machine-learning 相关问题

有关机器学习算法的实施问题。关于机器学习的一般问题应该发布到他们的特定社区。

Sci-kit学习：研究错误分类的数据

python machine-learning scikit-learn

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如何使用Sklearn MinMaxScaler（）？我正在创建一个神经网络来denoise音乐。模型的输入是一个从0到1缩放的数组。这是使用Sklearn Minmaxscaler实现的。数据的原始范围来自...

模型的输入是一个从0到1缩放的数组。这是使用Sklearn Minmaxscaler实现的。数据的原始范围从-1到1。模型的输出也是一个阵列从0到1。但是，在预测信息时，我不能将数据扩展到-1至1。

python machine-learning scikit-learn

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交叉验证，对一部分的精确评分

我有一个用于分类的数据集，并使用3个类标签

python machine-learning cross-validation scikit-learn

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有一种方法可以将预处理对象保存在Scikit-Learn中？ [重复]

machine-learning scikit-learn preprocessor

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在模型中保留缩放器我使用以下缩放器： sualer = preprocessing.minmaxscaler（） x_train = pd.dataframe（scaler.fit_transform（dataset_train），列= dataset_train.columns， ...

scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_train = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(dataset_train), columns=dataset_train.columns, index=dataset_train.index) X_train.sample(frac=1) X_test = pd.DataFrame(scaler.transform(dataset_test), columns=dataset_test.columns, index=dataset_test.index)

python machine-learning scikit-learn

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取代稳定扩散3.5管道

我正在尝试在以下拥抱面指南上执行步骤：

machine-learning huggingface stable-diffusion

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笨拙的步伐技巧：是否可以在相同位置将窗口添加到原始数组大小中，而无需循环？

as_strided

python numpy machine-learning numpy-ndarray

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不可能使KERAS CV对象检测器（Yolov8）执行和超级分析

I遵循发布的Keras CV计算机视觉教程（https://keras.io/examples/vision/yolov8/）使用Yolo V8检测器带有自定义数据集

tensorflow machine-learning keras object-detection keras-cv

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在R数据集中创建人造差距

TIMESTAMP <- c(2001:2020) ch4_flux <- c(67.36, 66.39, 65.39, 64.41, 63.52, 62.76, 62.16,61.76, 61.54,61.53,61.7,62.05,62.52, 63.09, 63.71, 64.33, 64.92, 65.46, 65.93, 66.32) ch4_flux_gaps <- c(67.36, 66.39, 65.39, 64.41, 63.52, 62.76, 62.16,61.76, 61.54,61.53,61.7,62.05,62.52, 63.09, 63.71, 64.33, 64.92, 65.46, 65.93, 66.32) distance <- c(1000,1000,1000,125.35,1000,1000,1000,5.50,1000,1000,1000,1000, 1000,1000,179.65,1000,1000,1000,1000,1000) CowNum <- c(0, 0, 0, 30, 0, 0, 0, 81, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 127, 0, 0, 0, 0, 0) dd <- data.frame(TIMESTAMP, ch4_flux, ch4_flux_gaps, distance,CowNum) <- c(2001:20...

r machine-learning random-forest

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当尝试使用SVC进行概率预测时，我为什么要获得noctemplementederror？我正在尝试使用Sklearn的SVC来解决分类问题。给出了大量数据，并告诉我某些主题是否在某个班级中，我希望能够给予

from sklearn.svm import SVC clf=SVC() clf=clf.fit(X,Y) SVC(probability=True) print clf.predict_proba(W) #Error is here

python machine-learning scikit-learn svm

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issue访问。我在我的React Native应用中访问.bin文件时遇到一个问题。我遵循将我的TensorFlow模型保存在.H5格式中，将其转换为JSON和二进制文件的过程，然后移动

aadditional注释：

react-native machine-learning tensorflow2.0 tensorflow-datasets sentiment-analysis

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预测概率

python machine-learning scikit-learn svm