我目前正在为一家电信公司的数据进行Twitter数据的情感分析。我正在将数据加载到HDFS中，并使用Mahout的朴素贝叶斯分类器将情感预测为正面、负面或中性。这是我正在做的我正在向机器提供训练数据(key:sentiment,value:text)。使用mahout库通过计算文本的tf-idf(逆文档频率)创建特征向量。mahoutseq2sparser-i/user/root/new_model/dataseq--maxDFPercent1000000--minSupport4--maxNGramSize2-aorg.apache.lucene.analysis.Whitespac
我需要一些帮助来为Android应用程序训练SVM。我有一组不同类别(12个类别)的图像，并从中获取了所有描述符。我设法为每个图像获得相同数量的描述符。我需要的是使用这些描述符为我的android应用程序训练SVM。我不确定我是否应该在Android模拟器中训练它或编写C++程序来训练SVM，然后将其加载到我的应用程序中(如果我使用OpenCV的windows库来训练SVM，然后保存它，将我用于Android的lib识别保存的SVM文件？)。我想我不应该在模拟器中用这么大的数据集训练支持向量机。我已经在Weka(http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)
由于firebase，我将播放服务升级到9.4.0后，因为它必须为firebase添加最新版本9.0.0或更高版本，我面临的问题是AutocompletePredictionprediction.getDescription()现在显示为未找到我的项目，除了Gradle更新，我没有改变任何东西，我认为新的播放服务缺少.getDescription方法，请帮助我这是我的新Gradle`compile'com.google.firebase:firebase-core:9.4.0'compile'org.osmdroid:osmdroid-android:5.1@aar'compile'c
我无法在互联网上的一个地方找到好的解释。东西太多了，我没有弄清楚该怎么做，反而变得更加困惑。我的目标:创建一个使用摄像头实时检测物体的Android应用程序(我的物体是方向盘和汽车轮胎。)到目前为止，我尝试了haar分类器，但它很难训练，花费了很多时间并且无法正确训练它，所以我决定寻找另一种方法来实现我的目标。现在我了解了特征检测器和SVM训练。我的问题是:1:我应该使用哪种算法(SURF、ORB、FREAK等)？2:您如何看待HOG+Bag-Of-Words？3:你能告诉我如何训练SVM吗？如果有的话给个链接？-我没有找到任何关于此的教程。我一直在寻找，但我的时间有限，所以我决定问问
我已经在bios设置中启用了虚拟化，但是当我尝试启动模拟器时出现错误“您的cpu不支持vt-x或svm”我也安装了Intelhaxm。 最佳答案 2019年8月2日我使用的是AMDRYZEN3400G。遇到了同样的问题，我以非常简单的方式解决了它。YouhavetoenableWindowsHypervisorPlatform转到控制面板>程序>打开或关闭Windows功能并检查WindowsHypervisorPlatform。是的，不要安装HAXM。编辑:2019年8月27日只安装稳定的模拟器镜像(或落后一个版本)。现在使用An
我在Python中使用scikitlearn创建一些SVM模型，同时尝试不同的内核。代码非常简单，遵循以下形式:fromsklearnimportsvmclf=svm.SVC(kernel='rbf',C=1,gamma=0.1)clf=svm.SVC(kernel='linear',C=1,gamma=0.1)clf=svm.SVC(kernel='poly',C=1,gamma=0.1)t0=time()clf.fit(X_train,y_train)print"Trainingtime:",round(time()-t0,3),"s"pred=clf.predict(X_test
我目前正在研究ODP文档的大规模分层文本分类。提供给我的数据集是libSVM格式的。我正在尝试运行python的scikit-learn的线性核SVM来开发模型。以下是来自训练样本的样本数据:299454:111742:118884:1426840:135147:152782:172083:173244:178945:179913:179986:186710:3117286:1139820:1142458:1146315:1151005:2161454:3172237:11091130:11113562:11133451:11139046:11157534:11180618:21182
根据这个问题HowtogetconstantterminARModelwithstatsmodelsandPython?.我现在正尝试使用ARMA模型来拟合数据，但我还是找不到解释模型结果的方法。这是我根据ARMAout-of-samplepredictionwithstatsmodels所做的和ARMAResults.predictAPIdocument.#ParameterINPUT_DATA_POINT=200P=5Q=0#ReadDatadata=[]f=open('stock_all.csv','r')forlineinf:data.append(float(line.spl
我正在研究this卷积神经网络类。我一直在尝试为svm实现损失函数的梯度，并且(我有解决方案的副本)我无法理解为什么解决方案是正确的。关于thispage它定义损失函数的梯度如下:在我的代码中，当在代码中实现时，我的分析梯度与数字梯度匹配，如下所示:dW=np.zeros(W.shape)#initializethegradientaszero#computethelossandthegradientnum_classes=W.shape[1]num_train=X.shape[0]loss=0.0foriinxrange(num_train):scores=X[i].dot(W)co
我正在使用statsmodels.tsa.SARIMAX()来训练具有外生变量的模型。当使用外生变量训练模型以便返回的对象包含预测均值和置信区间而不仅仅是一组预测均值结果时，是否存在get_prediction()的等价物？predict()和forecast()方法采用外生变量，但只返回预测平均值。SARIMA_model=sm.tsa.SARIMAX(endog=y_train.astype('float64'),exog=ExogenousFeature_train.values.astype('float64'),order=(1,0,0),seasonal_order=(2,
