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我目前正在解决一个以字符串为目标的分类问题。我已经拆分了测试集和训练集，并通过OneHotEncoder转换字符串属性来处理它们，而且，我还使用StandardScaler来缩放训练集的数字特征。我的问题是对于测试集，我是否需要转换仍然是字符串格式的测试集目标，就像我使用OneHotEncoder对训练集的字符串目标所做的那样，还是让测试集保持原样，分类器将自己完成这项工作？类似地，对于数值属性，我是否必须使用StandardScaler来缩放测试集中的数值属性，或者分类器将在训
浏览 7提问于2018-03-02得票数 0
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我已经使用CNN创建了狗和猫的模型分类器，使用tensorflow.Its准确率约为90%，验证准确率为80%.But当我输入自己下载的猫和狗的图像时，它给出了错误的结果。我确保输入的图像与训练中使用的图像大小相同。
浏览 3提问于2020-05-02得票数 0
我正在使用predict_proba()我得到了这个错误：我打印了结果，结果如下所示： [0.84 0.16] [1. 0. ] [0.96 0.04] [0.97 0.03] [0.95 0.05]][[1.] [1
浏览 3提问于2020-12-30得票数 0
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机器学习的分层分类自上而下方法
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下面是一个摘录示例： parent = latin child在分类方面，扁平化层次结构--我已经这么做了--直观地说并不能解决问题，因为我们完全忽略了类层次结构。当我们面临多类分类问题时，它在使用Weka和选择分类器时也会产生较低的结果。我的问题是，我读过非常模糊的文献和在线文章，关于分层分类是如何实现的。我想用Weka和Python。但我只是想弄清楚在这种情况下如何
浏览 1提问于2016-04-22得票数 3
我们有一个客户要求搜索类似的图像在一个集合使用沃森视觉识别。文档提到，每个集合可以包含100万张图像。因此，我有以下问题：( b)每次上传图像最多需要1秒，标准计划每天有25000幅图像。那么，只有25k的图像可以添加到收集/一天？( d)是否有单独的散装卷计划？
浏览 2提问于2017-06-05得票数 0
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我正在使用KNN分类器对性别进行分类。我想添加一个SVM分类器，而不是具有相同标签0和1的KNN分类器(0用于女性，1用于男性)
我有一个测试示例矩阵sample、一个训练示例矩阵training和一个带有训练示例group标签的向量。
浏览 4提问于2017-02-25得票数 0
我正在尝试用OneVsAll来训练一个多类logistic回归模型。我的数据集有超过1000个类和200万个培训示例。
据我所知，这种方法将训练1000个不同的分类器，每个班一个。在这样做时，每个类的一组正示例很容易识别。但是，每一个分类器的负数是什么？这组负数=我整个训练数据中的所有其他数据点吗？这会不会造成一个不平衡的问题，并降低每个分类器的有效性？
浏览 0提问于2019-11-21得票数 0
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我需要通过训练样本来学习分类器，并对测试样本进行分类。我的例子是很长的文本。我想使用一个特征集，其中第i个元素是第i个最频繁的单词，例如，第一个特征是最频繁的单词。我的问题是，如果我使用字符串功能，那么我就不能使用我想要的分类器。如果我使用名义特征，我会将第一个特征作为我的训练示例中最常用的单词。对于测试示例，第一个特征是我的测试示例中出现频率最高的单词。所以这些特征是不同的，当我想使用分类器时，weka说它不匹配。
你有解决方案吗？
浏览 3提问于2013-08-12得票数 0
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我正在尝试使用带有SMOTE的FilteredClassifier在WEKA上运行5折交叉验证。 据我所知，我应该在每个CV折叠中应用SMOTE来获得我的CV错误。 有没有人有关于WEKA如何在FilteredClassifier中使用 Evaluation().crossvalidate_model(INPUTS) 我正在使用带有weka-wrapper的python。 谢谢!
浏览 27提问于2019-03-06得票数 1
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我试图解决多类、单标签文档分类问题，将单个类分配给文档。文档是特定领域的技术文档，附带技术术语：在小语料库中使用wor
浏览 2提问于2021-04-07得票数 0
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我有一个Python脚本，它成功地创建、训练和挑选了一个用于字符串情感分析的朴素贝叶斯分类器。我已经修改了找到和的代码片段，这对于像我这样的见多识广的初学者来说是很棒的。然而，这两种资源都没有展示如何使用腌制分类器。以前的StackOverflow应答(和)暗示，分类器对象本身和特征向量都应该保存到磁盘中，然后一起加载以供以后使用，但是对于应该如何实现这一点没有包含语法。编辑：这段代码使用来训练和存储分类器：
...我的问题是一个单独的.py文件，在这个文件中，我尝试对这个分类<
浏览 8提问于2017-06-28得票数 0
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通过使用分类器创建的.vec文件，我使用了以下命令的haartraining：
opencv_traincascade -data classifier -vec positivies.vec -bg但我的问题是，是否有可能使用男性面部作为正面样本，女性作为负面样本来训练和使用haarcascade进行性别分类？
浏览 0提问于2015-01-15得票数 0
据我所知，AdaBoost的工作方式是将一个弱分类器(通常是一个一级决策树)与以前的其他弱分类器的线性组合连接起来，以提高其每次迭代后的精度。
浏览 0提问于2023-04-24得票数 0
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在开发人脸识别时，我们首先需要检测faces.Recent的方式是在已知的数据库上训练系统，即人工智能和神经网络。我想知道这种训练是如何完成的？
浏览 0提问于2011-11-24得票数 0
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我正在研究的一个问题是：测试集是维数的张量：250、3、32、32
数据集是来自CIFAR-10的子样本，所以这些是图像。kNN的过程不是要查找特定示例中最近的“多数”邻居吗？为什么第一步要求我在这里找到训练和测试之间的距离，这是毫无意义的？(我目前认为这是取两个随机和无关图片之间像素值的差值。)我不应该在训练集之间找到一个“标签”，然后把这个例子分类</em
浏览 0提问于2021-09-02得票数 0
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CNN用于顺序分类
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我们如何设计一个CNN的序号分类？
我正试着分析植物叶片图像中的疾病。我已经把疾病分类做好了。现在我们需要将疾病的严重程度分类为1到10 (序数)，其中1几乎没有叶上病变部位的痕迹，10是完全患病。我如何处理训练样本在每个序数水平上的不平衡？
浏览 0提问于2017-10-04得票数 1
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我面临着一个文本分类问题，我需要将示例分类到34个组。对于一些小群体，分类精度相当高。我猜这些群体可能有特定的关键字来识别和分类。而对于一些人来说，准确率很低，而且预测总是针对大型群体。
我想知道如何处理“低频示例问题”。简单地复制和复制小组数据会起作用吗？或者我需要选择训练数据并扩展和平衡数据大小？有什么建
浏览 2提问于2013-07-12得票数 3
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我正在训练所有的三个识别器(特征，费舍尔，LPBH)使用CvHaarClassifierCascade。问题是，predicts识别：：预测几乎总是预测匹配。是否有参数可以配置LPBH以避免这种行为？
浏览 2提问于2014-07-22得票数 1
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所有规则中错误分类的总和(见树)是2097 (来自895+700+428+74)。但是混淆矩阵是2121 (来自1999+122)。有人能解释一下这种差异吗？数字怎么会不一样呢？
浏览 6提问于2016-08-27得票数 0
在我一直在线关注的示例中，训练给定分类器的唯一方法是在一系列好的和坏的tweet上训练它。有没有办法在单个糟糕的单词上训练相同的分类器，而不是必须有一个正面和负面的推文示例。我觉得只用否定和肯定的词来训练它会提供更多的数据，因此也会得到更准确的结果。与大量正面和正面推文的例子相比，查找负面和正面单词的列表也容易得多。
浏览 0提问于2014-04-29得票数 1
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