Weka - 资源管理器和实验者结果之间的差异
我只是想知道为什么％正确分类不同于Weka的Explorer和Experimenter方面。我已经检查，以确保我使用10交叉验证以及所有其他参数！ 任何人都有什么想法？ 感谢 解决方案 我有Mark Hall提供的解决方案，列表。以下是Explorer和Experimenter之间的区别： 实验者的操作方式与资源管理器不同。资源管理器 将交叉验证的评估指标相加，例如
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使用LIBSVM的多类
我有一个多类svm分类（6类）。我想使用LIBSVM对它进行分类。以下是我试过的，我有一些问题，他们。 Method1（一个对一个）： model = svmtrain TrainLabel，TrainVec，'-c 1 -g 0.00154 -b 0.9'）; [predict_label，accuracy，dec_values] = svmpredict（TestLabel，
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在训练鲁棒级联分类器时要考虑的建议？
我训练一个级联分类器，以检测图像中的动物。不幸的是，我的假阳性率相当高（超高使用Haar和LBP，使用HOG可接受）。 这是我的问题： 为稳健检测所需的训练样本的数量是多少？我读过的地方需要4000位和800位负样本。这是一个好的估计吗？ 训练样本应该有多大的不同？是否有一种方法来量化图像差异，以便包含/排除可能的“重复”数据？ 我应该如何处理遮挡的对象？我应该训练只有动物的可见部
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如何解释weka分类？
我们如何使用朴素贝叶斯来解释weka的分类结果？ 如何计算平均值，标准偏差，重量和和精度？ 如何计算kappa统计量，平均绝对误差，均方根误差等？ 混淆矩阵的解释是什么？ / p> 解决方案 以下是一个朴素贝叶斯分类器的一些示例输出，使用10折交叉验证。这里有很多信息，你应该关注什么取决于你的应用程序。 ===分层交叉验证=== ===总结=== 正确分
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支持多对象分类的向量机
我试图使用线性SVM进行多类对象类别识别。到目前为止，我已经理解的是，主要有两种方法使用 - 一个vs全（OVA）和一个vs一（OVO）。 但是我很难理解它的实现。我的意思是我认为使用的步骤是： 首先，特征描述符从我们说SIFT准备。 接下来为一个特定对象类别（比如汽车）准备一个SVM分类器模型，我将50张汽车图像作为正向训练集，总共50个从每个类别随机抽取的休息类别的图像（此部分是否正
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OpenCV阳性样本尺寸？
所以我遇到了许多关于OpenCV的haartraining和级联培训工具的教程。特别是我有兴趣训练一个汽车分类器使用createsamples工具，但似乎有关于-w和-h参数的地方的冲突声明，所以我很困惑。 我指的是命令： $ createsamples -info samples.dat -vec samples.vec -w 20 -h 20 我有以下三个问题：
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如何实现像素级分类的场景标签在TensorFlow？
我正在使用 Google的TensorFlow 开发深度学习模型。该模型应用于细分和标记场景。 我使用 SiftFlow数据集，其中包含 $ sem 类 >和 256x256像素的图片。 因此，在我使用卷积和反卷积的最后一层，我到达以下张数（array） [256,256,33]。 接下来，我想要 应用 Softmax ，并将结果与大小为 的语义标签比较[256，256 ]
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在什么阶段的训练恰恰发生在OpenCV中的FlannBasedMatcher？
以下代码在C ++中，我使用OpenCV进行实验。假设我使用kd-tree（FlannBasedMatcher）以下面的方式： //这些是下面的代码片段的输入。 //它们用合适的值填充 Mat& queryDescriptors; vector & trainCollection; vector >&火柴; int
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知道任何好的c ++支持向量机（SVM）库吗？
你知道任何好的c ++ svm库 我试过libsvm http：/ /www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ，但到目前为止我还没有 我也听说过 SVMLight 和 TinySVM 。你试过了吗？任何新玩家？ 谢谢！ 解决方案 SVMTorch （支持大型回归问题的向量机）在 torch 机器学习库。 mySVM - 基于 SVM-Lig
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解析HTML：成人分类系统
我是研究在网络上使用的不同和（有时过时）评级/分类标准。即 PICS ，的粉末， ICRA 哪个标准（使用它的站点数）最流行？ 有一个C＃库，将处理的任何（或全部）这些？ 解决方案 您不应该使用 PICS 了。从 http://www.w3.org/2007/powder/ ： 粉已经取代了PICS为描述Web站点和上这样描述行事建筑应用的推荐方法。 PICS和粉末的比较
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寻找开源的朴素贝叶斯分类器在C＃中的微博情感分析项目
我发现一个类似的项目在这里： http://stackoverflow.com/问题/ 573768 /情绪分析换Twitter的在蟒蛇。不过，我正在C＃和需要使用朴素贝叶斯分类器是相同的语言开源。除非有人能对我怎么能利用蟒蛇阐明贝叶斯分类器来达到同样的目标。任何想法？ 解决方案 我成功地使用从的这在几年前的CodeProject上的文章的一个项目，它仍然精美〜99％的准确率工作。
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通过分类和联想拥有联想在UML关系独资
7.3.3协会（从内核），第36页，UML上层建筑，V2.4.1： 按分类或关系或者拥有的协会。 是否有有关分类和关联关系所拥有的自有协会UML现实生活中的例子吗？ 解决方案 之前其他的事情，你应该明白什么是联想A到B的。 基本上它是A和B之间的实线，可重新present一体式结构，与连接类A的类/ instanc（ES）/ B的情况下，结构可以是任何类型的，属于任何地方。所
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在绘制轴的曲线，但得到没有任何结果，而试图基于HOG特征进行分类图像
我需要使用级联提升培训在scikit学习一些图片进行分类。 我想根据HOG特征进行分类。 我的code以下是从
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错误，在Java中使用code WEKA API：类属性未设置？
我试图用WEKA API在我的Java code。我用J48决策树分类进行分类我的MySQL数据库的数据集，但我有此错误： 尝试添加数据库驱动程序（JDBC）：RmiJdbc.RJDriver - 错误，而不是在CLASSPATH？ 试图添加数据库驱动程序（JDBC）：jdbc.idbDriver - 错误，而不是在CLASSPATH？ 试图添加数据库驱动程序（JDBC）：com.mckoi
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如何使二元现象的分类在星火ML没有StringIndexer
我尝试使用星火ML DecisionTreeClassifier在没有StringIndexer管道，因为我的功能已经被索引为（0.0 1.0）。 DecisionTreeClassifier作为标签，需要双精度值，所以这个code应该工作： 高清trainDecisionTreeModel（培训：RDD [LabeledPoint]，SQLC：SQLContext）：单位= { 进口sql
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SPARK ML，朴素贝叶斯分类：高概率prediction一类
嗨，我使用星火ML来优化朴素贝叶斯多类分类。 我有大约300类别和我进行分类的文本文件。 训练集是平衡不够，存在为每个类别约300训练的例子。 所有看起来很好，分类正与看不见的文档可以接受precision。但我注意到，分类的新文档时，很多时候，分类概率很高分配的类别之一（prediction概率几乎等于1），而其他类别获得非常低的概率（接近零）。 可能是什么原因造成的？ 我想补充一点，
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矢量Apache中亨利马乌
我是新来亨利马乌。我要的文本文件转换为分类的矢量后期的要求。 能的人提供一些线索就这些问题在下面？ 如何将文本文件转换为Mahout的载体？ 文件格式是这样“用户名|关于商品评论|等级” 中的数据将是几TB的。因此，我可以用我猜想载体使用的算法实现的分类建立？ 谢谢， 阿伦 解决方案 您可以检查这些两个例子也有点做/解释如何使用序列文件API。
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其中资源结构，使用为Android平板电脑和手机？
我更新了我的应用程序的资源，最后一次，当更高密度的设备上来。 开始画我的图标在更高的分辨率，并通过使用RES /绘，华电国际的目录结构的供应他们。 到目前为止，一切都很好。 现在我想要做一些改变，采用Android平板电脑。 已经更新了一些布局，然后我慢慢明白了为什么我的图标看起来有些奇怪，我认为不错的显示上：“正常”的10英寸平板电脑不属于华电国际，但于mdpi因此，从从前我所有的“老字
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增量决策树C ++实现
难道有谁知道决策树分类中的任何增量实现。这样，它可以产生最佳的决策树分类当你添加新的实例来训练集低计算和尽可能快，根据现有的决策树分类？ 在换句话说，我已经设置了一个最佳的决策树分类的 A ，其中名为 T_1 ，现在我想添加的实例的 X 以将 A 并找到最佳的决策树分类树 T_2 按趁着 T_1 和 X 作为集 {A，X} 添加实例将出现数次。因此，将有价值的给我找的，而不是每次都构建树增量法
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聚类问题
我一直在负责寻找含有最分给各专题组通过具有一定规模的界定有一定的数据组N集群。目前，我试图通过封孔在我的数据转换成kd树，遍历数据和查找其近邻，然后合并分，如果它们使群集不超过限制做到这一点。我不知道这种做法会给我一个全球性解决方案，所以我在寻找方法来调整它。如果你能告诉我是什么类型的问题，这将去下，那简直太好了。 解决方案 查看 scipy.clustering 一开始。那么关键词的搜索可以
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