training-data

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    使用TF-IDF的不同功能数量的测试和培训组合

    我正在做一个简单的二进制分类，我给你一个我有问题的例子：可以说我们有n文档（Doc 1，Doc 2， ...，Doc n。）我们将使用TF-IDF作为特征值来训练一个二进制分类器，使用bag-of-words。我们有m我们的培训文件的功能（从技术上来说，这是我们在清理和预处理之后在所有这n个文件中具有的唯一令牌的数量）。 现在，让我们说我们有一个训练有素的模型，我们要预测一个新文档的标签。我们应该
    scikit-learn classification tf-idf training-data 2017-06-23

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    如何用TensorFlow定义MNIST训练图像的固定序列？

    我尝试使用TensorFlow和TensorFlow示例中的MNIST数据集来训练模型。这工作正常。 但是每次我开始运行模型训练的python脚本时，训练图像都有不同的顺序（顺序）。 我怎样才能定义训练图像的序列是每次相同，当我开始我的python脚本？
    python tensorflow training-data mnist 2017-06-23

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    Keras CONV数据增强培训似乎显示错误的批量大小和培训示例数

    我正在学习如何使用Keras和CIFAR-10数据集实现数据增强。我在网上教程和本书的帮助下学习Deep learning with Keras. 代码的具体细节是here。 这里是我的问题，我确信它涉及到对我而言有些误会： 这是我CONV成立。 IMG_CHANNELS = 3 IMG_ROWS = 32 IMG_COLS = 32 BATCH_SIZE = 128 NB_EPOCH =
    python neural-network generator keras training-data 2017-07-05

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    异常检测用机器学习没有标签

    我的时间一定时间与时间戳跟踪多个信号和关联他们像以下： t0 1 10 2 0 1 0 ... t1 1 10 2 0 1 0 ... t2 3 0 9 7 1 1 ... // pressed a button to change the mode t3 3 0 9 7 1 1 ... t4 3 0 8 7 1 1 ... // pressed button to adjust a ce
    machine-learning training-data anomaly-detection 2017-07-06

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    1）从整个训练集中训练CNN和2）训练集中的训练集，然后是整个训练集之间的区别是什么？

    我正在对LIDC-IDRI数据集上的分割网络U-net进行培训。目前有两种训练策略： 从头开始训练整个训练集的模型（40k步，180k步）。 对整个训练集的10％进行训练。收敛后（30k步），继续在整个训练集上训练模型（10k步）。 随着Dice coefficient作为损失函数，这也是在V-网架构（paper）使用的，模型方法2训练总是比用方法1.前者可以实现一个骰子得分的0.735更好，而后
    neural-network conv-neural-network image-segmentation training-data gradient-descent 2017-07-07

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    如何在Python中重新训练机器学习模型，直至获得理想的结果

    我正在使用非负矩阵分解（NMF）主题模型为客户反馈构建主题模型。 它创建话题群集如下： [(0, [u'reserved block', u'reserved block available', u'reserved block week', u'need reserved block']), (1, [u'hour block', u'package hour block', u'bring h
    python machine-learning training-data topic-modeling 2017-07-10

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    Tensorflow：在输入队列中训练和测试同一个图形

    我面临的问题无法用我在互联网上找到的解决。 我建立了我的神经网络，并将它连接到输入管道。从tfrecord 读取数据，与tf.train.batch和queueRunners，COORDS等。 我建立我的NN到一个名为 “模型”，我喜欢使用Python类： 模型=模型（...所有超参数在这里...） ... model.predict（） 或 model.step（） 所有训练阶段工作得很好。 但
    testing tensorflow dataset training-data 2017-05-24

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    简单的CNN的不平衡训练和测试准确性

    我正在使用keras来实现一个简单的二进制分类网络。我有一个包含2个类别的数据集，我正在尝试使用这些数据来训练我的网络。我没有庞大的数据集。在这两个类别的图像总数是500左右 网络是如下： self.model = Sequential() self.model.add(Conv2D(128, (2, 2), padding='same', input_shape=dataset.X_
    deep-learning keras conv-neural-network training-data 2017-05-24

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    培训和测试集拆分

    我想实现数据集划分到培训和测试集，但在从第45行开始的功能我遇到了问题。 “KeyError异常：667952”运行，具有程序返回后（在错误的数量我每次运行的程序是不同的） 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import random 4 5 data_file = pd.read_csv('loan.csv') 6 7 # va
    python-3.x training-data naivebayes 2017-05-31

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    困惑之间的计算上升各显着下降

    我正在使用LSTM和tensorflow的翻译模型来训练会话代理。我使用批次式训练，导致每次纪元开始后训练数据困惑度显着下降。这种下降可以通过我批量读取数据的方式来解释，因为我保证训练数据中的每个训练对在每个纪元处理一次。当一个新纪元开始时，模型在以前的时代中所做的改进将再次遇到训练数据，从而显示其利润，表现为图中的下降。其他分批方法（如张量流的翻译模型中使用的方法）不会导致相同的行为，因为他们的
    machine-learning tensorflow training-data perplexity 2017-06-03
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