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1
回答
如何导出谷歌AutoML文本
分类
模型
?
、
我刚刚完成了我的AutoML文本
分类
模型
(单标签)的培训。我发现可以导出"AutoML表格
模型
“和"AutoML边缘
模型
”。但是对于文本
分类
模型
,没有什么可用的。我试着遵循"AutoML表格
模型
“的说明,因为这看起来像最接近文本
分类
模型
的
浏览 4
提问于2022-01-09
得票数 1
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1
回答
为什么CNN
模型
可以识别没有字符段的图像中的字符?
、
我有CNN: ? 为什么它能够识别这个图像? ? 没有任何文本分割?谢谢。
浏览 10
提问于2021-04-02
得票数 0
1
回答
我可以/应该使用对数线性
模型
的输出作为logistic回归
模型
中的预测值吗?
、
、
、
我有一个包含连续变量和
分类
变量的数据集。最后,我想建立一个logistic回归
模型
来计算响应二分变量的概率。将对数线性
模型
应用于
模型
中的
分类
变量以测试它们的交互作用,然后使用指定的交互作用作为logistic
模型
中的预测值,这是可接受的吗,甚至是一个好主意?step(object = model, direction = "backward") 然后,使用automodel的输出以及ContinuousA和ContinuousB的值建立logistic回归
模型
浏览 2
提问于2015-02-21
得票数 0
1
回答
机器学习问题.不同课程的训练和测试
、
、
、
"scale"),是否有一个
模型
换句话说,我想要一个
模型
,它可以告诉我,那朵花与他训练的花完全不同。有可能吗?
浏览 0
提问于2022-03-08
得票数 0
1
回答
混合卷积神经网络与常规神经网络
、
、
卷积神经网络通常是图像
分类
和语义分割的最佳选择。
分类
/数字数据(年龄、身高、城市等)另一方面,传统的机器学习
模型
,如(深度)随机森林
模型
、支持向量机
模型
或传统神经网络
模型
处理效果最好。是否有将卷积神经网络和传统神经网络相结合的混合结构来对图像和
分类
数据集进行
分类
?这种“混合”数据集的一个很好的例子是ISIC数据集,它包含数千张皮肤生长的图像,以及每幅图像的患者年龄和性别等
信息
。假设情况下,包含这些
分类
浏览 0
提问于2018-06-12
得票数 1
1
回答
语言建模的交叉熵
、
、
、
我目前正在做一个使用语言建模的
分类
任务。该项目的第一部分涉及使用n-gram语言
模型
来使用c5.0对文档进行
分类
。该项目的最后部分要求我使用交叉熵对每个类进行建模,并根据这些
模型
对测试用例进行
分类
。有没有人有使用交叉熵的经验,或者链接到关于如何使用交叉熵
模型
进行数据采样的
信息
?任何
信息
都是很棒的!谢谢
浏览 2
提问于2011-03-10
得票数 3
回答已采纳
1
回答
为什么有些TensorFlow集线器
模型
不能很好地调节?
、
、
、
、
我只是用TensorFlow学习图像
分类
,发现有一个TensorFlow集线器,我们可以使用很多
模型
来完成很多
分类
任务。例如,我想建立食品
分类
和发展
模型
,以便该
模型
将涵盖我国的食品,并有较高的准确性对某些特定的食品。我试着使用和调优这个
模型
:,但是为什么会有这样的
信息
:
模型
不能很好地调优?是什么使一个
模型
可以被微调而不能被微调呢? 谢谢。
浏览 10
提问于2022-02-19
得票数 2
3
回答
精细文本
分类
--什么算法?
、
、
、
我正在寻找实现一个大约150个类别的
分类
器(可能在Java中),主要用于tweet(所以非常小的文档),类的.Some有非常相似的域,例如。
浏览 1
提问于2013-05-01
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何在matlab中组合两种
分类
模型
?
、
、
、
、
有没有什么办法可以将"FrontalFaceCART“和"ProfileFace”这样的两个
分类
模型
组合成一个,以获得更好的结果? 谢谢。
浏览 5
提问于2016-02-28
得票数 1
1
回答
使用h2o.deeplearning时的r-错误消息
、
、
、
错误
信息
:详细
信息
:在字段上的错误:_stopping_metric:停止度量不能被错误地
分类
为回归。我得到了这个错误,但实际上我使用h2o.deeplearning来解决
分类
问题,我不想运行回归
模型
。我如何具体说明这一点?
浏览 0
提问于2017-07-06
得票数 1
1
回答
是否有一个深度学习
模型
来处理用于
分类
的47800+类?
、
、
我试图用47893个类和13亿(1,302,687,947)数据样本构建一个文本
分类
器。用这种数据建立的最好的
分类
器是什么?每个数据标签将包含行业,部门,专业化,规范化的角色
信息
和数据有标题和技能
信息
。我尝试用少量的数据构建一个
分类
器,我可以看到数据有足够的不同
信息
来区
分类
信息
。数据大小为4.56GB。label information-----> <---------------data--------------------------
浏览 0
提问于2023-02-01
得票数 3
1
回答
如何从权重文件中提取经过训练的
模型
信息
?
、
、
我已经得到了用于音频
分类
的
模型
的预训练
模型
权重文件。如何从给定权重中提取
模型
信息
(例如,用于构建体系结构的层数)?这个问题是在面试中提出的。如果可能的话,从它的权重中提取
模型
信息
。
浏览 1
提问于2020-03-06
得票数 0
1
回答
分类
信息
能改善对样本外类别的预测吗?
、
、
、
现在,假设所有记录都添加了一个
分类
特性,可以将其编码为附加
信息
,以提高
模型
的预测能力。到现在为止还好。但是现在,假设我们想要使用对数据进行训练的回归器,包括
分类
特性,来预测记录中没有表示在训练数据中的新类别。在这种情况下,
分类
信息
是否变得无用(或者更糟?)是否应该在没有可用的
分类
信息
的情况下对
模型
进行再培训,以获得最佳的泛化性能(因为它以前适合于不属于此数据集中的类别)?或者,在培训数据中了解类别成员是否可以提高样本外类别的预测能力?
浏览 1
提问于2016-11-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在Keras中显示多类图像
分类
任务的验证精度?
、
、
、
我在Keras (v2.4.3)中实现了一个多类图像
分类
神经网络。我想在编译和拟合后评估我的
模型
的性能。 ? 然而,在训练之后,没有用于验证过程的
信息
。 ?因此,我检查了历史关键字和历史记录,发现根本没有关于验证的
信息
。 ? ? 如何显示用于训练
模型
的验证(
分类
)准确性?任何回应都将不胜感激!
浏览 31
提问于2020-12-07
得票数 0
1
回答
face_recognition knn算法:有没有可能在生成的.clf文件中添加更多的面孔,而不必重新训练所有内容?
、
、
、
、
我正在使用库中的KNN方法来训练一些人脸,该方法生成一个包含用于识别的训练
模型
的.clf文件。我可以在这个文件中添加更多的面孔,而不必重新训练所有东西吗?
浏览 1
提问于2018-05-27
得票数 0
1
回答
如何提取/裁剪被
模型
分类
的部分图像?
、
、
、
、
我刚开始深入学习,我想知道是否有一种方法可以提取包含不同标签的图像部分,然后将这些部分提供给不同的
模型
以供进一步处理?例如,考虑狗和猫的
分类
。假设图像同时包含猫和狗。我们成功地
分类
了图像包含了两者,但我们如何
分类
的品种的狗和猫在场? 本文提出的方法是提取/裁剪图像中包含狗和cat.And的部分,然后将这些部分分别输入到各自的狗种
分类
模型
和猫品种
分类
模型
中。
浏览 3
提问于2019-10-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
mxnet列车图像
分类
模型
、
、
由于没有一步一步的指南来学习如何使用mxnet训练图像
分类
模型
或提高已经存在的
模型
的精度,例如,我有5个类别的图像,我想训练一个可以很好地对这5个类别的东西进行
分类
的
模型
。另外,mxnet指南找不到详细
信息
。我该怎么做?有没有github项目?
浏览 3
提问于2016-05-18
得票数 2
1
回答
如何对机器学习
模型
进行物理测试?
我已经实现了一个机器学习
模型
,它检测声音(例如:喇叭、警报器、锤子等)并预测声音的类型。我必须在任何物体的实际声音上对
模型
进行物理测试。我该怎么做?
浏览 0
提问于2018-07-12
得票数 -2
1
回答
什么时候应该使用确定性
分类
而不是概率
分类
?
概率
分类
器看起来真的很好,因为它们提供了比确定性
分类
器更多的
信息
,即估计类成员资格的概率,而不是
模型
认为单个数据应该属于哪个类。 那么在什么情况下,你会选择确定性
分类
器而不是概率
分类
器呢?
浏览 0
提问于2021-04-01
得票数 3
回答已采纳
1
回答
ValueError:不支持多类格式
、
、
、
、
当我尝试使用metrics.roc_auc_score时,我得到了ValueError: multiclass format is not supported。 import lightgbm as lgbdef train_model(train, valid): dvalid = lgb.Dataset(valid, label=y_valid) param = {'num_leaves': 64, &
浏览 281
提问于2019-10-17
得票数 3
回答已采纳
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