training-data

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    无法训练pySpark支持向量机，标记点问题

    我想将一个火花数据帧转换为标记点。 数据框被命名为DF，看起来像： +-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+------+-----+ |step1|step2|step3|step4|step5|step6|step7|step8|step9|step10|class| +-----+-----+-----+-----+-
    python machine-learning pyspark apache-spark-mllib training-data 2016-11-01

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    Keras：培训错误。尺寸不是预期的

    我正在开发一个项目，我试图微调VGG-FACE模型的最后一层。 但每次当我尝试做装修阶段我已经得到了同样的错误： Traceback (most recent call last): File "freeze_2.py", line 258, in <module> model=entrenamos_modelo('vggface_weights_tensorflow.h5')
    tensorflow shapes keras training-data 2016-11-19

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    如何在windows平台上构建tesseract3.04的培训工具？

    我在Windows 8上编译tesseract 3.04源代码并编译成功，不包括培训工具。 要构建培训工具，我花了很多时间来搜索这些额外的库，但找不到它们的窗口顶点。 这些库有： libicu-dev，libpango1.0-dev，libcairo2-dev。 （https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract）
    windows libraries tesseract training-data 2016-10-01

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    如何选择适合的预测量训练数据集？

    我有一个数据集，有大约4年的历史数据与每周季节性。我已经开始将最近1年作为训练数据集，并预测了大约30个数据点。但是，在某些情况下将训练数据集缩短到6个月会给我提供更好的预测值。 在线阅读，k倍交叉验证似乎是一种识别正确体积的训练数据集的技术。 我正确吗？ 一般来说，任何人都可以推荐有效的方法来选择适量的训练数据集吗？ 感谢帮助！
    machine-learning forecasting training-data 2016-07-13

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    随机分割训练和测试数据

    我有大约3000个对象，其中每个对象都有一个与它相关的计数。我想随机将这些对象分成70％的培训和30％的测试分组。但是，我想根据与每个对象关联的计数来划分它们，但不是基于对象的数量。 一个例子，假设我的数据集包含5个对象。 Obj 1 => 200 Obj 2 => 30 Obj 3 => 40 Obj 4 => 20 Obj 5 => 110 如果我他们有近70％-30％的比例分成，
    python python-2.7 machine-learning training-data 2016-07-27

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    Watson语音到文本 - 自定义语言模型培训错误 - OOV词语总数超过30000

    我的自定义语言模型出现培训错误。 我加了< 30K字。我验证的OOV字计数 - { “语料库”：[{ “out_of_vocabulary_words”：73， “total_words”：5034， “名”： “ABC”， “状态”： “分析” }]} 卷曲-X GET -u “名为myUsername”： “输入mypassword” “https://stream.watsonplatfor
    speech-to-text training-data watson 2016-11-04

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    Wit.ai intent issues

    我很难理解Wit.ai中的意图部分。当我进入应用程序内部的理解选项卡时，它会将我的意图显示为用户定义的实体。 我们是否需要创建意图作为用户实体，还是需要将意图创建为单独的内部实体。就在今天，当我经历了HTTP API，他们第一次带我到的版本20141022 的文档，然后到版本20160526在15分钟的事（这意味着他们不能与HTTP API版本稳定？）。在旧版本中，我发现发布意图有一个单独的API
    nlp bots training-data wit.ai 2016-11-06

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    IBM Bluemix - 可视化识别。为什么分数低？

    我在IBM Bluemix上使用了Visual Recognition服务。 我已经创造了一些分类，特别是其中的两个与这一目标： 第一：具有“通用”分类图像中恢复的信心分数有关识别特定对象的。我已经用对象的50个正面例子和50个与对象类似的东西（它的细节，它的组件，图像等等）进行了训练。 秒：一个更具体的分类器，如果第一分类的分数相当高，则识别之前识别的对象的特定类型。这个新的分类器已经被训练为第
    ibm-cloud ibm-watson-cognitive confidence-interval training-data visual-recognition 2016-08-01

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    应该向“朴素贝叶斯分类器”提供“欺骗性”培训案例

    我设置了一个朴素贝叶斯分类器，试图确定两个五个字符串属性记录之间的相同性。我只准确地比较每对属性（即，使用java .equals（）方法）。我有一些训练数据，包括TRUE和FALSE情况，但现在我们只关注TRUE情况。 假设有一些TRUE培训案例，所有五个属性都不相同。这意味着每个比较器都会失败，但是经过一些人类评估后，记录实际上被确定为“相同”。 这个训练案例应该输入朴素贝叶斯分类器吗？一方面
    machine-learning bayesian training-data naivebayes 2016-08-16

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    张量流中的批处理问题

    我只是从caffe切换到tensorflow。我在tensorflow中有这个最初的例子，它没有批处理。我将使用小批量，但我卡住了。它似乎需要批处理，队列和坐标。我不知道如何使用它们。 我很感激，如果你能在我的代码怎么用配料解释我， import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.io as sio import h5py
    tensorflow training-data 2016-08-20
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