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    私のニューラルネットワークモデルには何が問題なのですか？

    私は178要素のデータセットを持っており、それぞれに13個のフィーチャと1個のラベルが含まれています。 ラベルはワンホットアレイとして保存されます。私の訓練データセットは158要素で構成されています。ここで は私のモデルは次のようになります。 x = tf.placeholder(tf.float32, [None,training_data.shape[1]]) y_ = tf.placeho
    python machine-learning tensorflow deep-learning 2017-12-08

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    matlab fitensembleプロットrocエラー

    私はadaboostでモデルを構築しており、rocプロットを動作させようとしています。ここに私のコードです：しかし、これは私にエラーを与えている ens=fitensemble(X,y,'AdaBoostM1',100,'Tree'); [ytest, scores] = predict(ens,Xtest); figure [xx,yy] = perfcurve(label, scor
    matlab machine-learning roc ensemble-learning 2017-12-08

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    データ分析アプローチ

    私は、新卒者のGPAスコアと、試験期間後に雇用されたか、または解雇されたかを問わず、新卒採用者のデータセットを持っています。大学GPAが雇用または解雇に重大な影響を及ぼすかどうかを分析するように私は上司から要請を受けました。時には、大学ランキングのように追加の機能を組み込むこともできます。ボスは現在、データサイエンスや機械学習に興味を持つ日です。しかし、データアナリティクスの経験はこれまでありませ
    python machine-learning data-analysis data-science 2017-12-08

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    [Python];パーサーエラー：指定された列が多すぎます

    単純な.csvファイルを読み込み、列の種類を指定するヘッダーが必要です。 import pandas as pd url="https://www.dropbox.com/s/n6yt908tgetuq63/LasVegasTripAdvisorReviews-Dataset.csv?dl=0" names=['User country','Nr. reviews','Nr. hotel re
    python machine-learning pandas-datareader 2017-12-08

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    class_weight = 'auto' for model.fit_generator keras

    私は非常に不均衡なデータセットを持っており、model.fit_generatorでclass_weight = 'auto'を使用したいと思います。しかし、私がそれを行うと、私のモデルは学習しません：training_acc = 0.65、val_acc = 0.64（エポック1から50まで） class_weight = 'None'に設定すると、training_acc = 0.92となり、
    machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-12-08

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    ケラスの重要性

    私は以下の質問があります。私はKerasとのニューラルネットワークを作りました。それは私のdataFrameの部品です。 私のデータフレームは、次のようになります。 Id MainCl Class Other Options... 1016178069 0 30 1 1016178012 0 25 0 マイ結果ベクトルは私に結果を分類することができ
    python machine-learning keras analytics 2017-12-08

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    LSTM 2-d入力形状の選択方法は？

    LSTMに22個の機能（22,2000）を持つ1次元信号（1,2000）を供給しようとしています。 （200Hzのサンプリングレートで1-D信号を10秒で取得） そして、私は808バッチを持っています。 （808、22、2000） LSTMが（batch_size、timestep、input_dim）の3​​Dテンソル形状を受け取ることがわかりました。 私の入力形状は正しいのですか？ ：（bat
    machine-learning keras lstm recurrent-neural-network rnn 2017-12-08

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    は私がLSTMを使用して分類問題のプログラムを書いていますLSTM

    のすべての出力でのクロスエントロピーを計算します。 しかし、LSTMのすべての出力でクロスエントロピーを計算する方法はわかりません。 私のプログラムの一部です。 cell_fw = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_hidden) cell_bw = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_hidden) outputs, _ = tf.nn.bidire
    machine-learning tensorflow deep-learning 2017-12-08

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    Tensorflow Object Detection APIをフラットイメージレコグナイザとして使用する最も速い方法は何ですか？

    私はコンピュータビジョンに新しいですが、私は次のことを行いアンドロイド/ iOSアプリをコーディングしようとしています： ライブカメラのプレビューを入手し、その中で1枚のフラットの画像（ロゴや絵）を検出してみてください。リアルタイムで。見つかった場合は、ロゴの周囲に四角形を描きます。一致がない場合は、四角形を描画しないでください。 私は、Tensorflow Object Detection AP
    machine-learning tensorflow computer-vision template-matching 2017-12-08
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