命令xgb.importance返回由f分数测量的特征重要性图. 这个f分数代表什么,如何计算？ 输出： Graph of feature importance解决方法:这是一个度量标准,简单地总结了每个要素被拆分的次数.它类似于R版本https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/xgboost.pdf中的频率度量 它是您可
找出我在这个问题上出错的地方真的很麻烦.在java中使用WEKA构建一个系统来研究关联,并尝试实现Apriori算法.目前这是代码： package model; import weka.associations.*; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; public class Aprio
我目前正在使用H2O作为分类问题数据集.我在python 3.6环境中使用H2ORandomForestEstimator测试它.我注意到预测方法的结果给出了0到1之间的值(我假设这是概率). 在我的数据集中,目标属性是数字,即True值是1,False值是0.我确保我将类型转换为目标属性的类别,我仍然得到相同的结果.
我想写一个Naive Base文本分类器. 因为sklearn不接受’text form’功能,所以我正在使用TfidfVectorizer对它们进行转换. 我成功地只使用转换后的数据作为特征来创建这样的分类.代码如下所示： ### text vectorization--go from strings to lists of numbers vectorizer = TfidfVecto
由上图我们可以看到，机器学习分为四大块，分别是 classification (分类)， regression (回归), clustering (聚类), dimensionality reduction (降维)。 给定一个样本特征 , 我们希望预测其对应的属性值 , 如果 是离散的, 那么这就是一个分类问题，反之，如果
GitHub链接：Hyperspectral-Classification Pytorch。 项目简介 项目的作者是Xidian university，是基于PyTorch的高光谱图像地物目标的分类程序。该项目兼容Python 2.7和Python 3.5+，基于PyTorch深度学习和GPU计算框架，并使用Visdom可视化服务器。 预定义的公开的数据集有： 帕维
我试图从命令行使用weka运行一些分类.在此链接weka-Primer-commandline中,有以下用于创建测试和培训集的示例： java weka.filters.supervised.instance.StratifiedRemoveFolds -i data/soybean.arff -o soybean-train.arff \ -c last -N 4 -F 1 -V java weka.filters.supervised.i
我为Python中的Tweets编写了一个分类器,然后我将它以.pkl格式保存在磁盘上,这样我就可以一次又一次地运行它而无需每次都进行训练.这是代码： import pandas import re from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher from sklearn.feature_selection import SelectKBest f
我写了一个基于Naive Bayes algorithm的分类程序,它非常适合将一个文档分类为一个类别.然而,我的背景已经改变,我现在需要将文档分类为N个类别. 基本上我需要从“垃圾邮件”/“非垃圾邮件”分类转换为“垃圾邮件和扑克”,“垃圾邮件和某些东西”,“非垃圾邮件”. 我想到了两个选择：
我根据我选择的给定主题使用TextBlob的NaiveBayesclassifier进行文本分析. 数据量巨大(约3000个条目). 虽然我能够得到一个结果,但是如果没有再次调用该函数并等待数小时直到处理完成,我将无法将其保存以备将来使用. 我试着通过以下方法进行酸洗 ab = NaiveBayesClassifier(data)
这篇论文提出了AlexNet，奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 减小过拟合(Reducing Overfitting) 动机：由于整个网络拥有6000万个参数；尽管ILSVRC的1000个类使得每个训练示例对从图像到标签的映射施加10位约束，十分有必要去考虑过拟
GitHub链接：Hyperspectral-Classification Pytorch。 项目简介 项目的作者是Xidian university，是基于PyTorch的高光谱图像地物目标的分类程序。该项目兼容Python 2.7和Python 3.5+，基于PyTorch深度学习和GPU计算框架，并使用Visdom可视化服务器。 预定义的公开的数据集有： 帕维
★★CSS 分类属性 (Classification)★★ ⑴CSS 分类属性允许你控制如何显示元素，设置图像显示于另一元素中的何处，相对于其正常位置来定位元素，使用绝对值来定位元素，以及元素的可见度。 ⑵下面是常用的属性以及描述： ★★下面用具体的示例来解释相关的属性★★ ㈠本例演示如何
我有一个非常简单的1D分类问题：值列表[0,0.5,2]及其关联的类[0,1,2].我想获得这些类之间的分类界限. 调整iris example(用于可视化目的),摆脱非线性模型： X = np.array([[x, 1] for x in [0, 0.5, 2]]) Y = np.array([1, 0, 2]) C = 1.0 # SVM regularization parameter svc = sv
我有分类问题,我想测试所有可用的算法来测试它们在解决问题时的表现. 如果您知道除下面列出的分类算法以外的任何分类算法,请在此处列出. GradientBoostingClassifier() DecisionTreeClassifier() RandomForestClassifier() LinearDiscriminantAnalysis() LogisticRegression() KN
我的网络有两个时间序列输入.其中一个输入具有针对每个时间步重复的固定向量.是否有一种优雅的方法将这个固定的矢量加载到模型中一次并将其用于计算？解决方法:您可以使用jdehesa描述的tensor参数创建静态输入,但张量应该是Keras(而不是tensorflow)变量.您可以按如下方式创建： from
我正在寻找一个用Java编写的开源NaïveBayes分类器库.非常感谢找到一个帮助. NaïveBayes分类器与贝叶斯网络相同吗？解决方法:结帐Weka’s implementations
软分类：y 的取值只有正负两个离散值，例如 {0, 1} 硬分类：y 是正负两类区间中的连续值，例如 [0, 1] 一、感知机 主要思想：分错的样本数越少越好 用指示函数统计分错的样本数作为损失函数，不可微； 对错误分类样本，∑ -yi * f(xi) = ∑ -yi * WTxi (因为一定大于0，所以损失函数越小表示
我想训练并使用贝叶斯分类器来处理以下情况： >半结构化数据 – 基本上是XML模式 >信息包含在多个纯文本字段中>模式的某些字段/部分可以重复任意次数 分类本身相当简单 – 基本上我需要文档属于特定类别的概率. 设计约束： >解决方案必须是开源的,或者是根据其他免版税许可提供的>必须
我尝试使用逻辑回归来获得我的多类分类器的准确性.有没有办法通过内置函数获得准确性,还是我必须自己编写函数？ 到目前为止我的代码下面： multinomial_fit = H2OGeneralizedLinearEstimator(family="multinomial",max_iterations=100) multinomial_fit.train(x=train_h2o_cro.colum
我做了一些简单的贝叶斯分类 X = [[1,0,0], [1,1,0]] ### there are more data of course Y = [1,0] classifier = BernoulliNB() classifier.fit(X, Y) 现在我有一些“内幕提示”,每个X中的第一个元素比其他元素更重要. >我可以在培训模型之前加入这些知识吗？ >如果sklearn不允
本节课初步介绍了神经网络与NLP的一些结合，主要内容为： Classification background Updating word vectors for classification Window classification & cross entropy error derivation tips A simple neural network Max-Margin loss and backprop 假设现在需要处理一个
我一直在尝试验证我的代码来计算用Python编写的Mahalanobis距离(并仔细检查以比较OpenCV中的结果) 我的数据点各为1维(5行x 1列). 在OpenCV(C)中,当数据点的维度具有上述维度时,我成功地计算了马哈拉诺比斯距离. 当矩阵的维数为5行×1列时,以下代码在计算马哈拉诺比斯距离时失败.但
在其他来源中使用Stackoverflow上的各种帖子,我正在尝试实现我自己的PHP分类器,将推文分类为积极,中立和负面的类.在编码之前,我需要获得流程.我的思路和榜样如下： p(class) * p(words|class) Bayes theorem: p(class|words) = --------------
我正在C#中实现K-最近邻分类算法,用于训练和测试集,每组大约20,000个样本,25个维度. 在我的实现中只有两个类,由’0’和’1’表示.现在,我有以下简单的实现： // testSamples and trainSamples consists of about 20k vectors each with 25 dimensions // trainClasses contains 0 o
