标签[machine-learning]

有关机器学习算法的实现问题。 有关机器学习的一般问题应发布到其特定社区。

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如何使用cv2矩形(YOLOv5)从“results.xyxy[0]”中绘制边界框?

Python 和机器学习的新手。 我正在尝试在我的 mss 屏幕截图上绘制边界框。 这是代码的一部分,我相信我应该接收坐标来绘制矩形。 使用熊猫可以很好地打印坐标和类,例如: 但是......我不知道如何使用这些坐标形成一个矩形。 将 "(xmin, xmax),(ymin, ymax)" 添加到
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AttributeError:'ImageClassification'对象没有属性'args'

我想使用 VGG16 架构执行 ImageNet 分类。 我的代码引发了AttributeError: 'ImageClassification' object has no attribute 'args'错误。 追溯
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从稀疏3D点云中检测静态和动态行人

我想使用点云来检测静态和动态的人。 但是,我使用VLP-16 ,很明显点云在垂直方向上会非常稀疏。 我研究过相关文献,例如使用深度学习(PointNet、PointPillar、SECOND、PointRCNN...)或机器学习(SVM),但大多数方法不适合我的需要。 是否有一些方法可以满足我的需要
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如何判断我的数据对于4,000类数据集是否不平衡

判断我的数据集是否不平衡(当有数千个类标签时)的最佳方法是什么? 我有一个包含 4000 个不同类的数据集。 通常为了判断我的班级是否不平衡,我将其绘制成饼图。 由于我有这么多课程,绘制饼图并不能提供任何有意义的信息。 我正在做的另一种方法是找出哪些类构成我的数据的最高百分比,并将这些类与构成我的数
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TensorFlow输入形状与输出形状不匹配的MLP

我正在尝试使用 Pycharm 中的 TensorFlow 和 Jupyter Notebook 训练基于 Iris 数据集的多层感知器。 每次我运行我的代码时,它都会在 model.fit() 函数上失败并给出以下错误。 我试过为超参数使用不同的值,但显然我没有得到一些东西。 任何人都可以提供的任
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验证损失尖峰[关闭]

关闭。 这个问题需要细节或清晰。 它目前不接受答案。 想改善这个问题吗? 通过编辑此帖子添加详细信息并澄清
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如何生成分类器的集合?

我想为 GaussianNB、线性 SVC、MLPClassifier 和 DecisionTreeClassifier 构建一个包含 100 个分类器的集合,存储为一个列表。 然后我想测量每个分类器的单个弱学习器的性能。 首先,我定义了分类器的 10 倍评估。 然后,我构建了一个弱学习器来分析每个
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尽管“na.action”设置为“na.roughfix”,但缺失值错误

我想用插入符号创建一个随机森林模型。 由于训练集中缺少值,我正在寻找可能的解决方案,并从“randomForest”包中找到了“na.roughfix”选项。 如果加载了库 randomForest,则此选项可用作 caret 的 train 函数中参数“na.action”的参数。 在 train
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是否有类型的预测模型可以有效地处理部分特征集以进行预测?

假设我想预测二手车的价格。 我有一组 50 个功能,其中许多分类/数字变量有时可能不可用/为空,但假设 50 个功能中的 20 个始终可用。 一种方法是仅使用这 20 个来创建价格预测模型。 但是,我知道(从领域专业知识中)使用其他 30 个“稀疏”变量可以在它们可用时大大提高预测能力。 是否有更适
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Pipeline的最后一步应该实现fit或者是字符串'passthrough'

我正在尝试构建简单的管道: 我收到错误: 怎么了 ? 我该如何解决?
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如何使用样本权重进行交叉验证?

我正在尝试将文本数据分为多个类。 我想执行交叉验证来比较几个模型与样本权重。 对于每个模型,我可以放置这样的参数。 cross_val_score()似乎cross_val_score()关于 sample_weight 的参数。 我如何通过交叉验证来做到这一点?
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导入安装在Colab驱动器上的包需要很长时间

当我尝试基于存储在我的 google 驱动器上的包库在 Google Colab 上执行代码时,通过包导入段花费了过多的时间。 有时需要长达 30 分钟以上。 任何人都可以解释这可能是什么问题或指出我正确的方向吗? 每个运行时会话只需执行一次,但非常令人望而却步运行此更改版本时会发生这种情况,但是将
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asp.netframeworkmvcmachinelearningError=Microsoft.ML.Data,Version=1.0.0.0,Culture=neutral,PublicKeyT

当我将机器学习添加到我的项目并校准模型时,我收到此错误,但我不知道为什么我调用该模型的索引函数
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skleanSVM/SVC总是为任何给定的输入预测相同的类

我正在尝试使用语音数据训练 SVM,此处使用 RAVDESS 数据集,您可以在此处找到: https ://www.kaggle.com/uwrfkaggler/ravdess-emotional-speech-audio 这个数据集有 24 个目录,但我只使用了前 20 个目录。 首先,我正在导航
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在不使用sklearn的情况下找到AUC分数

错误发生如下 任何人都可以请帮忙吗?
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手写线性回归不会过拟合,即使它应该

我正在手写一个带有梯度下降算法的线性回归,但是我的模型显示出惊人的好结果,即使它应该过拟合。 我找不到它不过度拟合的原因,来自 sklearn 的标准线性回归正是这样做的,而且,稍后,在我正在做的练习中,由于这个过度拟合问题,您应该使用 L2 正则化。 我的函数计算梯度(MSE): 我的梯度下降函数
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摩西调整无法运行提取器

当我尝试调整我的 Moses 调谐器(根据moses 基线)时,它到达我的调整数据集的末尾(75k 行),然后退出代码: 它退出时也没有给出当前的调整权重,从而导致损失数小时的进度。
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我们多久需要在协同过滤中训练模型

我想知道我们需要多久训练一次大规模协同过滤模型,比如 YouTube,因为他们不能在每次新用户加入或新内容上传时重新训练模型,以及协同过滤如何推荐内容0 次观看。
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单图卷积层代替标准CNN

我想用给定的图 G 执行卷积层。我想要一个卷积窗口,而不是方形卷积窗口,其中卷积发生在图中的边上。 GCN 有很多实现,但看起来它们的目标是重建图或对未观察到的节点进行预测。 在这里,我的目标只是用给定的图/邻接矩阵制作一个卷积层,即,而不是 我想拥有 是否有任何现有的功能来执行这样的卷积层?
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我应该如何在本地笔记本电脑上运行环境的同时在googlecolab上训练我的强化学习代理

我计划使用 Gazebo 模拟训练我的强化学习代理。 但是,我想利用 google colab GPU。 现在我正在考虑 FTP 或 RestAPI,但我想知道是否有其他更好的方法可以使训练更快。 我想让它更快,它必须是实时的。

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