supervised-learning 相关问题

监督学习是从标记的训练数据推断功能的机器学习任务。培训数据由一组培训示例组成。在监督学习中，每个示例是由输入对象（通常是向量）和期望输出值（也称为监督信号）组成的对。监督学习算法分析训练数据并产生推断函数，该函数可用于映射新示例。

在稀疏深度地面实况上训练时，如何预测深度补全的平滑输出？

我正在尝试训练基于 CNN 的深度补全模型（Github 链接），但在训练模型时遇到了一些一般性问题。我的基本程序是对我的深度和输入进行下采样，对

machine-learning computer-vision conv-neural-network depth supervised-learning

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KNN Python 实现

这是我尝试运行代码时显示的内容： FutureWarning：与其他缩减函数（例如偏斜、峰度）不同，mode 的默认行为通常会保留它作用的轴。在科学...

python-3.x machine-learning pycharm knn supervised-learning

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找到的参数应该是有限的还是估计的？（剖析 Python 代码）

def gradient_descent(x, y, w_in, b_in, alpha, num_iters, cost_function, gradient_function): """ 执行梯度下降以拟合 w,b。通过采取更新 w,b num_iters gr...

python machine-learning linear-regression supervised-learning

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如何计算 K 折交叉验证的不平衡数据集的精度、召回率和 f1 分数？

我有一个包含二元分类问题的不平衡数据集。我构建了随机森林分类器并使用了 10 折的 k 折交叉验证。 kfold = model_selection.KFold(n_splits...

python scikit-learn random-forest cross-validation supervised-learning

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将几个txt文件内容读入python

我有两个文件夹，每个文件夹包含各种.txt文件中的单词，一个文件夹名为'good'而另一个文件夹名为'bad'，我想编写一个python脚本将所有数据导入到一个

python pandas dataframe supervised-learning

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HMM的石榴from_samples函数是否只接受浮点数作为序列

我正在尝试使用石榴为词性标记创建一个 HMM，但是当我使用 from_samples 函数时，出现无法将字符串转换为浮点数错误。我对 X 的输入是 ...

python supervised-learning hidden-markov-models pomegranate

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度量学习和对比学习的区别

查阅了一些资料，知道contrastive learning和metric learning的目标都是学习这样一个embedding space，相似的样本对在这个空间里靠得很近，同时

machine-learning deep-learning embedding supervised-learning self-supervised-learning

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机器学习中的梯度下降函数

我在 Coursera 上注册了 Andrew Ng 的机器学习专业课程，在那里我遇到了实现梯度下降算法的这个函数。 def gradient_descent(x, y, w_in,...

python machine-learning linear-regression gradient-descent supervised-learning

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如何系统地调整 UMAP 超参数以进行监督学习

我有一个关于使用均匀流形近似和投影（UMAP）进行特征提取的问题。在我的项目中，我使用了两个表格数据集，它们都包含大约 10000 个样本。一公顷...

classification feature-extraction supervised-learning dimensionality-reduction runumap

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如何评估 5 个数据点与 1 个目标数据点的相似程度

我正在努力解决我需要解决的问题。假设我们有一个汽车数据集 (1)，其中包含许多具有不同特征（id、年龄、里程、颜色、型号……）的不同汽车。哦...

machine-learning similarity recommendation-engine unsupervised-learning supervised-learning

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模型精度很低。如何提高

我有一个有大量缺失数据的模型。有大约20000条记录用于训练，5000条记录用于测试，模型的性能得到了验证。我有...

machine-learning supervised-learning

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值错误：不能将浮动NaN转换为整数"

在下面的代码中，我有一个数据框架，我想如果某个条件得到满足，那么这个条件所在的行就会被nan行所取代，但是这并不奏效，当我试图去看...

python machine-learning pycharm supervised-learning

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天真贝叶斯函数的下标出界错误。

我正在创建一个用户定义的奈夫贝叶斯函数，在这里我显示了准确率、错误分类和召回率。我还没有对召回率进行编码。帮助将非常感激以下是我的代码为Naive ...

r machine-learning data-modeling text-classification supervised-learning

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预测一个特征，并使用预测的特征来预测目标。

我正在做一个Supervised ML分类用例，我有5个特征和一个目标变量。假设这5个特征是A、B、C、D、E、F，目标变量是G，E特征不是一个 ...

python machine-learning supervised-learning

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用于具有决策边界的两个特征的多标签分类散点图

包含两个标签0,1的数据集，如何为其绘制散点图？购买的估计年龄工资0 19 19000 0 1 35 20000 0 2 26 43000 0 3 27 ...

python matplotlib scatter-plot multilabel-classification supervised-learning

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使用神经网络训练的监督分类对不同类别的概率估计

在https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification#make_predictions的教程https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification中，预测是由10个数字组成的数组。 ...

machine-learning keras classification tensorflow2.0 supervised-learning

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R-在监督学习中使用虚拟变量和定量变量的Neuralnet软件包

我正在将软件包Neuronet用于R，并且希望使用监督学习。在我的设置中，我有15个解释变量（其中8个是虚拟变量，每个虚拟变量都包含0和1作为值，...

r neural-network dummy-variable supervised-learning

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SVM卡在拟合模型中

我正在使用SVM，但我的问题是程序的执行停留在model.fit（X_test，y_test）中，这与拟合SVM模型相对应。如何解决？这是我的代码：＃...

python machine-learning svm prediction supervised-learning

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建模流失（有监督与无监督）

非常感谢您的反馈/意见。我正在尝试预测我的业务流失。我正在处理相对较少的流失和1年的时间跨度。今天未搅拌的客户可能...

machine-learning logistic-regression unsupervised-learning supervised-learning

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监督分类：针对不同样本大小和k值绘制K-NN精度

希望你们知道，很难在通用数据集上复制这样的内容。基本上我想做的是对两个不同大小的测试集和训练集执行K-NN，以用于...

r for-loop plot classification supervised-learning

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