我制作了一个 CNN 用于 10 个类别的分类。
输入 = 49000 张灰度图片，全部混合（我的意思是训练集和验证
我正在向社区寻求帮助，因为我被我的代码困住了。
对于一个项目，我需要使用 <strong>MobileNet 和 TensorFl
我在这个很棒的论坛上寻找解决方案，但我还没有找到，所以我现在写下我的问题。
我正在尝试通
<P>我使用Word2Vec编码和训练LSTM模型。我的数据只有两个标签和10K左右具有45K特色的实例。我的编码的形状
我是 Python 的初学者，我在最后一年的项目中一直在自学。一个问题，是否可以在一个 Python 代码中结合
我正在使用经过训练的 Word2Vec 训练 LSTM 模型，在 3 个时期后，我开始观察到我的训练损失开始增加，而
我想弄清楚如何处理 numpy 掩码数组（而不是常规 numpy 数组）上的分类器预测。这是我的代码：
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我有一个圆心（x，y）和半径（r）的数据集。需要将位置靠近的圆圈聚类。然后我有一个点需要找到最
我正在研究定性数据的分类模型 (SVM)，数据已下载到 UCI 存储库中。这是所用数据集的 <a href="https://archiv
我使用与此链接相同的方法：<a href="https://medium.com/analytics-vidhya/bag-of-visual-words-bag-of-features-9a2f7aec7866" rel
我刚刚训练了一组新的词嵌入，我想在标准 NLP 基准数据集（使用像 xgboost 这样的标准分类器）上评估它
我在 PyTorch 中训练了一个 CNN 模型来检测 6 个不同类别的皮肤病。我的模型的准确率为 92%，我将它保存
我正在尝试使用 VGG16 制作分类模型，但在项目结束时我遇到了获取<strong>混淆矩阵</strong>的错误。下面
请你能帮我解决混淆矩阵吗？
我已经实现了 XGBoostClassifier。当我查看混淆矩阵以查看测试数据的性能时
想知道是否有人可以帮助解释我正在努力解决的问题！
我已经构建了一个用于二元分类的普通网络
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我正在处理一项分类任务，试图从纸上重建网络。在那篇论文中，他们谈论进行 300 次训练测试，并在对
我创建了一个神经网络，它将人的图像作为 X_training 值，将他们各自的性别（二进制值）作为 Y_train 值
我正在尝试在足球比赛音频上训练 CNN 以预测精彩片段。数据由持续时间 t=1s 和速率 10Hz 的 MFCC 频谱图 (<
对于分类中数据不平衡的问题，python中的imblearn包中有采样方法。但它们不适合时间序列数据。是否有时
