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Sagemaker XG-Boost(objective = reg:logistic)无法处理高度不平衡的数据集
我正在处理AWS Sagemaker上的信用欺诈数据集。数据集高度不平衡。它只有0.1732%的欺诈交易。我想使用Sage -
神经网络中的激活功能
我有一些问题与神经网络中使用的各种激活函数的使用有关?如果有人能给出很好的解释性答案,我将 -
我无法安装mlrose软件包
每当我点点安装mlrose时,就会显示以下错误。我是机器学习的新手,所以详细的解释将不胜感激。 <p -
感知器:每个样本数据的权重,或一个共同的权重
通过感知学习,我真的对初始化和更新权重感到困惑。如果我有一个包含2个输入x0和x1的样本数据,并且 -
在多标签图像分类的背景下将随机裁剪作为数据增强技术是否可行?
我已经在kaggle中阅读了2种有关<strong>多标签图像分类</strong>的顶级解决方案。在我阅读的两个比赛中, -
我的ROC曲线的某个区域在随机线以下,如何修改混淆矩阵?
在以下roc曲线中,当阈值较低时,roc_curve低于随机线,为什么会发生这种情况? 混乱矩阵看起来像这样 -
基于语法正确性和语义一致性的BERT模型评估方法
例如,我有一个原始句子。 <strong>吠叫</strong>一词对应于缺少的单词。 <pre><code>Original Sentence : The dog -
在ipynb文件和Django
ipynb中的结果: <pre><code>array([[0.99998873, 0.34232343, 0.97835689, 0.11738408, 0.96085243, 0.03861971]]) </code></ -
如何使用Tensorflow的预发布版本更新模型以在Google Colab实例中运行? 编辑2:
我正在尝试在项目中使用<a href="https://github.com/google-research-datasets/wiki-reading" rel="nofollow noreferrer">WikiReading -
ML /神经网络-预测运动需要的帮助
您好,我需要有关如何实现此目标的建议,我得到了很多客户的数据(登录和注销,年龄,位置)以及 -
使用多个GPU使用Keras进行分布式培训-分段错误(核心已转储)
我尝试在两个具有一个GPU的节点上使用分布式Keras从<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/keras" rel=" -
在Tensorboard中使用Tensorflow v2.0显示图形
使用TensorFlow v2.0的以下代码 <pre><code>import tensorflow as tf a = tf.constant(6.0, name = "constant_a") b = tf -
如何解决AttributeError:“ int”对象没有属性“ dtype”
我想从图像中提取特征,但是发现以下错误。如何解决此问题 <a href="https://i.stack.imgur.com/QAtnY.png" -
精度等于0 CNN Python Keras
我正在研究二进制分类问题。刚开始我获得了69%的准确度,但是由于内存不足,因此我缩小了某些参数 -
loss.backward()与模型的适当参数有何关系?
我是PyTorch的新手,我无法理解<code>loss</code>如何通过<code>loss.backward()</code>计算梯度? 当然,我知 -
如何使用火车数据集中已经在火车数据集中定义了标签的火车数据集来预测测试数据集中的标签?
假设我们有一个火车数据集,其中的列是浴室,卧室,平方英尺,视图和其他功能,并在其中定义了<stro -
检测图像中汽车指向的方向(这种问题称为什么类型)
我有大约2,000张汽车图像,大多数指向右,但有些指向左。 我想找到一种自动标记汽车方向的 -
Keras`ImageDataGenerator`图像和遮罩以不同方式增加
我正在使用带有TensorFlow后端的Keras训练语义分割模型。我采用<code>ImageDataGenerator</code>进行图像增强,包 -
python中的用户定义的Sigmoid函数
我对使用用户定义的Sigmoid函数(逻辑)存有疑问。我尝试将numpy.exp和math.exp用于S型公式<code>(1 / 1+ e^-x)</c -
如何根据训练数据样本量化偏差和方差
我有一个模型,该模型使用多项式和径向基函数进行训练,将数据分为训练集和测试集,并从训练集中 -
TensorFlow.js有状态的SimpleRNN Tensor被处置
我正在尝试创建一个有状态的RNN模型。我可以一次致电预测,然后其他致电给我一个错误:<code>Uncaught Er -
KMeans算法如何绘制点?
KMeans算法如何为聚类目的处理数据点的绘制? 例如,考虑具有许多功能的3个数据点。除此之外 -
似然的数学表示
给定一些已知数据,似然正在处理拟合模型……这是否意味着<strong> p(y | x)</strong> ...? 据我所知,似 -
损失函数如何知道在PyTorch中要计算哪种模型的梯度?
我不确定PyTorch如何将损失函数链接到我希望对其进行计算的模型。损失与模型之间永远没有明确的参考 -
mlpack:FFN <>中的索引超出范围
我有此代码: <pre><code>#include<mlpack/core.hpp> #include<mlpack/methods/ann/ffn.hpp> #include<mlpack/methods/ -
在这种情况下如何正确使用多重处理?
这是我第一次尝试并发编程,我需要一点帮助来解决问题。 我正在尝试自行实现一个学习曲线功 -
Keras自定义损失类别分配
我想为categorical_crossentropy损失添加一个因素。与参考相比,它将描述y_pred的类分布。简化示例: <pre> -
协作推荐系统-SVD模型对整个测试集进行相同的预测
我的训练集和测试集与movielens数据集非常相似。在建立协作推荐器模型时,我具有user_id,Item_id和等级。 -
OneHotEncoder类别参数
使用sklearn 0.22时,categorical_features参数将被删除,因此以下代码不再可执行: <pre><code>import numpy as np -
如何在管道中包含的模型中访问最佳估计器参数?
我有以下sklearn管道: <pre><code>Pipeline(memory=None, steps=[('feature_processor', DataProcessor()),