supervised-learning 相关问题

监督学习是从标记的训练数据推断功能的机器学习任务。培训数据由一组培训示例组成。在监督学习中，每个示例是由输入对象（通常是向量）和期望输出值（也称为监督信号）组成的对。监督学习算法分析训练数据并产生推断函数，该函数可用于映射新示例。

我们可以通过进行一些特征工程来为未标记的数据集生成标签吗？

我对机器学习非常陌生，目前我正在构建一个可以预测重复献血者的模型（分类问题）。我有一个包含 25 个特征（性别、身高...

machine-learning unsupervised-learning supervised-learning feature-engineering

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机器学习文本分类技术

我有大量（比如说3000个）关键词。这些关键词需要分为七个固定类别。每个类别都有训练数据（样本关键词）。我需要一个算法，当一个新的关键词...

machine-learning text-classification supervised-learning

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使用Python进行时间序列分割

我有一个 TimeSeries 数据集，其中包含如下所示的图。我正在尝试找到对时间序列进行分割的最佳方法。我需要将时间序列分为三个区域 - 'R...

python time-series classification unsupervised-learning supervised-learning

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在机器学习中，关联和回归有什么区别？

我知道关联属于无监督学习，回归属于监督学习，但我不明白它们之间的实际/实际差异。据我搜索，...

machine-learning deep-learning artificial-intelligence unsupervised-learning supervised-learning

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使用 XGBoost 以之前的状态作为输入来预测未来状态

我有一辆可以被命令达到不同速度的汽车，我正在尝试使用 XGBoost 来训练一个可以预测汽车随时间变化的速度的模型。我对这个问题的第一次尝试是做一个简单的

machine-learning xgboost forecasting supervised-learning

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梯度下降算法

我最近实现了线性回归的梯度下降代码。但是当我增加迭代次数时，我得到的“w”和“c”值与

machine-learning linear-regression computer-science gradient-descent supervised-learning

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如何以监督方式训练自编码器？

我有两个数据集，一个是数字数据集，一个是数字数据集的语义信息。我想训练一个自动编码器来提供应该与语义数据集匹配的潜在嵌入。即：ae_model =

python machine-learning autoencoder supervised-learning

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如何在监督机器学习分类问题中使用主成分分析？

我一直在研究 R 中的主成分分析概念。我很乐意将 PCA 应用于（例如，标记的）数据集并最终提取出最有趣的第一个...

machine-learning pca supervised-learning

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我在训练算法时遇到XGBerror，请提供帮助

在使用 XGBClassifier 时，我陷入了他们的错误，不知道背后的原因。您能否为我提供解决此错误的宝贵指导？ XGBoostError：[14:09:03] C:/

machine-learning data-science classification supervised-learning xgbclassifier

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在稀疏深度地面实况上训练时，如何预测深度补全的平滑输出？

我正在尝试训练基于 CNN 的深度补全模型（Github 链接），但在训练模型时遇到了一些一般性问题。我的基本程序是对我的深度和输入进行下采样，对

machine-learning computer-vision conv-neural-network depth supervised-learning

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KNN Python 实现

这是我尝试运行代码时显示的内容： FutureWarning：与其他缩减函数（例如偏斜、峰度）不同，mode 的默认行为通常会保留它作用的轴。在科学...

python-3.x machine-learning pycharm knn supervised-learning

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找到的参数应该是有限的还是估计的？（剖析 Python 代码）

def gradient_descent(x, y, w_in, b_in, alpha, num_iters, cost_function, gradient_function): """ 执行梯度下降以拟合 w,b。通过采取更新 w,b num_iters gr...

python machine-learning linear-regression supervised-learning

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如何计算 K 折交叉验证的不平衡数据集的精度、召回率和 f1 分数？

我有一个包含二元分类问题的不平衡数据集。我构建了随机森林分类器并使用了 10 折的 k 折交叉验证。 kfold = model_selection.KFold(n_splits...

python scikit-learn random-forest cross-validation supervised-learning

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将几个txt文件内容读入python

我有两个文件夹，每个文件夹包含各种.txt文件中的单词，一个文件夹名为'good'而另一个文件夹名为'bad'，我想编写一个python脚本将所有数据导入到一个

python pandas dataframe supervised-learning

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HMM的石榴from_samples函数是否只接受浮点数作为序列

我正在尝试使用石榴为词性标记创建一个 HMM，但是当我使用 from_samples 函数时，出现无法将字符串转换为浮点数错误。我对 X 的输入是 ...

python supervised-learning hidden-markov-models pomegranate

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度量学习和对比学习的区别

查阅了一些资料，知道contrastive learning和metric learning的目标都是学习这样一个embedding space，相似的样本对在这个空间里靠得很近，同时

machine-learning deep-learning embedding supervised-learning self-supervised-learning

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机器学习中的梯度下降函数

我在 Coursera 上注册了 Andrew Ng 的机器学习专业课程，在那里我遇到了实现梯度下降算法的这个函数。 def gradient_descent(x, y, w_in,...

python machine-learning linear-regression gradient-descent supervised-learning

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如何系统地调整 UMAP 超参数以进行监督学习

我有一个关于使用均匀流形近似和投影（UMAP）进行特征提取的问题。在我的项目中，我使用了两个表格数据集，它们都包含大约 10000 个样本。一公顷...

classification feature-extraction supervised-learning dimensionality-reduction runumap

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如何评估 5 个数据点与 1 个目标数据点的相似程度

我正在努力解决我需要解决的问题。假设我们有一个汽车数据集 (1)，其中包含许多具有不同特征（id、年龄、里程、颜色、型号……）的不同汽车。哦...

machine-learning similarity recommendation-engine unsupervised-learning supervised-learning

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模型精度很低。如何提高

我有一个有大量缺失数据的模型。有大约20000条记录用于训练，5000条记录用于测试，模型的性能得到了验证。我有...

machine-learning supervised-learning

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