我正在使用opencv的CvBoost进行分类。我用数千兆字节的数据训练了分类器，然后把它保存下来。该模型有一个由1000名弱学习者组成的树，深度为20 (默认设置)。现在，我想加载它来预测实时生产代码中的类。然而，学习模式的规模是巨大的(几乎是千兆字节)。我相信这是因为保存函数保存了所有用于学习的数据，这样就可以正确地更新培训模型。然而，我不需要这个功能在运行时，我只是想使用固定的参数(1000弱学习者，等等)，这应该不是很多数据。
有没有一种方法可以将弱学习者的参数保存下来并加载到CvBoost?中？
是否有人有使用此或另一个opencv学习模型缩小学习模型数据大小的经验？备注: CvBo
浏览 6提问于2015-02-24得票数 1
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我正在学习TensorFlow (以及一般的深度学习)。我想知道什么时候我们需要将输入的训练数据分成几批？我们如何确定批量大小？有没有经验法则？谢谢!
浏览 12提问于2017-01-16得票数 0
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我是学生，在python上还是新手，我需要在我们的领域中使用深度神经网络，这与深度学习没有直接关系，但我们可以用深度学习来优化这些错误。
上一次我尝试用python工作，但是我发现我需要很长的时间从头开始学习python。我们几乎所有的东西都使用Matlab，我很好地掌握了它。我决定搬回matlab，利用那里的深度学习。我的问题是，有谁有任何视频或教程，我可以跟随，以了解有多深的学习Matlab？
提前谢谢你。
浏览 5提问于2019-10-12得票数 0
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我已经初始化了VGG16和InceptionV3，使用了ImageNet权重，并且使用了非常小的学习率，从胸部X射线数据集的第一层学习20K图像(因为医学图像不同于ImageNet类)。据报道，我发现VGG16没有显示过拟合，并且比InceptionV3更精确，并且给出了不太准确的结果。原因何在？
浏览 0提问于2018-06-19得票数 1
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尺度神经网络
、、、、
当使用神经网络(TensorFlow:深度神经回归)时，当将训练数据从样本增加到整个数据(例如10倍大的数据集)时，您应该对模型体系结构(更深/更宽)、学习速度和一般的超参数进行哪些更改？
在这些变化中，有多少尝试和错误涉及到启发式逻辑？
浏览 0提问于2019-03-21得票数 6
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在阅读关于深度学习的文章时，我经常会遇到这样的规律:只有当你有大量的数据可供使用时，深度学习才是有效的。这些声明通常附有如下数字：
📷
这个例子(取自https://hackernoon.com/%EF%B8%8F-big-challenge-in-deep-learning-training-data-31a88b97b282 )是由“安德鲁·吴的著名幻灯片”所致。有人知道这个数字是基于什么的吗？有什么研究可以支持这一说法吗？
浏览 0提问于2019-02-18得票数 4
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我们都知道当下人工智能已经走向了风口，而大数据是人工智能技术进行深度学习的基石，究竟大数据对人工智能的深度学习有什么影响呢？
浏览 1454提问于2018-03-30
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我正在研究一种从单目图像中估计深度图像的深度学习(有监督学习)。数据集当前使用的是KITTI数据。RGB图像(输入图像)使用KITTI原始数据，而来自following link的数据用于地面实况。 在通过设计一个简单的编解码器网络来学习模型的过程中，效果并不是很好，因此人们进行了各种尝试。 在搜索各种方法时，我发现groundtruth只能通过掩码来学习有效区域，因为有许多无效区域，即无法使用的值，如下图所示。 ? 所以，我是通过掩蔽来学习的，但我很好奇为什么这个结果总是出来。 ? ? 这是我训练代码的一部分。我该如何解决这个问题。 for epoch in range
浏览 56提问于2020-09-23得票数 0
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在标准的食谱机器学习中，我们在一个矩形矩阵上操作；也就是说，我们所有的数据点都具有相同数量的特征。我们如何处理所有数据点都具有不同数量的特征的情况？例如，如果我们想做视觉分类但我们所有的图片都有不同的维度，或者如果我们想做情感分析但我们所有的句子都有不同的词量，或者如果我们想做恒星分类但所有的星星都被观察了不同的次数，等等。
我认为正常的方法是从这些不规则大小的数据中提取规则大小的特征。但我最近参加了一个关于深度学习的演讲，演讲者强调，深度学习者能够自己学习适当的特征，而不是从数据中手工制作特征。但是，如果输入层不是固定大小的，我们如何使用神经网络？
浏览 3提问于2015-03-03得票数 7
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我对以下两个过程感兴趣：
对同态加密数据执行深度学习
对未加密的数据执行同态加密模型的深度学习预测。我的意思是加密深度学习模型的权重，将它们发送给数据所有者，并执行加密的预测。数据的所有者将返回加密的预测。例如，请参阅此博客文章中的逻辑回归示例。我想知道是否可以使用PHE (部分同态加密，例如Paillier)进行深入学习(包括许多隐藏层)，或者是否需要一个FHE (完全同态加密)。
欢迎推荐人！
浏览 0提问于2018-02-13得票数 6
我目前正在努力学习深度学习。我问自己，在回归方面，深度学习在哪些方面优于支持向量机和随机森林？
你有什么回归数据，深度学习优于支持向量机和随机森林吗？
我提出这个问题的主要目的，是看看哪种数据集的深度学习优于支持向量机和随机森林。因为我不知道这些数据集是什么类型的，所以我不想在询问这些数据集时限制太大。
更新:从tom给出的答案中，我可以清楚地看到我正在寻找什么样的数据集。因此，更具体地说:如果您知道在不同粒度级别上具有空间/时间结构的数据集，例如，在这个数据集上，卷积深网络的性能优于SVM和随机森林数据集，那么请共享这个数据集或链接到它。
不知道为什么这个问题仍然被标记为“暂停”，因为我更新
浏览 0提问于2017-11-22得票数 1
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我正在学习CS面试，我决定尝试自己编一个问题，然后递归地解决。
我想要解决的问题是:我想要写一个递归函数，找到pascal三角形的第n行。
Ex pascals(1) -> 1
pascals(2) -> 1,1
pascals(3) -> 1,2,1
我相信我已经解决了这个问题。它需要一个助手函数才能从大小写开始。
function int[] nthPascal(int[] a, int n){
// in the case that the row has been reached return the completed array
if(n==1
浏览 1提问于2014-09-10得票数 4
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我有一个很大的框架，使用了h2o flow run automl和深度学习算法。然而，训练指标是在“临时样本帧”上计算的。我找不到任何关于这方面的信息。我不确定自动机是否已经在整个帧上运行，或者只是在临时帧上运行。有没有人能帮我理解或指点一下？顺便说一句，我觉得这个功能不方便。
浏览 17提问于2019-11-05得票数 1
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更新数据的神经网络训练
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我有一个神经网络，它经过了一些数据集的训练。假设dataset最初有10k个数据点，现在又添加了100个数据点。有没有办法让我的神经网络在不需要从头开始训练的情况下学习整个(更新)数据集？此外，灾难性干扰是否适用于此？当NN试图学习“新信息”时，我知道灾难性干扰是适用的，但我不确定“更新(由于插入)信息”是否算作“新信息”。
浏览 11提问于2019-11-29得票数 1
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我当时正在学习时间复杂性，被困在Big ( log ) be上，因为我无法确定哪个函数具有log的复杂性，而与其他复杂性(如O(n)、O(n2)或O(n3) )相比，后者很容易通过计算函数中的for循环数来识别。
浏览 2提问于2021-10-20得票数 2
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决策树的剪枝
、、、
以下是我在构建和修剪决策树过程中学到的数学知识(从Gareth James等人的“机器学习入门”到“机器学习入门”)：
使用递归二进制分裂来在训练数据上生长一棵大树，只有当每个终端节点的观测数少于最小时才停止。
将代价复杂度剪枝到大树上，以获得一组最佳子树序列，作为α的函数。
使用K折叠交叉验证来选择α。也就是说，将训练观测结果分解为K折叠。对于每k= 1，。.，K：(a)在除kth以外的所有训练数据上重复步骤1和步骤2。(b)作为α的函数，评估左kth褶皱数据的均方预测误差。平均每个α值的结果，并选择α以最小化平均误差。
返回步骤2中对应于选定的α值的子树。
📷
我的问题是:通过上述算法，我
浏览 0提问于2020-04-26得票数 0
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如何提高生物数据集的准确性？
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我有一个生物不平衡数据集，我已经应用了深入学习，支持向量机(所有的核心函数)和人工神经网络的多类分类(大小:139个样本，5个属性)在python。不幸的是，准确度不超过55%。怎样做才能提高准确度？如果数据集不能超过这种平均精度，那么解决方案是什么？
浏览 0提问于2017-08-01得票数 1
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我有一个大约100个数值的数据集。我把我的神经网络的学习速度设为0.0001。我已经成功地在数据集上训练了100多万次。但我的问题是，在神经网络中，很低的学习率的影响是什么？
浏览 2提问于2018-08-05得票数 0
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我正在学习递归，我应该创建一种递归方法来计算数组中特定数的数目，例如，数字4的{1, 2 ,3,4,4,5}应该返回2。我知道递归不是解决这个问题的理想问题，我知道使用endIndex也不理想，但这只是一个教科书问题，我似乎无法解决。
我的方法工作不太好，因为在运行大数组时，我总是耗尽堆。我将如何优化这些代码？谢谢!
public static int countNumber(int[] array, int startIndex, int endIndex, int
number) {
int result = 0;
if (startIndex==endIndex
浏览 1提问于2019-02-22得票数 3
我知道神经网络的概念，我学习了库瑟里安德鲁·吴的机器学习课程，所以我也编写了一些简单的课程。然而，我忽略了所有有助于防止深度网络过度安装的新技巧，例如：
用ReLU代替tanh神经元
使用辍学
比普通的随机梯度下降更先进的学习方法
等等，我想遵循一个MOOC，它告诉我如何在深度学习中使用Keras (我非常喜欢Keras，因为IMO比其他软件包容易理解，但我愿意接受建议)。我也会满足于一本书，但我真的更喜欢MOOC。不一定要自由。你能给我指一个吗？应用程序是数据科学，但通用的深度学习就行了。
编辑:为了给这个问题提供更多的上下文，我的主要应用将是物联网分析，即云平台上的应用，它收集实时的、从工
浏览 0提问于2017-07-02得票数 4
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我使用的是带探戈功能的手机--联想探戈Phab 2 Pro。我要访问所有可用的传感器并读取原始格式的数据。
探戈API已经提供了“运动跟踪”，“区域学习”，“深度感知”，但我正在寻找一种方法来访问原始传感器数据，而不是让这些原始数据已经处理？
直接访问传感器数据的方式是什么？
浏览 0提问于2017-02-14得票数 0
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我想问一下，目前关于机器学习的专业和全面的、最新的书籍的建议是什么？
这两本相当经典的综合性教材是：
机器学习:概率视角(Murphy，2012)
“统计学习的要素:数据挖掘、推理和预测”( Springer Statistics，2009)
但它们有点过时，所以我想知道是否有更多的最近的选择？你也可以推荐那些专注于ML的子部分的书，或者任何最近和值得注意的书。
浏览 0提问于2021-03-24得票数 -2
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我想知道为什么深度学习模式如此不稳定。假设我使用相同的数据集多次训练机器学习模型(例如logistic回归)，并多次训练深度学习模型(例如LSTM)。在此之后，我计算了每个模型的平均值及其标准差。深度学习模型的标准差比机器学习模型的标准差大得多。为什么会这样？
这与深度学习方法中的权值初始化有关吗？如果是这样的话，为什么模型不总是收敛在同一点上呢？
浏览 0提问于2021-11-09得票数 4
3回答
我有两个与记忆相关的问题。首先是一些背景知识。我是一个初学者-中级c程序员。
我已经编写了几个不同的树状数据结构，每个级别都有不同数量的节点。一种这样的结构可以具有多个整数变量作为其数据，这些整数变量本身是整数树的主要数据。我已经为生成树编写了递归函数，这些树在不同的级别具有随机数量的节点。我将指向随机生成的整数树的指针作为生成主数据结构的参数传递。
我还编写了对这些树结构进行操作的递归代码，比如打印树。仅仅为了学习，我为我的节点创建了队列和堆栈，并编写了迭代函数来按顺序、预顺序和posr顺序打印树。我想，我开始掌握它的诀窍了。
现在的问题是。
(a)我需要编写其他函数，如果使用纯递归编写，这
浏览 1提问于2009-12-03得票数 1
7回答
Heroku:部署深度学习模型
、、、、
我已经开发了一个rest，使用烧瓶公开了Python深度学习模型(CNN用于文本分类)。我有一个非常简单的脚本，它将模型加载到内存中，并输出给定文本输入的类概率。API在本地完全正常工作。
然而，当我git push heroku master时，我得到了Compiled slug size: 588.2M is too large (max is 500M)。该模型的大小为83 is，对于深度学习模型来说是相当小的。值得注意的依赖项包括Keras及其tensorflow后端。
我知道您可以在Heroku上使用RAM和磁盘空间的GBs。但瓶颈似乎是鼻涕虫的大小。有办法绕过这件事吗？还是Hero
浏览 0提问于2018-02-17得票数 11
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我一直在读一篇关于的文章，我发现他们使用“支持的数量”来评估网络的表现如何，也就是说，在x个支持之后，哪个网络能够学习(据我所知)。我想知道后盾的数量实际上是什么意思。这仅仅是训练过程中使用的训练数据样本的数量吗？或者可能是小批量的数量？也许它是之前的一个数字乘以网络中的可学习参数的数量？或者是完全不同的东西？也许还有其他更常见的名称，我可以在某个地方循环阅读更多关于它的信息，因为我无法通过搜索"number of backprops“或"number of backpropagations”找到任何有用的东西？
奖励问题:这个指标的使用范围有多广，它有多好？
浏览 9提问于2018-01-08得票数 0
1回答
批量归一化中的尺寸
、、、
我试图在Tensorflow中构建一个广义的批处理规范化函数。
我在这个中学习了批处理规范化，我发现它非常友好。
我对scale和beta变量的维数有一个问题:在我的示例中，批规范化应用于每个卷积层的每个激活，因此，如果我有卷积层的输出，则为一个具有大小的变量：
[57,57,96]
我需要比例尺和β具有与卷积层输出相同的维数，对吗？
这是我的功能，程序可以工作，但我不知道是否正确
def batch_normalization_layer(batch):
# Calculate batch mean and variance
batch_mean, batch_var = tf
浏览 4提问于2017-04-14得票数 0
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我开始写这篇文章是想说我不知道这个帖子是否符合社区规则，所以请原谅我的任何滥用。
我在大学时学过统计学学习理论。特别是最近的PAC学习、VC维数、一致收敛等。我和Vapnik一起观看了这次谈话，他声称深度学习本质上是一种“bla bla解释”，并声称“每一个问题都可以用统计学习理论解决。”
我对此感到很困惑。我不知道如何将统计学习理论应用于实际问题。
让我们假设我面对的是一个新的数据集，它具有清晰的二进制分类任务，具有许多特性和大量的培训数据。例如，如果假设类H是PAC可学习的，或者换句话说，如果它有有限的VC维，我该如何检查呢？不要太直截了当地举我的例子，我只想知道是否有人能向我指出一篇文章
浏览 0提问于2018-11-29得票数 2
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我正在研究树算法，几乎所有的算法都使用递归进行遍历，当然，不需要递归也可以完成遍历(通过创建堆栈数据结构和while循环)。但是出于好奇，想知道这些树的数据结构是如何在树中存在着数以百万或数十亿的节点时被遍历的？当然，这些问题也是在面试中提出的。
我能想到的一些方法是
将树存储在多个文件中，作为不同的子树并遍历文件
在不同的机器上分配树
表结构中数据库中的树及遍历设计查询
任何更好的方法，如果有人可以分享链接，学习材料，这类问题将是有帮助的。
浏览 0提问于2016-02-21得票数 3
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在Francois Chollet (2018)的“与Python一起深入学习”一书中，我们可以在1.2.4节中找到：
决策树从数据中学到的知识在21世纪初开始受到广泛的研究兴趣，到了2010年，它们往往比内核方法更受青睐。..。特别是，随机森林算法引入了一种鲁棒的、实用的决策树学习方法，它涉及到建立大量的专门决策树，然后对它们的输出进行集成。随机森林适用于各种各样的问题--你可以说，它们几乎总是任何浅层机器学习任务的第二好算法。当广受欢迎的机器学习竞赛网站Kaggle (http://kaggle.com)于2010年启动时，随机森林很快就成了平台上的宠儿--直到2014年梯度助推机取代了它
浏览 0提问于2019-09-21得票数 2
2回答
有人能给我推荐一些资料(书籍，博客，youtube频道，.)吗？学习统计学，机器学习和一般数据科学的主题？
谢谢
浏览 0提问于2021-09-30得票数 1
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我是AI的新手，所以请容忍我.用人工智能做这件事最简单的方法是什么？我从哪里开始？哪些技术已经可用？
样本数据: 50.000前图像前。有一个红色的球，需要删除50.000后，图像红色球被移出图像(由一个人在photoshop)。
提供数据AI学习魔术
输入AI :1在其他图像特征为红色球输出预期:1图像，其中红色球被从图像中移除。
浏览 0提问于2018-12-29得票数 0
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5回答
图像深度和通道之间的差异
、、、
我正在尝试学习opencv，但它非常令人困惑。有人能知道imagedepth和no的区别吗？图像中通道的数量。假设图像深度为8，否。通道R，G，B是3。那么，这意味着什么，我在可视化3d结构时遇到了困难
浏览 27提问于2012-04-11得票数 21
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我是使用火库数据库的iOS应用程序和维护庞大的数据库。对于某些事件，我使用云函数将多个兄弟节点作为事务同时更新。然而，一些节点包含巨大的子节点(可能是一百万个)。在云函数中扩展大量记录是最糟糕的吗？
浏览 0提问于2017-07-25得票数 1
我想从Google中检索数据，创建自定义计算，然后将聚合推到Google电子表格中，以便在Google可视化API应用程序中重用。我担心的是，我会很快地使用计算所需的原始数据访问电子表格单元格配额。
我知道scriptDB配额是100 to，但是在我投入时间和资源学习它是如何工作的之前，我想知道它是否适合存储原始分析数据(前提是它不是太细的，它只是设计用来回答特定的问题)，以及在我达到配额之前，我可以在scriptDB (相对于电子表格)中实际存储多少数据。
谢谢
浏览 2提问于2013-09-04得票数 0
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我正在学习算法和数据结构，现在我正在研究时间和空间的复杂性。
我必须解决一个问题，他们告诉我(基于我的代码)时间和空间的复杂性。
代码如下：
public class B {
public static int minSum = -1;
public static void main(String[] args) {
int objects, sumA = 0, sumB = 0;
Scanner readInput = new Scanner(System.in);
objects = readInput.nextInt
浏览 0提问于2013-05-22得票数 0
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目前，我正试图在数据流上学习一个深入的学习模型，该模型会随着时间的推移不断地生成新的数据点。目标是生成一个能够很好地适应新生成的数据的实时DL模型，同时不影响对旧数据的预测。我在想，是否有人知道如何才能做到“数据流上的增量深度学习”呢？任何信息都将不胜感激，谢谢！
浏览 0提问于2021-02-21得票数 0
4回答
是否有在结构化数据中执行聚类的深度学习文献/参考资料？我知道这可以使用Kmeans，GMM等来完成，但是有没有可能使用深度神经网络等来完成聚类分析呢？谢谢。
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
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在Android中，有一个从图像获取深度地图的选项。
从Android开始，相机可以使用一种称为动态深度格式(，DDF)的新模式，将图像的深度数据存储在一个单独的文件中。应用程序可以请求JPG图像及其深度元数据，使用这些信息在后处理中应用他们想要的任何模糊信息，而无需修改原始图像数据。若要读取新格式的规范，请参阅动态深度格式。
我已经阅读了这个文件，它看起来深度数据存储在JPG文件中作为XMP元数据，现在我的问题是如何从文件或直接从android获取这个深度映射？我用的是带anrdoid Q的星系s10
浏览 0提问于2019-08-14得票数 6
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我刚刚通过一些快速入门视频开始学习Kinect，并尝试使用代码来处理深度数据。
然而，我不能理解如何使用位移位和各种其他公式来计算距离，这些公式在处理此深度数据时也用于计算其他内容。
这些是文档中解释的特定于Kinect的细节吗？任何帮助都将不胜感激。
谢谢
浏览 1提问于2011-11-11得票数 9
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深可分卷积
、、
我是深度学习的新手，最近我遇到了深度智慧可分离的卷积。它们大大减少了处理数据所需的计算量，只需要10%的标准卷积步长计算。
我很好奇做这件事背后的直觉是什么？我们确实通过减少参数数量和减少计算来达到更高的速度，但是性能上是否存在权衡呢？
另外，它是仅用于某些特定的用例，如图像等，还是可以应用于所有形式的数据？
浏览 0提问于2018-09-09得票数 2
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3回答
我是数据科学的新手，我还在学习机器学习。我知道我们可以根据应用程序使用Regression、Classification、Clustering、ANN、CNN、RNN等模型。
我们在PC机上对这些模型进行编码、训练和预测。一些模型也需要花费大量的时间进行训练。在那之后，我们关闭了PC。
如果我想在几天后使用相同的数据集使用相同的模型，请再次打开PC并训练相同的模型。
我想知道如何在没有训练的情况下使用训练过的模式，一次又一次，每次PC打开。我问的主要是ANN，CNN，RNN型号。
另外，我想知道modal的权重值存储在哪里，因为权重没有存储在变量中。我如何才能找到它，并且不能使用这些经过训练的
浏览 0提问于2019-01-15得票数 0
我有一个数据集，其中包括全国学生的社会经济指标以及他们的成绩。更具体地说，这个数据集有36个变量，大约3000万学生作为预测因子，然后学生的成绩作为反应。
我的目标是能够预测一个学生是否会失败。就成绩而言，在全国排名最低的2%)。我理解使用不平衡数据集(98%：2%)的分类会带来偏见。在一些研究的基础上，我计划通过增加少数民族阶级不正确分类的成本来解释这一点。
请有人确认一下，这是正确的方法(而且没有更好的方法，我想是这样的)？而且，考虑到这个数据集的性质，有人能帮我选择一个机器学习算法来完成这个任务吗？
我正在Google上使用TensorFlow 2.0。我用熊猫把所有的数据一起编译成一个
浏览 0提问于2020-05-25得票数 2
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自从我在大学学习数据结构和算法以来已经有很长一段时间了，所以最近我惊讶地发现，递归可能不是 (tm)进行树遍历的方式。出于某种原因，基于队列的遍历并不是我曾经使用过的技术。
如果有的话，迭代遍历和递归遍历的优点是什么？在什么情况下我可以使用其中一种而不是另一种？
浏览 15提问于2009-04-16得票数 14
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我有一个问题陈述，我必须将文本数据分类到不同的类，但是培训数据非常少(4个类的250-300个数据点)。我对使用什么方法感到困惑？另外，有什么方法可以用这样小的数据深入学习来解决这个问题呢？
浏览 0提问于2019-06-18得票数 3
1回答
我想预测一个考生的SAT分数，比如X已经参加了20次模拟SAT考试。我有100个数据集(100个测试者)。有没有什么模型或库可以用来在100个数据集上学习/训练它，然后预测一个数据集的分数？如果是，我应该使用机器学习还是深度学习？
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
我正在与数据科学家合作，他们希望了解和理解他们使用Azure Machine /Service中的视觉界面训练的神经网络模型。是否有可能排除并检查神经网络模型的内部表示？有没有一种方法，我可以写代码，访问一个经过训练的神经网络的节点和权重，以便将网络可视化为一个图形结构？或者，如果Azure /Service不支持这一点，我希望能为不同的机器学习框架提供更适合这种分析的建议。
我尝试过的事情：
培训模型输出ILearnerDotNet (AML )或模型(AML )。我查找要拖到工作区中的项，在工作区中可以编写自定义代码，例如执行Python脚本。他们似乎接受数据集，但不接受ILearne
浏览 0提问于2019-06-02得票数 2
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据我的教授说，神经网络建模的第一步之一就是使用一个足够强大的模型。
第一步是创建一个足够强大的模型，至少在不使用规则化的情况下，能够在培训数据上实现非常高的精度(非常低的损失)。
除了调整和调整学习速度之外，我还能做些什么来使我的模型“强大”，换句话说，让它适应训练数据？
我用以下的东西看正确的方向吗？
添加额外的层
使层更厚(更多的神经元)
浏览 0提问于2020-02-25得票数 4
1回答
实时计算摄像机与物体之间的距离
、、、、
我对这个地区太陌生了。我想提高自己，我需要你的建议。我想用手机摄像头来检测物体，并找出物体和相机之间的距离。为了实现这一目标，我应该学习什么？如有任何建议，我们将不胜感激。
浏览 0提问于2019-07-18得票数 0
1回答
我目前正在开发一个应用程序，它可以让心理学家管理他们的时间表和预算。作为概念证明，我想创建一个智能预约服务。可能有3种情况：
I know the client, I need to guess the day and time for his next appointment
I know the day, I need to guess which client and at what time
I know nothing, I need to guess which client, which day and what time
我目前正在学习深度学习算法，只是为了获得一点理论知识，但
浏览 3提问于2017-11-01得票数 0
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