1回答
我知道评估无监督模型通常很困难。然而，由于我是NLP的新手，我想我应该问一下是否有办法比较两个主题模型。我有一个STM和一个LDA模型，但如果有人问我如何选择其中一个和另一个，我没有答案。有没有一种方法，在给定我拥有的数据的情况下，我可以展示一些度量，我可以在一定程度上比较模型和状态，LDA比STM更好或更差？
浏览 20提问于2020-01-04得票数 0
62 10 AB D 157 65 22 CD
我想做无监督和有监督查看在线资源，我发现我可以使用kmeans进行无监督，但我不知道如何在不丢失大量数据的情况下处理NAs。我也不知道如何处理数量变量“学校”。对于无监督聚类和监督聚类，有没有办法同时解决这两个</em
浏览 0提问于2018-02-01得票数 0
2回答
我试图用这个命令来量化快速文本中的无监督模型。model.quantize(input=train_data, qnorm=True, retrain=True, cutoff=200000)
有没有其他方法来量化无监督的模型？
浏览 3提问于2020-08-11得票数 2
回答已采纳
我用Python在一个包含大约200个样本的小监督数据集上训练和测试了一个KNN模型。我想将这些结果应用于一个包含数千个样本的更大的无监督数据集。我的问题是:有没有一种方法可以使用小的监督数据集来拟合KNN模型，然后更改大的无监督数据集的K值？我不想通过使用较小数据集中的低K值来过度拟合模型，但不确定如何拟合模型，然后在Python中更改K值。 使用KNN可以做到这点吗？有没有其他
浏览 34提问于2019-01-31得票数 0
回答已采纳
1回答
词缀:将监督模型转换为无监督模型
、、、、
我想加载一个预先培训的装饰，使我自己的非监督FastText模型无效，并使用我的数据集进行再培训。有没有办法将受监督的KeyedVectors转换为无监督的FastText？如果可能的话，这是不是个坏主意？
我知道监督模型和非监督模型有很大的区别。但我真的想试着使用/转换这个，并重新训练它。我没有为我的案例找到一个训练有素的无人监督的模型(这是一个葡萄牙
浏览 2提问于2021-07-21得票数 0
回答已采纳
我正在试着测试我的非监督K-均值聚类是否能够正确地聚集我的数据。我有一个无监督的K均值聚类模型输出(如下面的第一张照片所示)，然后使用实际的分类对数据进行聚类。下面的照片是实际分类。📷kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(myData)对我来说，比较无监督的KMeans聚类<
浏览 0提问于2017-03-09得票数 7
回答已采纳
快速文本官方网站(fasttext.cc)上的例子(与单词表示相关)表明，可以计算使用cbow (或skip-gram模型)(简而言之，无监督学习模型)导出的向量上的最近邻居。据称，这可以使用模型(model.get_nearest_neighbors)上的get_nearest_neighbors函数来完成。然而，当我尝试使用Python (3.7.)它向我显示了一条消息，即该函数不存在于无专家学习模型的快速文本中，实际上，当我查看快速文本帮助时，我没有看到该函数。唯
浏览 31提问于2019-09-12得票数 4
1回答
神经网络训练后如何提取图像特征？
、、、、
有没有办法从一组图像中学习无监督的特征。与学习神经网络并给出新文档的word2vec或doc2vec相似，我们得到了它的特征。
与此类似的是，显示它可以加载学习到的nn模型，并对新图像进行特征预测。假设在这个中，如果我想得到所有X_train和X_test的cnn功能.有办法吗？另外，如果我们可以获得每一层图像的权重，我们就可以将它们叠加起来，并作为特性使用。在这种情况下，是否有办法得到同样的。如果我们将这些特征作为向量，那么将这些特征用于无监
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
回答已采纳
2回答
我知道WKS是有监督的学习，因为我们必须用模式和分类法来训练WKS，才能得到想要的结果。有人能帮我了解一下沃森NLU吗，我们没有训练NLU，它会根据内部实现返回结果吗？NLU自己训练过吗？沃森NLU是否有监督和无监督的学习API？
谢谢
浏览 4提问于2017-11-02得票数 2
回答已采纳
从基本理论上看，knn是一种有监督的算法，而k-均值是一种无监督的算法。然而，在Sklearn有一个无监督学习(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html在SkLearn，这个无监督的knn到底是什么版本？如果是的话，它是如何被无监
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
回答已采纳
有没有办法将生成的主题从LDA映射到文档列表，并确定它属于哪个主题？我感兴趣的是使用无监督学习对文档进行聚类，并将其划分到适当的聚类中。我在等你们好的解决方案。:)
Ps。我正在使用Gensim进行NLP。
浏览 22提问于2019-11-23得票数 0
回答已采纳
我看到的一个普遍规则是- predict()属于监督学习类，transform()属于无监督学习类。与fit()一样，根据上下文的不同，transform()可能有不同的含义。对于一个训练班，fit()的行为是不同的，并对<em
浏览 0提问于2020-06-07得票数 7
回答已采纳
2回答
在监督学习中，这似乎是完全正确的。在没有监督的学习中，过度适应是一个问题吗？
如果是，我们是否可以使用PCA来防止过度安装?
浏览 0提问于2017-03-16得票数 5
回答已采纳
根据我对用于图像分类的无监督DNN的理解：隐藏层表示由反向传播所识别的低得多的“特征”。
由于模型是生成的，输出层也是64 x 64图像。
浏览 0提问于2018-05-17得票数 3
回答已采纳
2回答
我对机器学习、NLP和LDA都比较陌生，所以我甚至不确定我是否完全正确地处理了我的问题；但我正在尝试使用已知主题和多个主题选择进行无监督的主题建模。我可以用每个单独的主题标记我的每一个文档，并且我的无监督集实际上变成了有监督的(LLDA是一种有监督的技术)。那么，有没有什么算法(我假设修改了LLDA，但我在这方面又不是很了解)，可以让人使用某种形式的直觉来帮助一个无监督的主题模型，其中包含选择多个主
浏览 47提问于2019-02-22得票数 1
现在，我在数据集A上训练了一个有监督的算法，使用标签作为从属/目标变量来预测异常，最后使用经过训练的监督模型对其余数据进行异常预测(A称赞)。请注意，我在两个阶段(无监督和监督)使用相同的变量/特性集。发帖的原因是当我训练监督模型时，我得到很高的roc分数，大约是0.99XX，这是可疑的。我不能使用监督模型，因为我没有标签。
浏览 0提问于2019-09-17得票数 1
我正在尝试为一个图像到图像转换应用程序构建一个CNN，模型的输入是图像，输出是置信度图。在训练过程中，没有标记的置信度作为基本事实，但设计了一个损失函数来引导模型到适当的输出。所以我的问题是，有没有办法用keras或tensorflow建立一个无监督的CNN？如果是这样，我应该怎么做才能构建一个？有没有我可以参考的应用程序示例？ 提前感谢！
浏览 17提问于2019-04-15得票数 4
数据分类(使用专用的基于距离的方法)与数据聚类(有特定的定义方法，如k-means)有什么不同和相似之处？
数据分类是数据聚类的一个子主题吗？
浏览 0提问于2020-12-27得票数 5
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
