text-classification

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我已经建立了一个增量学习模型，但不知道它是对还是错我有2个训练数据第一个包含20000行，第二个包含10000个行，它们都有两列描述和ID ......在我的学习模式是工作的罚款是针对给定描述分类正确ID离线的情况下.. datafile_train首先是训练数据 datafile_train1的第二次训练数据我使用SGDClassifier和partial_fit方法增量 1 ）Countve

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是否有可能将矢量初始化为另一个附加元素的复制

我有一个静态的std::vector<string>类。我想从中派生出来，并在派生类中扩展向量。事情是这样的： class A { static std::vector<std::string> column_names; }; std::vector<std::string> A::column_names = {"col1", "col2"}; class B : publ

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从tensorflow tensorflow保存示例文本分类模型/ examples/learn/text_classification.py

我们正在尝试使用TensorFlow示例中的文本分类示例（tensorflow/examples/learn/text_classification.py）。它适用于db_pedia数据。现在我们试图使用Saver保存/恢复模型，但我们没有获取使用Saver API的位置，因为text_classification.py中的代码根本不使用Session，并且Saver API需要会话来保存/恢复

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基于此推文的用户情感分析和分类？根据推文对用户进行分类（正面或负面）的最佳方法？

我对基于追随者鸣叫Twitter帐户的追随者的分类（正极/负极）工作，收集数据得到了所有的追随者，并从该他们的鸣叫每个鸣叫的各自帐户情绪分析和标记为（正/负/中性）其中哪一种是正确的？如果没有...有没有更好的方法？我的用户分类方法1：以来的中立性得分为0，删除所有中性标记的鸣叫采取的积极和消极的鸣叫计数有在所有推文中只有17％为负面推文（pos + neg）我不停的阈值作为34

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使用Scikit-learn进行信息增益计算

我正在使用Scikit-learn进行文本分类。我想计算每个属性相对于（稀疏）文档项矩阵中的类的信息增益。信息增益定义为H（Class） - H（Class | Attribute），其中H是熵。使用weka，这可以通过InfoGainAttribute来完成。但我还没有在scikit-learn中找到这个方法。但是，信息增益上面的公式与互信息是相同的度量，它已经是suggested。这也匹

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培训数据准备

我正在尝试通过创建一个字符文本的热编码来准备数据文件，我可以稍后使用这些编码来训练我的模型进行分类。我有一个由字符行组成的训练数据文件，我最初正在做它们的整数编码，然后是一个热门编码。例如这是数据文件的外观： afafalkjfalkfalfjalfjalfjafajfaflajflajflajfajflajflajfjaljfafj fgtfafadargggagagagagagavcacac

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如何使用tensor2tensor分类文本？

我想要使用tensor2tensor来进行二进制文本分类只有注意力和没有LSTM或CNN预处理图层。我认为transformer_encoder模型对我来说是最好的，但是我找不到任何预先设定好的Problem或Hparams。任何人都可以给我一个使用tensor2tensor或其他建议的文本分类示例吗？

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通过我的软件包更新dashboard.config

我使用从我的软件包中调用的sectionservice创建了自己的应用程序/部分。我现在试图在本节中添加一个html/angular仪表板视图，但是我找到的所有教程都是关于编辑dashboard.config并在此处添加指向视图的指针。由于我的目标是创建一个独立的软件包，我不想直接编辑此文件，但实用的添加了一个仪表板到我的部分。这可能吗？任何人都可以将我链接到教程或提示我应该使用哪些服务。我

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如何打开Localdb SQL ProjectV12

简短的问题：我有一个visual studio 2015数据库项目。在我的解决方案。我正在使用数据库第一种方法来处理我的数据层。我如何打开实际的数据库进行管理。我似乎无法找到任何类型的SQL Server数据库管理工具。长问题：我正在创建一个Visual Studio 15 Web应用程序。我正在使用Visual Studio数据库项目来创建和管理数据库模式。我能够在数据库比较和更新期间创建数据

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Databricks为空文件

我想在一个TSV文件中读取与下面的代码数据帧对象火花CSV检查： SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext); Map<String, String> sqlContextOptions = new HashMap<>(); sqlContextOptions.put("header", "true"); sqlConte