machine-learning

machine-learning

文章 0 浏览 5

相似度矩阵->特征向量算法?

如果我们有一组 M 个单词,并且提前知道每对单词含义的相似度(有一个 M x M 相似度矩阵),我们可以使用哪种算法为每个单词生成一个 k 维位向量,这…

甜尕妞 2024-12-09 09:27:07 1 0

Python milk 库:对象权重问题

我正在尝试使用决策树的 one_vs_one 组合进行多类分类。问题是,当我将不同的对象权重传递给分类器时,结果保持不变。 我是否误解了重量的某些东西,…

没有伤那来痛 2024-12-09 06:42:57 0 0

d 维度上均匀分布的数据

如何在Python中生成均匀分布的[-1,1]^d数据?例如 d 是一个像 10 这样的维度。 我知道如何生成像 np.random.randn(N) 这样的均匀分布数据,但是维度问…

错爱 2024-12-09 05:39:14 0 0

如何通过朴素贝叶斯分类器使用优势比特征选择

我想将文档(由单词组成)分为 3 类(正面、负面、未知/中性)。文档单词的子集成为特征。 到目前为止,我已经使用信息增益和卡方统计数据作为特征选…

自控 2024-12-09 03:39:15 1 0

聚类和 matlab

我正在尝试对 KDD 1999 cup 数据集中的一些数据进行聚类, 文件的输出如下所示: 0,tcp,http,SF,239,486,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,8,8,0.00,0…

滥情空心 2024-12-09 02:45:18 1 0

判别性重排序在 NLP 任务中有何作用?

最近,我读到了柯林斯的“自然语言处理的歧视性重新排名”。 我很困惑重新排名实际上有什么作用? 向重新排序模型添加更多全局特征?或者其他什么?…

献世佛 2024-12-08 22:48:57 1 0

保存提取的特征opencv

我已经在 OpenCV 中提取了 SIFT 特征描述符。下一步是训练 SVM,但在此步骤之前,我认为我需要将提取的特征保存在文件中,以便训练这些特征... 所以我…

阳光下的泡沫是彩色的 2024-12-08 19:37:12 1 0

如何处理猜数字游戏(有一些变化)算法?

更新(2020 年 7 月):问题已经有 9 年历史了,但仍然是我非常感兴趣的问题。从那时起,机器学习(RNN、CNN、GANS 等)、新方法和廉价 GPU 的兴起使…

北音执念 2024-12-08 18:55:26 1 0

K-means 的种子选择策略

我想知道我可以将什么样的种子选择方法应用于 K 均值算法。谷歌搜索没有那么有帮助。有什么建议吗?…

霓裳挽歌倾城醉 2024-12-08 18:15:02 2 0

模糊 c- 表示分类数据

模糊 c 均值能否应用于非数值数据集?即分类或混合数字和分类.. 如果是(我希望如此:(): 我们如何计算聚类中心? 如果否,替代方案是什么..如何对…

魔法少女 2024-12-08 17:23:58 2 0

打乱输入后 SVM 解决方案可以改变吗?

当使用完全相同的数据训练支持向量机(SVM)进行分类时,我会根据输入的顺序获得不同的结果,即。如果我打乱数据,我会得到不同的 SVM。 如果我正确理…

机场等船 2024-12-08 15:58:16 0 0

用于图像分类的神经网络 (OpenCV/Emgu)

我是神经网络的新手,并且已经查看了 emgu 和论坛上的(稀疏)代码示例。但是无法弄清楚如何使用 OpenCV 中的神经网络实现对图像进行分类。 例如 类别…

倚栏听风 2024-12-08 14:22:33 0 0

找到属于具有最大值的区域的最大值后,如何近似该区域的边界是什么?

因此,我们在某个中心点周围找到了一个至少有 N 个点的区域,该区域符合我们在某些巨大字段上的标准 (使用 MLDemos 和绘制创建的图像)可以使用哪些…

很糊涂小朋友 2024-12-08 12:06:06 0 0

用于情感分析的 NLP 和机器学习

Closed. This question is seeking recommendations for software libraries, tutorials, tools, books, or other off-site resources. It does not …

淑女气质 2024-12-08 02:50:03 2 0

对分类器进行分类

我实现了一个分类器, 每次迭代都会接收一个参数对象进行分类,一些对象共享一个可分类的“属性”,例如颜色名称。 分类参数可能会改变,因此它们也被…

允世 2024-12-07 23:28:54 1 0
更多

推荐作者

游缘惊梦

文章 0 评论 0

小兔几

文章 0 评论 0

Glik

文章 0 评论 0

生生漫

文章 0 评论 0

Luxian

文章 0 评论 0

Champion-Ming

文章 0 评论 0

    我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
    原文