matlab神经网络工具箱
我使用matlab神经网络训练一些数据，但我想在c ++程序中运行这个神经网络，如何做呢？ 解决方案 您可以使用ML生成您的要素集（输入图层），然后使用开源C ++ NN实现来进行训练/分类。 （例如， http：/ /takinginitiative.net/2008/04/23/basic-neural-network-tutorial-c-implementation-and-sou
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AI人工智能
OpenCV神经网络Sigmoid输出
我一直在使用OpenCV一段时间。我决定最近检查它的机器学习的力量。所以我最终实现了一个神经网络的面部识别。总结我的面部识别策略： 从某个面部数据库的csv读取图片。 应用PCA进行维数减少。 使用PCA的投影来训练网络。 使用训练有素的网络预测测试数据。 因此，在预测阶段之前一切正常。我使用最大响应输出单元来分类面部。所以通常OpenCV的sigmoid实现应该给出在-
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如何散列载体进入水桶局部敏感哈希（使用杰卡德距离）？
我实现一个近邻搜索应用程序，它会找到类似文件。到目前为止，我已阅读LSH相关材料的相当一部分（LSH背后理论是某种混乱，我不能comphrened它尚未100％）。 我的code是能够计算使用最小哈希函数（我接近了尾声）签名矩阵。我也申请上的签名矩阵绑扎策略。但是我不能够理解如何散列（列）特征向量在乐队成桶。 我的最后一个问题可能是最重要的一个，但我不得不问一些介绍问题： Q1：请问哈希函数
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如何提高性能，同时具有文件下操作
我已经实现了对410K大型数据集朴素贝叶斯算法rows.Now我所有的记录都被正确归类但事情是该程序正在几乎是一个小时写记录到相应的files.What是最好的方式来提高我的$性能C $ c.Here是低于code.This件code是编写410K记录到相应的files.Thank你。 计划生育=的fopen（“sales_ok_fraud.txt”，“R”）; 而（与fgets
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ANN和SVM分类
在哪里 ANN 分类（回归），比 SVM 更好？一些真实世界的例子？ 解决方案 有，他们是更好的，许多应用中，他们在那里他们差相媲美，许多应用程序许多应用程序。这也取决于谁你问的。这是很难说这种类型的数据或数据类型/应用。 ANN的地方，特别是卷积神经网络，工作比支持向量机更好的一个例子是在MNIST 数字分类。另外这种情况下是杰夫·辛顿的小组的工作使用Deep信念网络上的语音识别
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C / C ++机器学习库聚类
什么是一些C / C ++机器学习，支持多维数据的聚类库？ （例如K均值） 到目前为止，我所遇到的 SGI MLC ++ http://www.sgi.com/tech/mlc/ OpenCV的MLL 我忍不住要滚我-自己，但我相信pre-现有的远远更好的性能与code更多的目光投向了优化。 解决方案 的开放源码C聚类图书馆从人类基因组小组在东京大学看起来很有希望。它具有K
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如何培养Word2vec在非常大的数据集？
我在超过10 TB的庞大的大规模数据+在网络爬虫转储大小思维训练word2vec的。 我亲自训练的C语言实现了Googlenews-2012转储（1.5GB）在我的iMac电脑花了大约3个小时训练，并产生向量（有速度pssed IM $ P $）。我没有尝试Python实现，虽然:(我读的地方，在300向量长度的维基转储（11GB）产生向量大约需要9天时间产生。 如何加快word2ve
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问题在C precision浮点运算
有关我开始C.执行“朴素贝叶斯分类”我的项目是实现使用大量的训练数据的文档分类应用程序（尤其是垃圾邮件）。我的课程项目之一 现在我有问题，由于实施在C的数据类型的局限性算法。 （我用在这里给出算法， http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_spam_filtering ） 问题描述： 该算法包括获取每个字的文件中，计算它是垃圾邮件单词的概率。如果P1，P
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加快在Python中，矩阵向量乘法和乘方可能通过调用C / C ++
我目前工作的一个机器学习项目中 - 赋予了数据矩阵以Z 和一个vector RHO - 我计算物流损失函数的值和斜率在 RHO 。计算涉及到基本的矩阵向量乘法和日志/ EXP操作，用一招避免数值溢出（本
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如何理解局部敏感哈希？
我注意到，LSH似乎是一个好办法找到高维性质类似的项目。 阅读报纸
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BP算法和批量培训
BP算法计算一页（重量三角形）每模式权重，因此它的简单怎么做随机训练时修改权重。我如何使用它的批量训练有关系吗？只要accumluate 一页在整个训练集，然后应用modfication，还是有更多的吗？ 解决方案 是的，只要accumluate一页了整个训练集。至少这是我如何codeD回在读研究生...
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有一个批处理程序学习
我正在为我妹妹批次聊天机器人，但它消耗了这么多时间，我想我会让它有她告诉它说什么时候不知道。不过，我不能让它工作，我想有人在这里可能知道。以下是我迄今为止： @ECHO OFF 颜色 CLS ECHO你好，我是一个聊天机器人。你叫什么名字？ SET / p NAME = ECHO％NAME％，是一个很酷的名字。 集/ A favvid = 0 集/一劈= 0 ：你好 回声您好，％名字％ ：开始
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Azure的机器学习 - CORS
我搜索过这个小时无法找到回答问题的一件事。我已经创建并发布了新的Azure机器学习服务，并且已经创建了一个终点。我可以调用使用REST邮差客户端服务，但通过JavaScript的网页访问它返回一个控制台日志说，CORS是服务功能。现在，我的生活，我无法弄清楚如何禁用Azure的机器学习服务CORS。任何帮助将大大pciated AP $ P $，谢谢！ 解决方案 目前，我们不支持在API端
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标称属性的虚拟编码 - 使用该K傻瓜，属性选择的影响的影响
总结我的话题的理解“哑编码”通常被理解为编码具有K可能值标称属性作为K-1的二进制假人。的K值的使用会导致冗余，并会产生不利的影响例如在回归，据我了解到的。那么远，一切都清晰。 然而，有两个问题是我不清楚：的 1）铭记问题如上所述，我迷茫了的'物流'的分类在WEKA实际使用ķ假人（见图片）。的为什么会出现这种情况？的 2）的一个问题，只要我认为属性选择出现。其中左出属性值被隐式包括在其中所有
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我自己的OCR程序在Python
我还是个初学者，但我想写一个字符识别程序。该程序还没有准备好。而我编辑了很多，为此该意见可能不完全匹配。我将使用8连通的连接成分标签。 从PIL进口图片 导入numpy的是NPIM = Image.open（“D：\\\\ Python26 \\\\ Python的计划\\\\ bild_schrift.jpg”）W，H = im.size W = INT（W） H = INT（H）＃二维阵区
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维数阵列集群
可能重复：结果 集群一维数据优化？ 所以我们可以说我有一个这样的数组： [1,1,2,3,10,11,13,67,71] 有到阵列分成像这样一个便捷的方式？ [1,1,2,3]，[10,11,13]，[67,71] 我通过类似的问题显得但大多数人使用K-均值聚类点建议，如 SciPy的，这是相当混乱用于像我这样的初学者。此外，我认为K-手段更适合二维以上的集群吧？有没有进行分区
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检索指定的URL最流行的GET参数变化的名单？
我正在围绕建设环节传播智慧，因为我需要处理在需要从一个确切的URL地址反向查找许多短网址服务，我需要能够解决的多个版本的近似同一个URL。 一个例子是像 HTTP网址：//www.example .COM REF = affil＆放大器; HL = EN＆安培; CT = 0 当然，改变在某些情况下的GET PARAMS可以指一个完全不同的页，尤其是如果有问题的GET PARAMS指信息或内容
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星火MLIB矩阵乘法
我尝试以下code在星火控制台 进口org.apache.spark.mllib.linalg {矩阵，矩阵，DenseMatrix}VAL分米：DenseMatrix =新DenseMatrix（3，2，阵列（1.0，3.0，5.0，2.0，4.0，6.0））VAL MD：DenseMatrix =新DenseMatrix（2，3，阵列（1.0，3.0，5.0，2.0，4.0，6.0））dm.
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RandomForestClassifier被给定的输入Apache中的星火无效标签列错误
我试图找到使用SCALA使用随机森林分类模型5折交叉验证准确度。但我得到以下错误，同时运行： java.lang.IllegalArgumentException异常：RandomForestClassifier给予无效的标签栏标签输入，没有指定类的数量。见StringIndexer。 获取上述错误在行---> VAL cvModel = cv.fit（trainingData） 在
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如何处理模型由MLlib星火ALS产生了新的用户/项目？
目前，当一个新的用户来了，我不能更新其AP prently就是没有添加的用户和项目矩阵相关的我的推荐系统。 我在哪里可以找到这个问题以及如何做到这一点？谢谢 model.userFactors model.itemFactors 解决方案 在项目的功能和用户特征的计算模型只是ppared推荐已知的项目和用户$ P $。如果您有新的用户/项目，你必须应付的冷启动的问题。 但有两件事情
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