Результаты поиска по запросу "classification"
@PriyanshuGoyal, где вы определяете категорийные метки? Я пытался запустить ваш код, но categoryor_labels не определен.
ичок в Керасе. Я пытался решить проблему ОД. О данных:Он имеет 5 входных функций, 4 выходных класса и около 26000 записей.Сначала я попытался использовать ML...
Я могу попытаться сделать это, но я не понимаю, почему он маркирует объекты с вероятностью 99% после ~ 16000 глобальных шагов. Разве он не должен научиться хоть что-то различать между брендами?
ал с новым TensorFlowAPI обнаружения объектов [https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection]и решил обучить его другим общедоступным наборам данных. Я наткнулся наэтот ...
Я думаю, что человек, который задает вопрос, может быть смущен в нескольких местах. Спасибо за Ваш ответ. Это также очищает мои сомнения по поводу
опытке получить перекрестную энтропию с помощью функции активации сигмоидальной loss1 = -tf.reduce_sum(p*tf.log(q), 1)loss2 = tf.reduce_sum(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=p, logits=logit_q),1)Но они такие же, когда с функцией ...
Спасибо! Это одно из самых понятных объяснений, которые я прочитал.
ользую векторный классификатор поддержки из sklearn в наборе данных Iris. Когда я звонюdecision_function возвращает отрицательные значения. Но все образцы в тестовом наборе данных после классификации имеют правильный класс. Я думаю, ...
хорошо, спасибо, я попробую.
т, я создал свой CNN с двумя классами собак и кошек, я обучил этому, и теперь я могу классифицировать изображения собак и кошек. Но что, если я хочу ввести класс для нового несекретного объекта? Например, если я кормлю свою сеть изображением ...
Матрица путаницы принимает вектор меток (а не одноразовое кодирование). Ты должен бежать
multilabel-indicator is not supportedсообщение об ошибке при попытке запустить: confusion_matrix(y_test, predictions) y_test этоDataFrame которая имеет форму: Horse | Dog | Cat 1 0 0 0 1 0 0 1 0 ... ... ...predictions этоnumpy array: [[1, 0, ...
Хотел бы я пометить это как ответ тоже. Ранее я заметил, что в наборе данных было больше нулей. Это объясняет высокую точность оценки. Еще раз спасибо!
ощьюLogisticRegression класс вscikit-learn по версиинабор данных задержки рейса [https://www.kaggle.com/usdot/flight-delays/data]. я используюpandas выбрать несколько столбцов: df = df[["MONTH", "DAY_OF_MONTH", "DAY_OF_WEEK", "ORIGIN", ...
Объединение классификатора байки слов с произвольными числовыми полями
Как бы вы слили научную игруклассификатор [http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html]который работает над мешком слов с тем, который работает с произвольными числовыми полями? Я знаю, что это в основном то же самое за кулисами, но мне ...
перспектива. Говоря более грубо, вы можете рассматривать потерю как «перевод» бизнес-цели (точности) в математическую область, перевод, который необходим в задачах классификации (в регрессионных задачах, как правило, потеря и бизнес-цель являются то же самое или, по крайней мере, может быть тем же самым в принципе, например, RMSE) ...
чаю нейронные сети, и я построил простую в Керасе для классификации наборов данных радужной оболочки из хранилища машинного обучения UCI. Я использовал сеть с одним скрытым слоем с 8 скрытыми узлами. Оптимизатор Adam используется со скоростью ...