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OpenCvのSVMのトレーニングマトリックス

私の特徴は、0から0.1までの範囲の値を含む正規化されたrgb値です。トレーニング行列をCV_64FC1と宣言しました。これには1000行と60列が含まれますが、小数値は0.3333または0.2789です。今私はOpenCvのドキュメントで、トレーニング行列は浮動小数点型でなければならないが、私の行列はdouble型であることを読んでいる。

svm training-data 2016-05-12

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ニューラルネットワーク入力の更新

私は1ヶ月間4入力1出力のNNを訓練し、同じNNをアップグレードして5 Iを1 Oにしました。新しい構成でトレーニングを繰り返すか、古い訓練？

machine-learning neural-network training-data 2016-07-01

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のpythonは、ニューラルネットワークをkeras：はIndexError：インデックスが範囲外

私はマルチクラス分類のためのニューラルネットワークモデルに合うようにしようとしていたされているが、私は IndexError: indices are out-of-bounds エラーが発生しました。 トレーニングデータのディメンションは(26728, 450)で、450個の機能があります。出力サイズは5（5クラス）です。私はto_categorical(train_Y)を使ってそれを5列の

python neural-network training-data keras 2016-05-17

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float型について不平を言っているoneclassSVMのClassifier.fit。 TypeError floatが必要です

私は2つの1クラスSVMを小さなデータセットに収めようとしています。これらのデータセットは、それぞれ呼m1およびm2である。 M1とM2型フロートT1とT2のnumpyのアレイに変換される小数のリストです。 これらのデータセットにoneclass SVMを適合させようとすると、フィット関数が浮動小数点しか受け付けないというエラーが表示されます。誰かがこの問題を解決するのに役立つことができますか？

python python-2.7 scikit-learn svm training-data 2016-05-19

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> 450Kのインスタンスを持つDlibオブジェクト検出器を移植する

dlibは、トレーニングオブジェクト検出器の大規模データセットが可能です。私は顔検出器を訓練するために> 450Kの顔画像を持っています。 Dlibを使用することは可能ですか、別の方法に指示する必要がありますか？

object-detection training-data dlib 2016-07-13

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完全畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするためのより良い構造がありますか？

私は完全な畳み込みニューラルネットワークを訓練しています。訓練のために3080 * 16入力画像を使用して、一度に16枚の画像を与えます。私は100エポックの間これをやっています。 in every epoch: after each batch: calculate errors, do weight update, get confusion matrix after each vali

neural-network training-data 2016-07-14

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predict（）R関数キャレット・パッケージ・エラー：「newdata」行が異なる、「type」が受け入れられない

キャレット・パッケージを使用してロジスティック回帰分析を実行しています。すべてがpredict()機能を除いて、これまでで結構です 18×6資源ユニットマトリックスとして データが入力されています。 Rはtypeパラメータがrawまたはprobすることになったがrawちょうど最後の列（二項変数の値）の正確なコピーを吐き出している私に言っています。 probは私に次のエラー与える： "Error i

r machine-learning logistic-regression r-caret training-data 2016-05-27

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Tensorflowでネットワークをトレーニングするときの特定の入力損失を無視する

私は、正のイベントの最初の3つの時間インスタンスだけがデータセットに注釈され、15回のインスタンスに耐えることができる知識を持っています。この問題に対処するために、私はネットワークを訓練するときに注釈に続く15-3 = 12の時間インスタンスから損失値を無視することに決めました。 私はPythonでTensorflowを使ってLSTMネットワークをトレーニングしています。私のトレーニングバッチには

python numpy tensorflow training-data 2016-06-12

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トレーニング終了後のニューラルネットワークのデータテストコード

私は自分のためにオンラインで見つかったコードを修正しました。ニューラルネットワークのトレーニングは完了です。しかし、私はデータセットのテストをどのように進めるべきかはわかりません。私のデータセットは350項目で構成され、そのうちの半分は訓練に使用し、残りの半分はテストに使用します。どのようにコードがテストモジュールのように見えるか誰でも助けてくれますか？ ニューラルネットワークの構造： それは3つ

python numpy testing neural-network training-data 2016-06-15

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