prediction

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    DotNet Google API身份验证问题

    我正在尝试为.Net（VB.Net）运行Google Prediction API，但我遇到了一些问题。 有人有使用服务帐户密钥验证的代码示例？ 我的代码： Dim myService As New PredictionService() Dim myInput As New Data.Input() Dim myInputData As New Data.Input.InputData()
    .net google-api prediction service-accounts 2017-05-04

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    R - 交叉验证中的两种预测

    当我使用交叉验证技术和我的数据时，它给了我两种类型的预测。 CVpredict和预测。那两者之间有什么区别？我想cvpredict是交叉验证预测，但其他是什么？ 下面是我的一些代码： crossvalpredict <- cv.lm(data = total,form.lm = formula(verim~X4+X4.1),m=5) 这是结果： fold 1 Observations in
    r prediction cross-validation 2017-05-08

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    ANN形状的销量预测

    的输入（功能）和预期输出为我的ANN是这些： 输入1：产品ID（数字，转换为双） 输入2：年过去（1900..2017，转换为双） 输入3年的月份（1..12，转换为双） 预期输出：销售月（投数出售，单位加倍） 我需要预测某一年某个产品的销售。 我应该放多少层和多少层神经元？
    neural-network artificial-intelligence layer prediction biological-neural-network 2017-05-09

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    重新编译txt文件（从Windows到Unix）

    我用Java编写的大学项目，从推特Twitter推出并分析它们。 在第一阶段，我会推送推文;在我将Linux服务器程序联机后，我必须在Windows机器上执行此操作，然后使用它来分析带有用户反馈系统的推文。 当我在Linux机器上打开txt文件时，它询问我是否要在UTF-8中转换，然后单击是。但由于此操作，某些特殊字符的格式不正确。如果我尝试以原始格式（可能是CP1252）与iconv重新转换，它
    java utf-8 type-conversion prediction 2017-05-10

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    回归 - 样本外预测

    我试图找出如何处理我的预测问题，我不确定我的理解是否正确，所以如果有人能帮助我，这将是非常好的。首先，我的目标是预测回归的时间序列。除了使用ARIMA模型或其他启发式车型我想专注于机器学习技术，如回归，如随机森林回归，K近邻回归等。这里是数据集的概述： Timestamp UsageCPU UsageMemory Indicator Delay 2014-01-03 21:50:00 31
    r time-series prediction forecasting predict 2017-05-20

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    Tensorflow Slim恢复模型和预测

    我目前正在尝试学习如何使用TF-Slim，并且我正在遵循本教程：https://github.com/mnuke/tf-slim-mnist。 假设我已经在检查点中保存了训练有素的模型，那么现在如何使用该模型并应用它？就像在教程中，我该如何使用训练有素的MNIST模型，并提供一套新的MNIST图像，并打印预测结果？
    model tensorflow prediction mnist tf-slim 2017-05-23

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    使用机器学习来预测二手车的价格

    我有一个大型的二手车表。 标题是这样的： maker | model | year | kilometers | transmission | gas_type | price 我做了一个预测模型，这项工作是这样的：每次我想知道一辆车的价格时，我通过品牌和型号过滤数据，然后我跑二次回归，以年和公里为参数。 结果是确定的，但不适用于每辆车。 问题是，同一个制造商和型号有不同的“版本”。 （它与完
    machine-learning cluster-analysis prediction 2017-05-23

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    Keras多种输出：自定义损失函数

    我使用的是多输出模型keras model1 = Model(input=x, output=[y2,y3]) model1.compile((optimizer='sgd', loss=cutom_loss_function) 我custom_loss_function是; def custom_loss(y_true, y_pred): y2_pred = y_pred[0]
    model keras prediction loss multipleoutputs 2017-05-25

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    为什么我的keras模型获得了很好的准确性但是不好的预测呢？

    所以，我正在尝试制作一个可以预测涂鸦的模型。我使用谷歌的快速绘制数据：https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset/full/numpy_bitmap这是图像呈现为28x28灰度位图numpy阵列。我只选了10个班，并拿了60,000张照片进行培训/评估。我获得了91％的测试准确性。当我试图用来自测试数据的数据
    python numpy model keras prediction 2017-05-28

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    在NBA Logistic回归拍我使用NBA打出的数据和我在尝试使用不同的回归技术拍摄的预测模型数据

    。警告消息： glm.fit：然而，当试图用逻辑回归模型，我遇到下面的警告信息的算法没有收敛。此外，似乎这些预测根本不起作用（不是从原来的Y变量（make or miss）改变而来）。我将在下面提供我的代码。我从这里得到的数据：Shot Data. nba_shots <- read.csv("shot_logs.csv") library(dplyr) library(ggplot2) l
    r logistic-regression prediction 2017-04-26
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