training-data

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다른 개체를 나타내는 동일한 교육 예제를 유지/삭제해야합니까?

특정 유형의 객체 (약 2240 개의 부정적인 객체 예제와 약 90 개의 긍정적 인 객체 예제 만)를 인식하는 데이터 세트를 준비했습니다. 그러나 데이터 세트의 각 객체에 대해 10 개의 피쳐를 계산 한 후에는 고유 한 트레이닝 인스턴스의 수가 각각 약 130 및 30으로 떨어졌습니다. 동일한 교육 인스턴스가 실제로 서로 다른 객체를 나타내므로이 복제는 관

machine-learning statistics classification training-data 2014-10-04

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Captivate 7 - 다중 SCO 코스에서 "URL 또는 파일 열기 명령"을 연 후 완료 완료

Background: Courseware Development Platform: Captivate 7 Backend - Meridian Using - SCORM 1.2 SCORM Packager: Adobe Multi SCO Packager 7 우리는 Captivate 7에서 일부 과정을 개발해 왔으며 다음과 같은 기능을 지속적으로 저하시키고 있

javascript adobe training-data adobe-captivate scorm1.2 2014-05-15

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Mahout의 부울 기본 설정을 사용하는 아이템 기반 권장 장치의 정확도 및 회수

mahout에 주어진 권장 사항 항목을 사용하여 부울 기본 설정을 사용하여 데이터 집합의 정밀도와 회수율을 계산하려고합니다. 내가 GenericBooleanPrefItemBasedRecommender 및 평가 (RecommenderBuilder recommenderBuilder, DataModelBuilder dataModelBuilder, DataMode

boolean precision mahout recommendation-engine training-data 2014-05-21

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두싯 0.9 : 대신 분할 명령

나는 코끼리 조련사 NB 분류기를 실행하려면 다음 두 개의 링크 언급 한 사용 설정 자체 테스트를 사용하여 [1] http://tharindu-rusira.blogspot.com/2014/01/naive-bayes-classification-apache-mahout.html [2] http://chimpler.wordpress.com/2013/03/13/u

classification mahout training-data test-data 2014-11-11

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훈련되지 않은 분류 자에 대한 훈련 세트 결과의 긍정적 및 부정적 예제의 비율은 어떻게되어야합니까?

내 교육 데이터 세트에는 한 클래스의 46071 예제와 다른 클래스의 33606 예제가 포함되어 있습니다. 결과적으로 왜곡 된 분류 기준이 적용됩니까? SVM을 사용하고 있지만 왜곡 된 데이터를 처리하기 위해 SVM의 옵션을 사용하고 싶지 않습니다.

machine-learning svm training-data 2014-10-02

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훈련 데이터를 weka 분류기의 테스트 데이터로 변환하는 방법은 무엇입니까?

훈련 데이터 (.arff)가 있으며 테스트 데이터로 변환하려고합니다. 이 내 훈련 데이터입니다 : @relation fix_labeled_tweet @attribute Text string @attribute class-att {relevant,not_relevant,additional} @data 'pvj dengan ciwalk masih t

classification weka training-data 2014-10-02

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훈련 및 테스트 데이터 세트 만들기 R

mydata에서 2673 개의 관측치와 23 개의 변수가있는 교육 및 테스트 데이터를 만들고 싶습니다. 그러나 훈련 데이터를 단순히 빼는 것만으로 테스트 세트를 만들 수는 없습니다. 나는 다음을 실행하면 dim(mydata) ## [1] 2673 23 set.seed(1) train = mydata[sample(1:nrow(mydata), 1000,

r subset training-data 2014-05-11

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포지티브 및 네거티브 샘플 만들기

이미지에서 개체 감지를위한 간단한 분류기를 교육하고 싶습니다. 나는 내가 탐지하고 싶은 물건을 가지고있는 인터넷에서 약 500 개의 이미지를 집어 들고있다. 그러나 경계 상자를 만들면 (예 : 상자의 시작과 끝 지점 및 크기를 알 수 있음) 이미지를 긍정적 인 영역과 부정적인 영역으로 분리하는 것은 많은 수작업과 같습니다. 프로세스를보다 쉽게 ​​만들어주는

opencv training-data 2014-07-01

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훈련 데이터 세트의 R2가 일정하지 않습니다.

저는 전체 데이터 세트를 두 부분으로 나누었습니다 : 하나는 훈련 용이고 다른 하나는 testint 용입니다. 훈련 데이터 세트는 70 개의 관측치를 포함하고 테스트 데이터 세트는 14 개의 관측치를 포함합니다. 내 모델에는 1 개의 숫자 종속 변수와 5 개의 숫자 독립 변수가 있습니다. 필자는 트레이닝 데이터 세트로 다중 회귀를 실행하고 회귀 코드를 실행

r regression training-data 2014-10-10

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csv python textblob에서 데이터 열차

나는 분류자를 훈련시키고 자하는 CSV 파일이 있습니다. TextBlob을 사용하고 있습니다. 이것은 그것을하는 나의 코드입니다. with open('train.csv', 'r') as fp: cl = NaiveBayesClassifier(fp, format='csv', feature_extractor= get_features) 그러나 작동하지

python csv nlp training-data textblob 2014-10-15

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