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使用LZMA编码信息流
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不值得对整个算法进行验证，因为这个问题并不是关于这个问题的，我只是介绍一个小例子，它应该让您了解真正的问题是什么。我们的压缩算法有自己的字典，它是一个表(不管如何计算，只要假设压缩器和解压缩器都有)，每个表行都有一个字符串。压缩器为了压缩消息，将打开它并从开始开始，它将在字典中搜索匹配项，并最终发送带有行id的匹配消息，如果没有发现，则发送带有要设置的消息的SET消息。
浏览 7提问于2019-11-19得票数 0
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当我移植算法的时候，我决定在一个更大的字典上训练它。其结果是，所学习的词干表变大了，词干精度也提高了。我可以理解，在过去，存储大型文件可能是一个问题，但现在呢？对于某些语言来说，可能没有合适的字典资源。但还有其他原因吗？
浏览 0提问于2020-10-29得票数 4
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需要建议:我正在机器学习中实现ID3算法。我正在使用字典来读取训练文件并存储到中。但随着我继续往前走，我理解到在字典v中，每个键、值对都没有固定的位置，就像在列表或数组中那样。
浏览 0提问于2010-09-17得票数 1
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问题是在一个模型中错误地选择了的训练/测试分裂策略。我知道以这种方式选择测试集会产生错误的输出，但是我想知道为什么是。然后，我训练了一个随机森林模型，试图预测第二天的结束。
test_set的准确性很高，并且随着它以前观察的历史点的增加而增加，这似乎意味着过度拟合。当我改变训练/测试分离模型，例如，有train_set:数据在一月到六月和test_set:数据在八月，即完全独立的数据集和没有可能的混合，准确性是一个更现实的50%。
浏览 2提问于2017-08-30得票数 0
在使用H2O Python之后，可以发现XGBoost位于主板的顶部。然后，我想要做的是从H2O XGBoost和复制中提取超参数，并在XGBoost Sklearn中复制。然而，这两种方法的性能不同：from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_predictimport scikitplot as skp
浏览 1提问于2019-06-17得票数 7
我有大约30个word2vec型号。在python脚本中加载它们时，每个文件都会消耗几GB的RAM，因此不可能同时使用所有文件。有没有办法在不将完整的模型加载到RAM中的情况下使用这些模型？
浏览 0提问于2017-06-02得票数 0
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我正在使用LDA(隐狄利克雷分配)主题建模进行基于内容的图像检索。我也希望使用Python来做同样的事情。我在Python for LDA for image dataset中找不到任何库/包，包似乎只适用于文本语料库。请在Python中为图像语料库推荐任何软件包，或简要列出执行图像LDA所需的步骤。
浏览 6提问于2017-03-07得票数 0
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我见过大多数web程序员(用sql编写一些脚本来创建CRUD应用程序)不知道如何在相对复杂的情况下构建业务逻辑，比如使用Stack、队列或编写递归算法。我正在尝试进行一次培训，以训练web程序员提高他们在数据结构方面的知识，例如，我给了一个示例程序来统计给定文本中单词的重复次数，人们应该使用字典/哈希表，但即使在指导他们使用字典之后，他们仍然无法做到这一点我需要样本问题定义(当然我当然可以找到答案，但我不希望任何人在这里给出代码，只有问题定义)，应该训练他们使用Stack，Queue，List，
浏览 0提问于2010-08-08得票数 0
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参考-vs-拷贝比较算法更好，但不需要(而不是参考-vs-军团)相反，我可以使用一组herurisitcs算法。算法可以做错误的判断。下载预先训练过的word2vec和比较单词向量的方法
从每个文本中构建一个字典单词->计数，并将其与参考字典进行比较。如果您将指出特定的算法、库、基于关键字提取的示例、虚拟子字符串搜索、python或CLI的行差比较，我将接受。
浏览 0提问于2019-02-19得票数 1
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假设我有一个数据集，我想用神经网络和支持向量机进行训练。在训练后的数据集中，神经网络是否会过度适应，而支持向量机则不会？就像一个数据集对一种训练算法来说是否过分适合，而不太适合另一种训练算法吗？或者如果它不适合于一种训练算法，那么可以假设它也不适合其他的训练算法？
浏览 0提问于2016-08-08得票数 0
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我试图使用doc2vec制作gensim示例的文档向量。我通过了TaggedDocument，它包含9个文档和9个标记。from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocumentdocuments = [TaggedDocument(doc, [i]) for doc, i in zip(common_texts, idx)]
model = Doc2Vec(documents, vector_
浏览 1提问于2021-07-31得票数 0
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我刚从我们的安全团队得到信息，在你用谷歌Chrome翻译网页后--“右键点击->翻译成英语”，谷歌Chrome“存储”这个翻译到某个地方(会问:)，并且它不是翻译一些敏感的内部内容的安全解决方案。所以也许有人知道得更多？提前感谢
浏览 1提问于2017-10-04得票数 0
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我在matlab中使用了一个时滞神经网络，我想用不同的训练算法来训练它。我使用了很多这样的算法，例如粒子群优化算法、levenberg marquardt算法、拟牛顿算法和.现在我想使用反向传播，但是我不能使用训练函数，因为时滞神经网络的反向传播不同于前馈贝塔。有谁能告诉我，在matlab中是否有任何功能用于训练具有反向传播的TDNN？
谢谢
浏览 0提问于2014-02-10得票数 1
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从文档中提取内容
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我想从简历中提取内容，如技能，认证，工作经验等与NLP的各种部分，并标记他们的类别。虽然我可以编写基本的规则来提取各种标点符号上的文本，但它在某些情况下可能不起作用。在这种情况下，会有所帮助吗？解决这个问题的正确方法是什么？ Machine learning, Deep learning, Python, Julia, NLP
Coursera: R Programming, The Data Scientist Toolbox 2015
Galvanize: Data science & big data anal
浏览 3提问于2017-12-19得票数 0
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我是机器学习的新手，我从数学的角度研究算法背后的主要概念。我还试图开始使用sklearn库实现一些用于回归的算法。我想总结一下ML的主要步骤，并提出以下问题：训练算法，查看性能，选择最优的算法。基于交叉验证的随机或网格搜索算法的超参数整定现在出现的问题是，我不知道该怎么办。
我是否可以
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
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选择二进制分类模型，并使用训练/测试拆分的默认设置。训练模型。模型构建失败，并出现评估错误。相反，如果我们选择Cust_No和Alerts作为特征列，则模型创建成功。为什么会这样呢？
浏览 2提问于2018-01-24得票数 0
目前，我正在学习Coursera.org上的“机器学习”课程，主题是讨论不同条件下学习算法的性能。在这里，我们讨论了当该算法适合于训练数据(高偏差)的情况。📷交叉验证误差( Jcv(theta) )是衡量算法对交叉验证集的拟合程度，Jcv越低(θ)越适合交叉验证集。训练误差(Jtr
浏览 0提问于2021-12-28得票数 1
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我真的很想要一种算法，我可以在一个数据集上运行来确定字典(作为数据结构)，然后使用该字典来压缩新到达的数据，非常快速和高效，这要感谢那本字典。例如，我将在10,000条总计10 it的消息上运行它，以确定字典数据结构，在所有各方之间共享此字典，然后交换消息，同时享受非常快速和强大的压缩。
有那种东西吗？
浏览 4提问于2018-05-30得票数 3
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目前只有三种内建算法支持增量训练:目标检测算法、图像分类算法和语义分割算法。
我想知道我们是否能够成功地使用新的增量样本数据来训练其他(非内置算法)训练图像的初始模型。例如，分类或回归。
浏览 2提问于2022-08-01得票数 0
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假设我有非常大的训练集，因此Matlab在训练时挂起，或者没有足够的内存来容纳训练集。是否可以一次使用一个样本(一个接一个)来训练网络？
浏览 0提问于2013-07-13得票数 4
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