machine-learning

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間隔を指定してGridSearchCVを使用する

この関数を使用してPythonで分類器を検索する場合、GridSearchCV（）は、フォーム1〜100を調整するパラメータの間隔を想像してください（1：100は機能しません） ??

python machine-learning data-science 2017-12-24

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Tensorflow訓練モデルはクラウドマシンで動作しますが、ローカルPCで使用するとエラーが発生します

paperspaceクラウドデスクトップにカスタムオブジェクト検出器を作成しようとしましたが、Jupyter Notebookで試してみました。 今、models-masterフォルダ全体をアップロードし、ローカルマシンにダウンロードしました。 Jupyter Notebookを使用して実行したところ、InvalidArgumentErrorとなりました。私はクラウド上で訓練されたのと同じckpt

python tensorflow machine-learning deep-learning 2017-12-24

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Python - 時系列をデータセットに保存する方法

MIDIソングをノートとコードの組に変換するパーサを構築します。各曲について、タプルのリストを返します。最初の項目は音符で、2番目の項目は音符のセットです。その結果得られるデータは、形状が[(note, {chords})]である。 [(20, {21, 23}), (30, {22, 24, 26, 28})]。コードが任意の長さになる可能性があることに注意してください。 私は、多くの曲からデー

python machine-learning neural-network dataset h5py 2017-12-25

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MobileNetトレーニングを受けたモデル - 分類

私は現在、1000のカテゴリのセットから画像を分類する、事前にトレーニングされたMobileNetモデルで作業しています。私のIOSアプリケーションの目的のために、私はそれをシーン内のあるタイプのオブジェクトを認識/分類する必要があります。どのようにしてモデルを訓練すれば、私が必要とするオブジェクトを分類するだけですが、それは非常にうまくいきますか？ 私は機械学習に慣れておらず、伝達学習テクニック

ios swift machine-learning neural-network computer-vision 2017-12-25

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numpy - 費用関数を計算しようとしたときに形状エラーが発生しました

私は機械学習でコルセラコースを受講しています。私は最初の週コスト関数をPythonに変換しようとしています。 import numpy as np def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X.dot(theta)) - y), 2) return np.sum(inner)/(2 * len(X)) これは最初か

python numpy machine-learning 2017-12-25

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データが不均衡なバイナリクラスのセマンティックセグメンテーションの損失が収束しない

データセット全体（例えば、ICDAR 2015やCamVidの人物）の一部を占めるにすぎないオブジェクトを分割したい。ピクセルレベルでの正と負のサンプルの比は約1：200です。 私のネットワークは、訓練されたVGG16またはResNet50のバックボーンであり、CamVidデータセットでは12クラスでうまくいく可能性があります。しかし、このネットワークをCamVidの人だけに分割するように微調整す

machine-learning deep-learning image-segmentation pytorch loss-function 2017-12-25

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pythonを使ったフィーチャスケーリングStandardScalerは負の値を生成します

私は機械学習の初心者です。私はpython StandardScalerクラスを使用して、入力トレーニングとテストデータにフィーチャスケーリングを使用しようとしています。しかし、スケールされた値を見ると、入力値に負の値がなくても負の値になるものがあります。これは正常なのでしょうか、私のコードには何も分かりません。フィーチャスケーリングに関連するコードが使用されています。 docsから from s

python machine-learning scikit-learn 2017-12-25

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Tensorflowエラー：初期化されていない値を使用しようとすると、私のモデルファイルで

をmulti_rnn_cell、私はこのように、多層-RNNを作成します。 #RNN initialization part cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.global_dim, kernel_initializer=self.xavier_initializer) self.GRU = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell

python tensorflow machine-learning deep-learning recurrent-neural-network 2017-12-25

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異なるパラメータで私のSVMモデルをテストすると全く同じ結果が得られます

私の目標は、SVM w/HOG機能を使用して、セダンとSUVの下で交通の車両を分類することです。 さまざまなカーネル（RBF、LINEAR、POLY）を使用していますが、それぞれ異なる結果が得られますが、パラメータが変更されても同じ結果が得られます。たとえば、POLYカーネルを使用していて度が.65以上であれば、すべてをSUVとして分類します.65未満の場合はすべてのテスト画像をセダンとして分類し

opencv machine-learning svm 2017-12-25

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