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我正在处理text2vec程序包和caret的文本分类问题。在使用caret构建不同的模型之前，我使用text2vec来构建文档项矩阵。目标是使用标记的训练数据来识别两个字符串之间的字符串相似性。然而，培养了线性SVM模型时，得到了一个数警告消息，摘录如下：警告消息：1：在svm.default（X = as.matrix（X）中，Y ='，核心=“线性”，...：变量'流感'和 'peri

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Jsoup解析错误（标签p范围内的标签表）

当我解析此代码Jsoup： <p> <table>[...]</table> </p> Jsoup返回： <p></p> <table>[...]</table> 这是一个错误？我怎样才能解决这个问题？

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在WPF中保存动态创建的对象

在我的WPF应用程序中，我向用户呈现了一个表单，用户填写了关于例如一个位置。这些表单条目然后用于从自定义类构建对象，并在下一个视图中显示有关输入位置的详细信息。我需要的是一种能够保存动态创建的对象的方法，以便当应用程序关闭并重新打开时，我可以显示先前输入的对象的名称属性，以便用户可以重新打开之前输入的对象的数据。想我可以将它们序列化成.osl文件，但只保存公共值。所以我想那里肯定有一个更简单

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IndexError：列表索引超出Python中用于计算SVM的字典范围

这是我编写的用于计算SVM的代码。 from matplotlib import style import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt style.use('ggplot') class SVM: def __init__ (self, visualization=True):

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如何绘制svm和svm之前的结果？

我使用svm函数运行svm。在svm中，我可以在内核参数中输入线性参数，辐射参数和多项式参数。因此，我想找出svm之前的数据分布并确定使用三个参数中的哪一个。如何输入代码来检查目标变量中的数据分布？另外，如何绘制svm的结果？我已经做了计算器中的所有代码，但我得到了以下错误： Error in Summary.factor(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2

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属性投影不能为空

我想创建一个使用无服务器框架的表，即使我已经为GSI指定了投影，无服务器抱怨属性投影不能为空。我的语法错了吗？如果我删除GSI部分，它工作得很好。 Table1: Type: "AWS::DynamoDB::Table" Properties: AttributeDefinitions: - AttributeName: "uid" Attrib

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特征是具有给定的信息不兼容使用tf.contrib.learn.SVM

评估（）代码如下： def svm_tf(file): X,Y,training_size, index = process_data(file) def input_fn(): return { 'example_id': tf.constant(index[:training_size]), 'multi_dim_feature

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支持向量机过度拟合我的数据

我想为虹膜数据集做出预测。我决定为此使用svms。但是，它给我一个准确的1.0。这是过度配合还是因为模型非常好？这是我的代码。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) svm_model = svm.SVC(kernel='linear', C=1,gamma

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哪种方法可以检测文档中是否存在手写签名？

我是机器学习的新手。我试图找到一种方法来检测扫描文档中是否存在手写签名。经过大量研究后，我发现，这对于使用SVM分类器至关重要。因此，当有机器学习时，必须有训练阶段和训练数据集的需要。我碰巧从签名竞赛中获得数据集。那么现在，我是否对我的图像使用segmantation，然后使用svm或比以下更简单：我有25个文档，并将它们标记为签名未签名？

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MongoDB的 “NumberLong/$ numberLong” 的问题，而转换回Java对象

我有一个JSON是somethink像{"Header" : {"name" : "TestData", "contactNumber" : 8019071740}} 如果我插入这对MongoDB的它将会像 {"_id" : ObjectId("58b7e55097989619e4ddb0bb"),"Header" : {"name" : "TestData","contactNumber" :