accord.net

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我想咨询一下为什么代码可能会变得无法响应以及如何解决它。我使用Accord.NET比较图像。我的项目的第一阶段是比较两幅图像，即观察图像和模型图像，并确定它们的相似程度;第二，是将观察到的图像与我的整个数据库进行比较，以确定观察图像最可能基于模型分类的方式。现在我专注于第一个。我最初尝试使用ExhaustiveTemplateMatching.ProcessImage（），但它不符合我的需要。现

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Accord.Net Statistics.Tools。 Quartiles方法（）

我目前正在寻找一种方法来计算使用Tools. Quartiles Method (Double[,] ,DoubleRange[])的column vector（即N x 1matrix）的5th percentile，并希望在此获得一些帮助。到目前为止，我的问题来自于类型DoubleRange[]的方法中的说法，因为我不知道如何正确输入它。由于使用了一段代码的说明，请在下面找到： double

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如何在Accord.Net中同步火车和测试代码簿

问：是否有一个随机森林示例将火车和测试集分开？我在Accord-Net ML测试项目中找到的当前示例使用了相同的数据进行培训和测试。显然我遇到的问题是同步测试和训练集中生成的标签（整数）。我生成列车标签用作例如： int[] trainOutputs = trainCodebook.Translate("Output", trainLabels); And the test labels s

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使用Accord.Net和Liblinear更改类别权重

如何使用Liblinear实现为Accord.Net指定用于分类（任何模型）的类别权重。此外，还有自动平衡功能，可以用于类似于sciKit.Learn实施的不平衡数据。在此先感谢

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雅阁框架HiddenMarkovClassifier（TDistribution，TObservation）API

当我升级到雅阁框架3.2.0和运行软件，我得到2 '过时的' 错误：警告1 'HiddenMarkovClassifier' < 'MultivariateNormalDistribution'> '' 已过时：'请使用HiddenMarkovClassifier'<'TDistribution，TObservation'>'来代替。' 警告14'BaumWelchLearning'<'Mult

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这个干净的数据为什么会提供奇怪的SVM分类结果？

我的问题和疑问是粗体下面。我已经使用Accord.NET的支持向量机，通过在他们的文档页面上的例子如this one成功。但是，使用KernelSupportVectorMachine与OneclassSupportVectorLearning进行训练时，训练过程会导致较大的错误值和不正确的分类。下面的模拟示例显示了我的意思。它生成一个密集的训练点集，然后训练一个支持向量机将点归类为集群内的离

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如何找到分类方法的理想内核/算法参数？

我使用多类SVM和深度学习 - NN，我有很多参数可以调整，特别选择正确的内核，什么是选择理想参数的最佳方式？是否可以用任何“目标函数最小化算法”迭代地完成，否则它将永远耗尽？

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在DeepNeuralNetworkLearning继续培训accord.net

我是Accord.net的新手。是否可以保存由Accord.net的DeepNeuralNetworkLearning类培训的模型，然后通过新样本恢复培训？

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简单accord.net机器学习示例

我是新来的机器学习和新的accord.net（我的代码C＃）。我想创建一个简单的项目，在这里我查看一个简单的时间序列的数据，然后我想要accord.net了解它并预测下一个值是什么。这是数据（时间序列）应该是什么样子： X - Ÿ 1 - 1 2 - 2 3 - 3 4 - 2 5 - 1 6 - 2 7 - 3 8 - 2 9 - 1 然后我想它来预测如下

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如何增量培训naivebayes分类器？

使用Accord.NET我创建了一个NaiveBayes分类器。它会根据6组图像处理结果对像素进行分类。我的图像是500万像素，因此50个图像的训练集创建了一组非常大的训练数据。 6每像素int阵列* 500万像素* 50图像。而不是试图将所有的数据存储在内存中，有没有办法增量训练NaiveBayes分类器？多次调用Learn（）会每次覆盖旧数据，而不是添加到旧数据。