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classification
classification专题提供classification的最新资讯内容,帮你更好的了解classification。
python – 朴素贝叶斯:不平衡测试数据集
我使用scikit学习多项式朴素贝叶斯分类器进行二进制文本分类(分类器告诉我文档是否属于X类).我使用一个平衡的数据集训练我的模型和一个平衡的测试集来测试它,结果是非常有希望的. 这个分类器需要实时运行,并且不断分析随机抛出的文档. 然而,当我在生产中运行我的分类器时,误报的数量非常高,因此我的精度很低.原因很简单:在实时情况下(约90%的时间),分类器遇到更多的负面样本,这与我用于测试和培训的理
作者:佚名 时间:2019-05-04
python – 如何训练大型数据集进行分类
我有一个1600000推文的训练数据集.我该如何训练这类巨大的数据. 我尝试过使用nltk.NaiveBayesClassifier.如果我跑步,训练需要5天以上. def extract_features(tweet): tweet_words = set(tweet) features = {} for word in featureList: fea
作者:佚名 时间:2019-04-30
python – 获得scikit-learn中多标签预测的准确性
在 multilabel classification设置中, sklearn.metrics.accuracy_score仅计运算符集精度(3):即,为样本预测的标签集必须与y_true中的相应标签集完全匹配. 这种计算精度的方法有时被命名,可能不那么模糊,精确匹配率(1): 有没有办法让其他典型的方法来计算scikit-learn的准确性,即 (如(1)和(2)中所定义,并且不那么模糊地称为汉
作者:佚名 时间:2019-04-25
perl – 多层神经网络不会预测负值
我已经实施了多层感知器来预测输入向量的罪.矢量由随机选择的四个-1,0,1和偏置设置为1组成.网络应该预测矢量内容的和的sin. 例如Input =< 0,1,-1,0,1>输出= Sin(0 1(-1)0 1) 我所遇到的问题是网络永远不会预测负值,许多向量的sin值都是负值.它完全预测所有正或零输出.我假设更新权重存在问题,这些权重在每个历元之后被更新.有没有人在NN之前遇到过这个问题?任何帮
作者:佚名 时间:2019-07-26
我需要在weka中创建一个SVM来使用Java过滤文档
我是一个绝对的初学者.从未使用 Java在weka中创建分类器或任何东西我以前使用过该接口.基本上我有点迷失我已经看过weka的过滤器类并且稍微玩了一下.我的文件是文本文件,我需要将它们分成两类. 我不确定如何定义类别或如何将文档加载到要分类的IDE中
作者:佚名 时间:2020-04-14
将weka模型转换为java代码
通过右键单击模型并选择“保存模型”,我保存了weka分类的结果.现在,我想加载它并在我的“JAVA”应用程序中使用.我怎样才能做到这一点?模型可以是朴素偏见,决策树和回归.我需要使用这三个模型. 任何建议或解决方案将不胜感激. 谢谢. 这是一个假设您将RandomTree模型保存到model.weka文件的示例(更改为您拥有的任何分类器和文件) RandomTree treeClassifier
作者:佚名 时间:2020-02-23
错误在Java代码中使用WEKA API:Class Attribute Not Set?
我试图在我的 java代码中使用weka API.我使用J48树分类在 MySQL数据库中分类我的数据集,但是我有这个错误: Trying to add database driver (JDBC): RmiJdbc.RJDriver - Error, not in CLASSPATH? Trying to add database driver (JDBC): jdbc.idbDriver -
作者:佚名 时间:2019-06-21
在java中做出决策树的最佳学习算法?
我有一个数据集,其中包含年龄,城市,儿童年龄等信息,以及结果(确认,接受). 为了帮助“工作流程”的建模,我想根据以前的数据集自动创建一个决策树. 我看了一下http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning,我知道问题显然不明显. 我只想就某些算法或一些关于这个问题的libs提出建议,这可以帮助我在基于样本的决策树的基础上. 您应该看看一个免费
作者:佚名 时间:2019-06-14
机器学习 – 支持向量机优于分支树和AdaBoost算法的优点
我正在研究数据的二进制分类,我想知道在决策树和自适应提升算法上使用支持向量机的优缺点. 您可能想要做的是使用 weka,这是一个很好的软件包,您可以使用它来插入数据,然后尝试一堆不同的机器学习分类器,以查看每个工作在您的特定集上.对机器学习的人来说,这是一条很好的道路. 不了解您的特定数据,或者您正在尝试解决的分类问题,我无法真正超越仅告诉我随机的每个方法知道的事情.也就是说,这是一个大脑转储,并
作者:佚名 时间:2019-05-07
机器学习 – 如何处理C4.5(J48)决策树中缺少的属性值?
使用Weka的C4.5(J48)决策树处理缺失特征属性值的最佳方法是什么?在训练和分类期间都会出现缺失值的问题. >如果培训实例中缺少值,假设我放置’?’,我是否正确?功能的价值? >假设我能够成功构建决策树,然后从Weka的树结构中用C或Java创建自己的树代码.在分类时,如果我尝试对新实例进行分类,我会为具有缺失值的功能赋予什么价值?如何将树下降到我具有未知值的决策节点? 使用Naive Ba
作者:佚名 时间:2019-05-05
在C#中寻找开源的朴素贝叶斯分类器,用于Twitter情感分析项目
我在这里找到了一个类似的项目: Sentiment analysis for Twitter in Python.但是,我正在使用C#,并且需要使用相同语言的开源的朴实的贝叶斯分类器.除非有人能够阐明如何利用Python贝类分类器实现相同的目标.有任何想法吗? 几年前,我在项目中成功地使用了 this CodeProject文章的代码,并且精确到99%的精度.
作者:佚名 时间:2019-05-13
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