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我已经使用net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(protoFile, weightsFile)，然后使用net.forward()遍历实时视频帧以获得每个帧的输出。 但net.forward()每帧需要7到10秒才能得出结果。请帮助我提高性能(减少net.forward()中的处理时间)。 表示：从第1步到第2步每帧需要7到10秒。 (下面的代码中提到了步
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我正在训练我的方法。我得到的结果如下。这是一个很好的学习速度吗？如果不是，它是高还是低？ 这是我的结果 lr_policy: "step" gamma: 0.1 stepsize: 10000 power: 0.75 # lr for unnormalized softmax base_lr: 0.001 # high momentum momentum: 0.99 # no gradien
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这是我从R中的confusionMatrix()函数得到的结果，它基于Zero-R模型。我可能设置了错误的函数，根据它的结果，我手动获得的结果与confusionMatrix()函数的灵敏度答案1.0000之间存在不匹配，因为答案因随机种子而异： > sensitivity1 = 213/(213+128) > sensitivity2 = 211/(211+130) > sensitivi
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我有以下ElasticSearch查询： { "from": 0, "sort": [ "_score" ], "fields": [ "id", "title", "text" ], "query": { "query_string": { "fields": [ "title",
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我有一个这样的数据集： user time city cookie index A 2019-01-01 11.00 NYC 123456 1 A 2019-01-01 11.12 CA 234567 2 A 2019-01-01 11.18
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以下代码摘自@adibender对“一条曲线图中的多条ROC曲线”的回答。代码部分来自？plot.Performance。 library(ROCR) data(ROCR.simple) preds
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当我们同时考虑精度和召回率时，我们取这两个度量的调和平均值，而不是简单的算术平均值。 取调和平均值而不是简单平均值背后的直观原因是什么？ 推荐答案 这里我们已经有了一些详细的答案，但我认为更多关于它的信息会对一些想要深入研究(特别是为什么要研究F度量)的人有所帮助。 根据测量理论，综合测量应满足以下6个定义： 连通性(两对可排序)和传递性(如果e1>；=e2且e2
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我正在处理一个分类问题。我有大约1000个功能和目标变量有2个类。所有1000个要素的值都为1或0。我正在尝试确定功能重要性，但我的功能重要性值从0.0%到0.003不等。我不确定这么低的值是否有意义。 是否有方法可以提高功能重要性。 # Variable importance rf = RandomForestClassifier(min_samples_split=10, rand
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word2vec和手套有什么区别？ 训练单词的两种方法都是嵌入的吗？如果是，那么我们如何才能同时使用两者？ 推荐答案 是，它们都是训练单词嵌入的方法。它们都提供相同的核心输出：每个单词一个向量，这些向量以有用的方式排列。也就是说，向量的相对距离/方向大致符合人类对整体词汇关联性的看法，甚至在某些显著的语义维度上也符合关联性。 word2vec通过在训练语料库上重复迭代，对神经网络
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from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # --initialise classifier classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=300) # -- set hyperparameters to tune param_grid = { "max_depth":
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在随机林中预测()和预测_Proba()产生不同的ROC_AUC_Score。 我知道Forecast_Proba()给出了概率，比如在二进制分类的情况下，它会给出两个对应于两个类别的概率。 Forecate()给出它预测的类。 #Using predict_proba() rf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, ra
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我正在学习机器学习理论。我有一个使用多类别Logistic回归的预测混淆矩阵。 现在我已经计算了微观和宏观平均值(精度和召回)。 值有很大不同。现在我想知道是什么因素影响了这一点。在什么情况下，微观和宏观会有很大的不同？ 我注意到的是，对于不同的类别，预测的准确性是不同的。这就是原因吗？或者还有什么其他因素可以导致这种情况？ 样本混淆矩阵： 和我计算的微观-宏观平均值
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我想对下面包含的LogitRegress函数进行修改，以包括其他自变量和固定效果。 以下代码改编自此处提供的答案：how to use sklearn when target variable is a proportion from sklearn.linear_model import LinearRegression from random import choices from
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我目前正在上一门关于Coursera的Andrew Ng课程，我尝试在数据集上使用我所学到的关于Logistic回归的知识。但我不能使成本函数减小。 我尝试了不同的学习速率(0.0001、0.003、0.0001…)和迭代次数。可能是我写错了函数，但找不到错误 import numpy as np import scipy as sc import matplotlib.pyplot
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我正在通过在Coursera上使用Andrew Ng的机器学习来实现所有的代码，而不是用MatLab。 在编程练习3中，我以向量化的形式实现了我的正则化Logistic回归成本函数： def compute_cost_regularized(theta, X, y, lda): reg =lda/(2*len(y)) * np.sum(theta**2) return
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我使用来自乳腺癌数据的以下内容训练Logistic模型，并且只使用了一个特征‘Mean_Area’ from statsmodels.formula.api import logit logistic_model = logit('target ~ mean_area',breast) result = logistic_model.fit() 在训练好的模型中有一个内置的预测方法。然而
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我刚开始在CourseraMachine Learning上Ng的课程。 第三周的主题是Logistic回归，因此我尝试实现以下成本函数。 假设定义为： 其中g为Sigmoid函数： 这是我的函数目前的外观： function [J, grad] = costFunction(theta, X, y) m = length(y); % number of training e
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data是一维数据数组。 data = [0.0, 7000.0, 0.0, 7000.0, -400.0, 0.0, 7000.0, -400.0, -7400.0, 7000.0, -400.0, -7000.0, -7000.0, 0.0, 0.0, 0.0, -7000.0, 7000.0, 7000.0, 7000.0, 0.0, -7000.0, 6600.0, -7400.0,
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在TensorFlow对象检测API中获取类和检测到对象的概率时遇到问题。我想将这两个值与每个图像一起打印。 代码如下： for image_path in TEST_IMAGE_PATHS: image = Image.open(image_path) # the array based representation of the image will be used lat
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我正在进行一个多分类项目，我注意到无论我运行什么分类器，模型中的精度和召回率都是相同的。 分类问题有三个截然不同的类别。数据量偏小，13k实例分为测试(0.8)和训练(0.2)。 训练数据的形状为(10608，28)，标签的形状为(10608，3)(二进制标签)。 分类不平衡： 标签0占所有标签的30% 标签1占所有标签的4% 标签2占所有标签的66%。 我正在比
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