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我正在尝试使用JavaScript从术语存储中检索术语，它只是对以下代码很好:获取单个分类法字段的标签：varfieldLabel = fieldValue.Label;
我有一个问题要检索多值分类法字段的标签？
浏览 1提问于2016-09-26得票数 0
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我想要一些关于移动处理的实际含义的意见，这些处理传统上是在服务器上完成的，而不是由node.js web应用程序中的客户端处理。根据描述中的匹配字符串对条目进行分类。在我们的node.js服务器中，我们可以愉快地释放事件循环，同时等待网络响应等等，但如果
浏览 3提问于2012-02-04得票数 1
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不平衡类处理方法的分类
、、、、
什么是最好的分类方法，已发展的方法，以处理不平衡的阶级问题？此文章将它们分类为：成本敏感学习:包括直接学习和元学习，后者进一步分为阈值学习和抽样学习，数据预处理:包括分布变化和数据空间加权.单班学习被认为是分布变化.预测后处理:包括阈值法和成本敏感的后<e
浏览 0提问于2018-06-08得票数 8
是否有任何开放源码或商业API用于跟踪和识别动态移动的对象(如车辆)以进行分类。汽车自动分类比传统的图像处理方法更可行、更好的员工动态分类方法
即使是图像处理技术也取得了令人瞩目的创新，为什么大多数收费站都不采用全自动车辆分类。为什么现有的技术( RFID方法除外)不能对车辆进行分类(即，它们在分类方面还没有100%的准确性)，或者除了图像处理之外还有其他原因。
浏览 0提问于2013-10-07得票数 1
有谁知道如何将opencv.js垫子转换为张量，这样我就可以将其输入到我的tensorflow.js分类器中？以下代码显示了我在读取和预处理要分类的图像时所做的工作： img_array = cv.imread(document.getElementById('picture1'), cv.IMREAD_GRAYSCALE, cv.COLOR_RGBA2GRAY);cv.resize(img_array, img_
浏览 39提问于2021-07-06得票数 1
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这是我目前使用的命令处理程序，它的工作原理应该是这样的。/commands/${cmd}.js`)} catch (e) {但是正如您所看到的，它只是读入命令文件夹并从那里提取.js文件。我想要做的是，为了我自己的“强迫症”的目的，把这些命令分类，这样我就可以更好地跟踪它们。此外，我已经尝试
浏览 1提问于2019-05-05得票数 0
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在滑雪板中是否支持直接使用熊猫的分类数据类型来拟合模型？据我所见，sklearn不支持这种数据类型，这是不幸的，因为分类数据类型既编码分类数据，又包含数据的映射方案。此外，分类编码纯粹是一个数据处理/处理问题，因此由Pandas来处理似乎更自然。我意识到在Pandas和sklearn中有几种编码分类变量的方法--这不是我要问的。
浏览 3提问于2015-06-15得票数 16
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我正在用Node.js编写一个机器学习程序，我想使用LibLinear和SvmPerf这样的库，这些库在Node.js中是不可用的。我也可以对分类做同样的事情，但是，由于分类比训练更多，这可能太慢了。因此，我想出了一种不同的方法:由于支持向量机的分类(带线性核)只是模型权值与输入的特征值的内积，所以我只需读取SvmPerf模型文件，解析它并将权重保存在内存中，然后在Node.js中自己进行分类。这个方法正确吗？我真的可以通过计算Svm
浏览 2提问于2013-09-08得票数 3
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当使用scikit的分类器-学习多类问题时，是否需要用一种热编码对标签进行编码？例如，我有3个类，在将这些数据输入不同的分类器以进行培训时，简单地将它们标记为0、1和2。据我所知，它似乎运转正常。有些算法，如随机森林，本机处理分类值。对于logistic回归、多层感知器、高斯朴素Bayes和随机森林等方法，如果我没有弄错的话，这些方法似乎是本机处理分类值。这个评估是正确的吗？谁的科学知识-学习的分类器不处理这些输入本
浏览 1提问于2018-07-25得票数 3
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假设在机器学习问题中，dataset中有几个分类特征。
处理分类特性的一种常见方法是一种热编码。然而，在此中，作者将应用于分类特征，然后再进行模型拟合和特征导入。如果滑雪板模型将OrdinalEncoded特性视为连续特性，那么它是否是处理分类特性的正确方法？
浏览 9提问于2022-09-06得票数 0
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我有一个数据集，包括一个特征向量和一个目标-- 1.0或0.0 (代表两个类)。如果我安装了一个RandomForestRegressor并调用它的predict函数，它是否等同于使用RandomForestClassifier.predict_proba()我想是的，而且我得到的结果也表明了这一点，但我想得到第二种意见.
浏览 3提问于2013-11-24得票数 4
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在created_{分类法}钩子上，edited_{分类法}钩子工作并上传预期的文件，没有问题。按照下面的代码，我添加了自定义字段类型和自定义分类法类型。效果很好。' => true, )} echo &#
浏览 0提问于2020-07-29得票数 1
在对ML分类的数据进行预处理时，有很多关于如何处理分类变量的信息。但是，我找不到任何关于如何处理分类变量的反馈，其中每个样本可以属于多个标签。
我在研究窃听器检测分类器。因此，这种方法有什么可供选择的。类似于基于目标的编码器(例如。CatBoost)
浏览 0提问于2019-07-15得票数 1
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我正在处理catboost模型的校准曲线。cat=CatBoostClassifier() calib=CalibratedClassifierCV(base_estimator=cat，方法=‘sigmoid’，cv=2) calib.fit如何在校准分类器的拟合中处理分类变量？ 谢谢:)
浏览 48提问于2019-12-23得票数 0
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我正在检查Kaggle竞赛IEEE，分类特征编码挑战，其中一种处理分类变量的方法是用列中变量的各自计数频率替换变量。我理解为什么我们需要转换变量，但是有人能解释一下为什么使用这种方法吗？其次，我想知道是否有人愿意分享处理分类变量的其他技术(不包括明显的热编码)，或者为这些变量提供一些有趣的方法。谢谢!
浏览 0提问于2019-12-09得票数 4
我使用了一个朴素的贝叶斯分类器，使用十倍交叉验证，获得了96.75%的准确率。我不明白为何会出现这种情况，以及如何改善我的整体分类方法。我并不指望bayes分类器能够更好地预测这两个类。我尝试了各种折叠组合，百分比分裂，它总是在没有所有其他8个类的情况下正确地分类<
浏览 0提问于2014-06-24得票数 0
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因此，对于大多数Wordpress用户来说，这听起来可能很熟悉。如何才能最好地解决这一问题？我正在考虑将大型functions.php转换为：
浏览 0提问于2016-06-01得票数 1
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由于XGBoost只能接受数字特征，所以CatBoost和XGBoost之间的比较需要对分类特征进行共同的预处理。我并不完全清楚在基准测试中使用了什么样的预处理来编码分类特性，以及不使用简单的一种热编码的理由。
浏览 3提问于2019-01-13得票数 1
我想从包含分类和数值特征的数据中选择最重要的特征。我试过SelectFromModel和RFE。 作为预处理步骤，我已经通过OHE将我的分类特征转换为多个特征。上述方法现在仅选择分类特征的一部分(例如，仅周一)。有没有其他方法可以选择整个分类特征，或者完全删除它们，而不是暴力强制所有分类特征的组合？
浏览 81提问于2021-11-19得票数 1
我试图在Python中实现朴素的Bayes分类器。我的属性有不同的数据类型:字符串、Int、浮点数、布尔值、序号。我可以使用高斯朴素贝叶斯分类器(Sklearn.naivebayes : package)，但我不知道如何处理不同的数据类型。分类器引发错误，声明不能处理除Int或float以外的其他数据类型。我可能想到的一种方法是将字符串编码成数字值。但我也怀疑，如果我这样做，分类器会有多好。
浏览 4提问于2015-06-19得票数 1
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