training-data

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Weka의 데이터 세트에서 백분율을 제거하지만 클래스 균형을 유지하는 방법은 무엇입니까?

클래스 A의 50 % 인스턴스와 클래스 B의 50 % 인스턴스가있는 데이터 세트가 있습니다. 데이터 세트를 교육 세트와 테스트 세트로 분할하려고합니다. RemovePercentage 필터가 있지만 클래스 밸런스에 신경 쓰지는 않습니다. 내 데이터 세트에서 35 %를 제거하지만 교육 세트에 50/50 클래스 배포를 유지하려면 어떻게합니까?

machine-learning weka training-data statistical-sampling 2017-05-11

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IBM Watson nl-c 교육 시간

약 14,700 개의 레코드가 들어있는 데이터 세트가 있습니다. 저는 ibm watson에서 그것을 훈련시키고 싶습니다. 현재 저는 시험 버전입니다. 분류 자의 훈련 소요 시간에 대한 대략적인 추정치는 무엇입니까? 데이터 집합의 각 레코드에는 문장이 있고 두 번째 열에는 class-name이 들어 있습니다.

python ibm-cloud ibm-watson-cognitive training-data nl-classifier 2017-05-11

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python sklearn을 사용한 무작위 포리스트 모델의 증분 훈련

임의의 포리스트 모델을 저장하려면 아래 코드를 사용하고 있습니다. cPickle을 사용하여 훈련 된 모델을 저장합니다. 새로운 데이터가 보일 때마다 모델을 점진적으로 교육 할 수 있습니까? 현재 기차 세트에는 약 2 년 데이터가 있습니다. 또 다른 2 년을 훈련 할 수있는 방법이 있으며 기존의 저장된 모델에 추가하는 것입니다. rf = RandomFores

python pickle random-forest training-data 2017-05-19

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LSTM에 3D Numpy Array On-Demand를 생성하는 방법

현재 여름 프로젝트에 Keras를 통해 구현 된 "간단한"LSTM 네트워크를 사용하려고합니다. 주어진 예제 코드를 보면 LSTM 코드가 미리 생성 된 3D numpy 배열을 원한다는 것을 알 수 있습니다. 데이터 세트와 내가 사용하고자하는 관련 시간 간격이 모두 크기 때문에 "전체 배열"을 한꺼번에로드하는 것은 매우 어려울 것입니다. 원시 데이터 집합을로드

python numpy keras lstm training-data 2017-05-19

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스탠포드 종속 파서 교육 데이터 형식

스탠포드 종속성 파서에 새 언어를 추가하고 싶지만 어떻게 될지 생각할 수 없습니다. 교육 자료는 어떤 형식이어야합니까? 새 언어 파일은 어떻게 생성합니까?

stanford-nlp training-data dependency-parsing 2017-04-05

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루아/토치 - 맞춤 데이터 세트를 사용하여 train.t7 및 test.t7 파일을 만드는 중 오류가 발생했습니다.

내가 만든 CNN 모델에 내 데이터 세트를 공급하려고합니다. 교육을 만들고 .t7 파일을 테스트하는 코드는 here으로 업로드됩니다. train_set.t7 5000 이미지와 test_set.t7 500 이미지를 만들어이 코드를 테스트했습니다. 모든 것이 잘되었고 CNN 모델에 이미지를로드 할 수있었습니다. 그런 다음 더 큰 데이터 세트에서 다른 세트의 .

lua dataset torch training-data 2017-04-09

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Python 교육 및 테스트 오류

다음 코드의 마지막 비트를 실행하려고 시도하는 동안 오류가 발생하여 이유를 파악할 수 없습니다. 사전에 ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-57-151936e75238> in <module>() 2 from nltk.classify import NaiveBayesClas

python python-3.x machine-learning anaconda training-data 2017-04-11

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교육 데이터 vs. 테스트 데이터

이것은 기본적인 질문처럼 들리 겠지만 Training Set and Test와 관련하여 큰 혼란을 겪고 있습니다. 분류와 같은 감독 학습 기술을 사용하여 일반적인 예측을하는 경우 데이터 집합을 교육 및 테스트 집합의 두 부분으로 나누는 것이 좋습니다. 교육 세트에는 예측 변수가 있으며 데이터 세트에서 모델을 교육하고 사물을 "예측"합니다. 예를 들어 보겠습

machine-learning classification training-data test-data 2017-09-10

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Stanford NLP training documentpreprocessor

스탠포드 NLP는 DocumentPreprocessor에 대한 열차 방법을 제공하여 자신의 코사인을 훈련시키고 문장 분할을위한 자체 모델을 만들지 않습니까? 저는 독일어 문장으로 작업하고 있으며 문장 분리 작업을 위해 제 자신의 독일어 모델을 만들어야합니다. 따라서 문장 분리자인 DocumentPreprocessor을 훈련해야합니다. 내가 할 수있는 방법이

stanford-nlp training-data 2017-04-14

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간단한 ANN을 구현했지만 원하는 출력을 얻지 못했습니다.

코드에 문제가 있습니까? 아니면 더 많은 입력 데이터 레코드를 포함하고 숨겨진 레이어의 수를 변경해야합니까? 나는이 tutorial (대학원 4) 내가로 내 출력을 얻고있다 import cv2 import numpy as np ann = cv2.ml.ANN_MLP_create() ann.setTrainMethod(cv2.ml.ANN_MLP_RPROP

python machine-learning neural-network prediction training-data 2017-04-17

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