目标变量也是匿名的：谁能告诉我在机器学习中如何处理匿名特征，从这些匿名变量中进行特征工程的最好方法是什么，我如何从这个特征中提高我的预测能力
浏览 18提问于2020-02-07得票数 0
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当我使用()的预测命令时，经常会遇到以下错误：
$ gcloud beta ml predict --model=mnist --instances=data/predict_sample.tensor.json
浏览 1提问于2016-10-19得票数 0
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我对机器学习相当陌生。在过去的7-8年里，我一直在机械模拟领域工作，我意识到有一些潜在的领域，我每天都在做同样的事情，但是ML可以使这些活动自动化。
浏览 0提问于2022-12-08得票数 0
它们工作得很好，但我想用机器学习来做一些事情。到目前为止，我遇到了试图创建我的功能的问题。使用经典的年、月等日期并不能给我带来好的结果。然而，这是可行的，但我的问题是，当我试图提前几天预测时，该功能并不能真正起作用，因为我无法获得当天的平均值。我主要关心的是试图找到一个好的功能，我的预测未来的数据帧也有。其中包含了我的数据的图片。
浏览 5提问于2021-09-30得票数 0
我们目前正在用Python为一家本地公司实现ML模型，以预测0-999分范围内的信用评分。从数据库中提取了11个自变量(信用历史和支付行为)和一个因变量(信用评分)。Neural Networks: 122.301840 任何关于如何提高模型准确性的帮助都将不胜感激。 致以亲切的问候。
浏览 89提问于2021-01-04得票数 0
我有一些数据(路透社)。我把训练和测试数据组合成一个大的数据集。我洗牌整个数据集。然后，我将数据集分割成50%。50%用于培训，50%用于测试。我在它上运行fit，运行5次，validation_split = 0.2然后用测试数据调用评估，得到acc = 71%。
当我重复使用火车数据(而不是测试数据)进行评估时，为了查看发生了什么，我得到了9
浏览 2提问于2022-02-12得票数 0
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嗨，我面临的问题是，我有数据集来判断人是否感到寒冷，给我的数据集被称为坏数据集，我希望最大限度地提高模型的准确性和精度。
浏览 1提问于2022-12-03得票数 0
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如果我有一个预算来检查错误预测的样本并对它们重新命名，那么选择模型确定但错误的样本还是模型不确定的样本更好呢？另一方面，如果我选择的样本模型是不确定的，我将始终获得洞察力(样本可能有50%的坏标签比率，不能从样本中学习标签，等等)。但它可能不像高自信的假阳性/假阴性那么有价值。
我应该选哪一组？
浏览 0提问于2021-03-24得票数 1
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我正在开发一个机器学习项目，在这个项目中我需要预测酒店房间的价格。 由于我的数据集中还有酒店的名称，因此我希望通过在名称特性上使用DictVectorizer来提高模型的性能。
浏览 34提问于2019-12-06得票数 0
我有一个连续标签的数据集，范围从1到5，具有9个不同的特征。所以我想手动给每个特征赋予权重，因为一些特征对标签的依赖性很小，所以我想给那些对标签有更多依赖性的特征更多的权重。如何手动为每个功能赋予权重？有可能像这样给出权重吗？有可能吗？
浏览 7提问于2018-02-19得票数 0
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最近，我熟悉了可解释的ML，并发现了一些库，如LIME。如果你能向我建议一些图书馆，以及每个图书馆的优点，我将不胜感激。
浏览 0提问于2021-03-22得票数 2
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