请推荐一个好的机器学习分类器来对数据集进行真实分类。此外，是否有可能在这样的分类器中指定自己的规则/特征来进行真实分类？谢谢你的所有建议。
浏览 7提问于2010-11-23得票数 5
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我在Python语言中有一个使用H2o的分类模型，它的AUC = 71%我如何确定哪个阈值的准确率为71%？
浏览 17提问于2020-06-02得票数 0
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我正在做一个使用python中的朴素贝叶斯分类器进行文档分类的项目。我已经使用了nltk python模块来做同样的事情。这些文档来自路透社数据集。我使用这些值来训练分类器，但准确率非常低(53%)。我应该做些什么来提高准确率？
浏览 2提问于2012-05-09得票数 2
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然而，与预期的92%的准确率相比，训练集和测试集的准确率不超过67%。我熟悉softmax和多项式回归，使用scratch python实现和使用获得了超过94%的结果。我使用CIFAR-10数据集进行了同样的尝试，在这种情况下，准确率太低，只有10%左右，相当于随机分配类。这让我对tensorflow的安装产生了怀疑，但我对此并不确定。
这是。
浏览 17提问于2017-04-24得票数 3
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我从这里尝试了tflearn示例代码：
但奇怪的是，损失从未下降，在整个训练过程中，我看到的所有验证准确率都是10% (相当于此数据集的随机精度)。
浏览 6提问于2016-08-11得票数 0
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数据已在matlab中标准化，并从mat文件导入到python中。5)cvs_svm = cross_val_score(clf_opt,X,y,cv=StratifiedKFold(10)).mean()我浏览了谷歌现有的帖子，因为LinearSVM和python的不同之处，但它们都没有
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
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我的树莓可以多快地读取我的GPIO？例如，如果我向他发送300Mb/s，他可以读取吗？有人测试过吗？
浏览 13提问于2018-07-27得票数 2
tensorflow/models/tree/master/research/slim中提到的cifar10数据集训练mobilenetV2，唯一的变化是我在CPU上进行了训练，但最终只获得了63%的准确率，但声明的准确率为94%。DATASET_DIR=/tmp/cifar10python train_image_classifier.py \
--train_dir=${TRAIN_DIR
浏览 128提问于2019-10-10得票数 0
我有一个用于CIFAR-10的 CNN，其中我正在使用基于Python3、TensorFlow2.0的数据增强，如下所示： height_shift_range = 0.1,)出什么问题了？
谢谢
浏览 8提问于2020-07-24得票数 0
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我想在我的公司启动一个机器学习项目，而对于花费分析人员来说，一个真正的痛苦就是对购买者订购的产品进行分类，比如维修、工具、原材料等等，因为订单上的描述是免费的，人们几乎可以写任何东西(通常是被批准订单的最低限度)。由于公司是全球性的，所描述的语言是本地语言(德语、西班牙语、英语、俄语、汉语等)。人们可以输入缩写我读过关于用于文本分析的sklearn库的文章，但我在机器学习算法方面真的很新(我已经完成了基本教程)。大多数示例用于分析tweet或抱怨，但如果要考虑文本以外的变量，如数量、单一价
浏览 0提问于2019-01-18得票数 4
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我使用的是Ubuntu 12.04、Python 2.7和PocketSphinx。
如何治好它？
浏览 6提问于2013-04-15得票数 0
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哪些Python库最适合匹配测试字符串？我也有几百万行数据，其中地址有一个郊区字段，但这些都是以自由形式键入的。这意味着他们有拼写错误，以及各种奇怪的问题。(比如使用MT而不是Mount，以及数据输入操作员使用非标准约定之类的东西)我曾想过可能会给每个字母分配数字，然后尝试围绕kNN匹配构建一些函数，其他人建议以某种方式使用Jaccard相似性。
浏览 6提问于2018-05-15得票数 0
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在这个例子中，我没有改变任何东西，但是在两个历元之后，验证集的准确率只有40%，在10个历元之后，只有75%的准确率。即使在20年代之后，我也不能达到95%的准确度。我使用的是Keras 2.0.2，tensorflow-gpu 1.0.1，theano 0.9.0，python 2.7.12。我做错什么了？
浏览 0提问于2017-03-26得票数 1
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我在python中有一个面部识别代码，模型的准确率为85%。如何在基于网络的投票系统中实现人脸识别？
浏览 6提问于2021-12-26得票数 0
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寻找一个库(具有Java或Python API)，可以将语音转换为文本。100%的准确率并不是绝对的要求，因为我只需要为原型运行一些实验。
浏览 2提问于2012-04-12得票数 11
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我在Python和MATLAB中使用了随机森林分类器。在10棵树的集合中，我在Python中获得了80%的准确率，在MATLAB中仅获得了30%的准确率。
浏览 5提问于2015-05-22得票数 2
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我在python中从零开始制作了一个卷积神经网络来分类MNIST手写数字(集中式)。它由8个3x3核的单卷积网络、2x2个最大池层和一个以softmax为激活函数的10个节点密集层组成。当我把整个训练集训练成一个批次大小为1的时代时，我的准确率为95%。然而，当我尝试一个较大的批次大小(16，32,128)时，学习变得非常嘈杂，最终的准确率在47%-86%之间。
浏览 0提问于2021-02-04得票数 0
是否有可能通过使用python代码改变matlab和jupyter笔记本中相同数据集的准确性？对于相同的数据集，首先在matlab中应用，决策树法的准确率为96%，然后使用python代码将相同的数据集应用到jupyter笔记本中，通过k次交叉验证，C4.5 (决策树)的准确率为53%。我在python代码中的过程如下所示：import numpy as npfrom sklearn.model_selectio
浏览 0提问于2019-01-23得票数 2
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此外，我还发现，在使用交叉验证时，我的准确率得分从66%到100%变化很大，通常平均准确率为82% - 85%。有什么建议可以改进这一点，也许可以确保分类器从每个类中选择相同数量的图像？对不起，我是Python的新手！
谢谢你的建议！
浏览 0提问于2015-11-16得票数 4
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