我试验了不同的建模方法,包括KNN、决策树、神经网络和SVN,并试图对我的数据进行拟合,看看哪种方法最有效。令我惊讶的是,决策树的最佳工作方式是训练精度为1.0,测试精度为0.5。无论训练精度为0.92,测试精度为0.42,神经网络的性能都是最好的,比决策树分类器低8%。
请有人解释一下,与决策树这样的建模技术相比,神经网络可能具有低精度的情况/情况。我尝试过不同配置的神经网络,比如:
1 hidden layer and 1 neuron : Train Accuracy 34% Test Accuracy 42%
7 hidden layers and 5 neurons in each
我是Golang的新手,在安装gocv时遇到了一些问题。我不知道这是否无能为力,但我在5.19.3版本上使用Manjaro Linux,当前的go- version是1.14.2,最后但并非最不重要的是gccgo在10.1.0版本(amd64)上。
我按照上的描述安装了gocv。
go get -u -d gocv.io/x/gocv
cd $GOPATH/pkg/mod/gocv.io/
make install
如果工作正常,则会显示以下消息:
gocv version: 0.24.0
opencv lib version: 4.4.0
# gocv.io/x/gocv
In file i
我想知道是否有一种算法可以将一条线分割成多条线,以便多条线的结果集适合于正方形而不是宽的矩形形状。让我举几个例子,
输入:嗨,这是一条很长的线。
输出:
嗨,我是
真的吗?
长长的队伍
输入:a b c d e f
输出:
A、b、c
D e f
输入:这就是这样的line.This是结束了。
输出:
真的是这样
looooooooooooooooooooong
行,这是结束了。
如果你在上面的例子中看到,输入线适合一个宽的矩形。但输出结果或多或少符合正方形。
本质上,这里需要做的是简单地计算一行中的字符数,取该数字的平方根。然后在每一行中放入平方根数的字符。但在上面的示例中,拆分需要通过尊重
我正在开发一个FCFS调度器算法。但它只能在一个处理器上工作。如何将任务划分为6个处理器?我需要等待队列,就绪队列等。
每个处理器应该单独工作,如果一个处理器完成了它的任务,那么它将在不等待所有处理器完成的情况下执行下一个任务。
#include<stdio.h>
int main()
{
int n,bt[20],wt[20],tat[20],avwt=0,avtat=0,i,j;
printf("Enter total number of processes(maximum 20):");
scanf("%d",&am