machine-learning

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    我正在使用libsvm进行二进制分类..我想尝试使用grid.py,因为它可以改善结果..我在单独的终端中运行了五个文件的脚本,并且脚本运行了超过12小时.. 这是我的5个终端的现在的状态: [[email protected] tools]# python grid.py sarts_nonarts_feat.txt>grid_arts.txt Warning: empty z range [

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    我想检测图片中的人物,如 谁可以告诉我如何训练一种人物分类器的使用,所以我们可以使用分类器来检测任何图片中的人。

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    对于某些文本处理项目,我们需要在支持向量机和快速人工神经网络之间做出决定。 它包括上下文拼写纠正,然后将文本标记为某些短语及其同义词。 这将是正确的方法?或者是否有这两种替代方案......比FANN和SVM更合适?

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    我听说谷歌使用多达7克的语义相似度比较。我有兴趣找到在上下文中相似的单词(即猫和狗),我想知道如何计算n-gram模型上两个单词的相似度,因为n> 2. 所以基本上给了一个('hello','my','name'), ('hello','my','name'),这个文字就像“你好,我的名字是等等等等,我喜欢猫”,并且我生成了一个3克组合我的','名字','是'), ('name','is','bl

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    我不确定这里有什么合适的术语,但我希望有一个被动运行的应用程序可以接受命令,而无需重新初始化整个事情。 精确的应用程序是一个用Python编写的机器学习系统,需要花费较长时间来训练分类器或加载缓存分类器。一旦分类器加载到内存中,分类器所做的测试用例或预测就会很快发生。 我想要加快分类器已经加载到内存中的优势,而不必重新分类/重新加载,以便我可以通过其他接口(命令行,PHP等)快速访问分类器。 这让

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    很多单变量决策树学习者实现(C4.5等)确实存在,但实际上不知道的人多变量决策树算法学习?

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    假设我有一组加权样本,其中每个样本的相应权重在0和1之间。我想估计一个高斯混合分布的参数,偏向于重量更高的样品。在通常的非加权情况下,通过EM算法完成高斯混合估计。有没有人知道允许传递权重的实现(任何语言都可以)?如果没有,有谁知道如何修改算法来解释权重?如果不是,那么有人可以给我提示如何将权重纳入问题最大对数似然公式的初始公式中吗? 谢谢!

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    我试图分类一个包含离散和连续特征的例子。此外,该示例表示的是稀疏数据,因此即使系统可能已经接受过100个功能的培训,该示例可能只有12个。 什么是最好的分类器算法来完成此操作?我一直在寻找贝叶斯,Maxent,决策树和KNN,但我不确定这个法案是否恰当。我发现的最大障碍是大多数实现不支持离散和连续功能的稀疏数据集和。任何人都可以推荐一个适合这些标准的算法和实现(最好在Python中)吗? 图书馆我

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    我有几个数字数据集需要创建概念层次结构。目前,我一直在通过观察数据(和相应的线图)手动完成此操作。基于我的直觉,我创建了一些可接受的层次结构。 这似乎是一个可以自动化的任务。 有谁知道是否有算法来生成数值数据的概念层次结构? 举个例子,我有以下数据集: Bangladesh 521 Brazil 8295 Burma 446 China 3259 Congo 2952

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    我有一个是/否分类问题,其中误报比误报。 有没有办法将这个事实应用到神经网络中,特别是在MATLAB的神经网络工具箱中?