weight

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    我是新的在nltk图书馆,我试图教我的分类器一些标签与我自己的语料库。 为此,我有IOB标签像这样的文件:由 self.classifier = nltk.MaxentClassifier.train(train_set, algorithm='megam', trace=0) How O do B-MYTag you I-MYTag know O , O where B-MYTag

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    为了对我的论文进行实验并基于TF中CNN的示例,我在Tensorflow中创建了另一个小型深度神经网络非常像给出的例子,但在1d而不是Mnist)。 问题是这个TF给出的例子用tf.truncated_normal数据初始化所有的权重变量,这使得NN训练我的数据(损失减少+准确度增加)。然而,因为我试图从一篇科学论文中模拟一个神经网络,所以我不得不使用从正态分布中取得的值来初始化卷积层的权重(并且

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    我从 Caffe开始并且运行良好。 我需要在inner product layer中加权平方。 Forward_cpu函数表示weight,但我不知道如何对其进行平方。 forward_cpu函数定义如下: template <typename Dtype> void InnerProductLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>

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    我经历了各种文章,其中大多数描述了如何将权重引入特定的数据行而不是特定的功能。在R的GBM中,我们可以指定模型以便从一个特定的特征中更明确地学习。我们可以为Python的XGBoost做些什么吗? 我通过以下去: here 1here 2here 3和所有不知何故何况我们可以给权重排。 我是XGBoost的新手,想要第二次确认,如果我们可以给变量赋值权重。 我的情况是,我有一个计划列,目标为实际值

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    我正在使用Stata创建一个表格,用重量来概括观察数据。假设我有以下数据集 Gender Education Weights 1 2 1.2 1 1 0.5 2 2 3.0 2 2 1.3 ,我想创建由下表第三列中的相应条目加权观测的数量 Education1 Education2 Gender1 0.5 1.2 Gend

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    为我提供一个程序(如果可能的话)来计算牛奶的SNF /蛋白质/脂肪。 我是一个noob程序员。 请推荐任何传感器,以找到牛奶重量,CLR等我已经通过这个文件:http://www.ijarcce.com/upload/2016/august-16/IJARCCE%208.pdf。它是否足够有说服力? 是否恢复。谢谢。 (更正Lactometer读)

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    我有多个.TTF文件来自同一个家庭,如: MyFont.ttf MyFont_Bold.ttf MyFont_Light.ttf MyFont_Medium.ttf 如果我想使用的每个重量,我应该定义主题作为单独的FontFamily是这样的: <FontFamily x:Key="MyFont"> ms-appx:///Fonts/MyFont.ttf#MyFont </F

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    我试图创建一个查询,并根据权重的自定义计算对其进行排序。 我需要一些帮助,因为该解决方案我来确实工作,但性能并不在那里,我想它是 我已经是一个媒体对象。它有相关的评论,喜欢和订单。 什么当前工作,但一个完整的哈克烂摊子以下查询: products = Media.objects \ .select_related( 'image', 'currency',

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    我已经能够指标的数据显示,到我的电脑, 输出的样子 - 这 “[SPACE] [SPACE] 9780公斤” [SPACE]是空间文本(空) 我想显示唯一号码, 我使用以下脚本。 private delegate void Closure(); private void SerialPortOnDataReceived(object sender, SerialDataReceivedE

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    我对那些希望推广到更大人群的样本进行大量工作。但是,大多数时候样本都有偏差,需要用survey包进行加权。但是,我还没有找到一种方法来对这些权重的术语文档矩阵加权。考虑这个例子 library(tm) library(wordcloud) set.seed(123) # Consider this example: I have performed a sample from a pop