classification

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私のデータセットの最後の列の値が「作成済み」または「逃した」と予測し、プログラムを数回実行したが、精度は常に100％。私はそれが約95-100％と期待します。どんな考え？ここでは、データセットのスニペットは、（元1が000 74以上の行を持つ）である：ここでは A,L,-5,8,3,475,11.8,1,1.6,6.1,2,2.7,made A,L,-39,10,2,30,18.5,6,5.4,

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時系列分類のためのデータセットを構築するにはどうすればいいですか？

私は時系列分類で始まり、トレーニングセットをどのように構築するべきかを理解するのに問題があります。私の現在のデータは、次のようになります。 Timestamp User ID Feature 1 Feature 2 ... Feature N target 2002-10-30 1 0 0 ... 1 0 2002-10-31 2 0 1 ... 1 0 .

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Tensorflow分類の例のtf.train.get.global_stepエラー

私は、虹彩の花のデータセットのための簡単な分類子を構築するためにSiraj RavalのYouTubeビデオに従っています。このビデオは2016年5月に公開されたので、更新されたTensorflowのいくつかの領域があると確信しています。「tf.train.get.global_stepに切り替えてください」というエラーメッセージが表示されます。古いTensorflowライブラリの作業中ですが、

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svmLinear caratパッケージを使用した分類の仕方回帰

私はy = 1,2,3,4というラベルを持つデータセットを持っています。私はcaratで利用可能なtrain（）関数を使ってsvmLinearメソッドで分類したいと思いますここに私が書いたサンプルコードがあります。私はデフォルトのtrainControl関数を使用しました。 trainer = train(y~., data=traindf, method="svmLinear") predic

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フィットネス関連の場合はツイートを分類する

学校プロジェクトについては、ツイートがフィットネス/身体活動に関連しているかどうかを調べる必要があります。データセット全体には、5千万の未ラベルのつぶやきが含まれています。この事業にはどのような分類がありますか？

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分類ネットワークの単一の値を予測する

私は現在、機械学習とニューラルネットワークに取り掛かりたいと考えていますが、プログラミングスキルが不足しているため、現時点では問題になります。これは私にとって非常にうまく機能してくれ、私はX_testから選択したこれらの10個の入力に達成精度を告げる pred_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=X_test,batch_size=len(X_te

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2つのグループ間で完全な分離可能性を達成するために除去される観察の最小数を計算する方法

問題：2つのグループ（Nout）間の完全な分離を達成するために除去される観察の最小数をRで計算する。例： df<-data.frame(c(1,2,3,4,5,6,7,10,4,5.5,6,6.5,8,9,12),c(rep("a",8),rep("b",7))) colnames(df)<-c("Values","Groups") df boxplot(df[,1]~df[,2]) p

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画像分類器のpythonスクリプトを書く場所

私は、転送学習を使用して画像分類子を再学習する方法を学ぼうとしています。 this tutorial. 私はモデルをうまく再トレーニングしましたが、最後には新しく訓練されたモデルを分類するためのpythonスクリプトを書いています。ビデオでは、彼は4時18分にコードを書き始めるが、どこに指定していない。私はドッカーのコンテナにそれを書こうとしますが、それは私にno module named pla