我正在使用Keras和Python进行分类，然后进行对象检测。我已经以80%以上的准确率对猫/狗进行了分类，我对目前的结果还可以。我的问题是如何从输入图像中检测猫或狗？我完全糊涂了。我想使用我自己的高度，而不是来自互联网的预训练。这是我目前的代码:fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConvolution2D,MaxPooling2Dfromkeras.layersimportActivation,Dropou
我一直在开发一种自动预处理pandas.DataFrame格式数据的工具。在这个预处理步骤中，我想以不同的方式处理连续数据和分类数据。特别是，我希望能够将OneHotEncoder应用到仅分类数据。现在，假设我们提供了一个pandas.DataFrame并且没有关于DataFrame中数据的其他信息。确定pandas.DataFrame中的列是否是分类的有什么好的启发式方法？我最初的想法是:1)如果列中有字符串(例如，列数据类型为object)，那么该列很可能包含分类数据2)如果列中某些百分比的值是唯一的(例如>=20%)，则该列很可能包含连续数据我发现1)可以正常工作，但2)效果不佳
我正在尝试适应thisMNISTexample进行二分类。但是当我的NLABELS从NLABELS=2更改为NLABELS=1时，损失函数总是返回0(和准确度1)。from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastf#Importdatamnist=input_data.read_data_sets
我想从这种图片中捕捉数字。我尝试通过以下链接进行多尺度匹配。http://www.pyimagesearch.com/2015/01/26/multi-scale-template-matching-using-python-opencv/我只想知道红色数字。但问题是，openCV识别/匹配模板的红色数字是模糊的。是否有其他可能的方法来检测黑色背景上的这个红色数字？ 最佳答案 分类数字您在评论中澄清说您已经隔离了图像预检测的数字部分，所以我将从这个假设开始。也许您可以通过将其视为手写数字来近似数字的透视效果和“模糊性”。在这种情况下
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是无关紧要的，因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及到目前为止为解决这个问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我已经尝试过用于朴素贝叶斯分类的OrangeFramework。这些方法非常不直观，文档也非常杂乱无章。这里有人推荐其他框架吗？我现在主要使用NaiveBayesian。我一直在考虑使用nltk的NaiveClassificatio
我基本上有samequestionasthisguy..exampleintheNLTKbook因为朴素贝叶斯分类器只考虑一个词是否出现在文档中作为一个特征。它不考虑词的频率作为要查看的特征(“词袋”)。Oneoftheanswers似乎暗示这不能用内置的NLTK分类器来完成。是这样吗？如何使用NLTK进行频率/词袋NB分类？ 最佳答案 scikit-learn有animplementationofmultinomialnaiveBayes，这是在这种情况下朴素贝叶斯的正确变体。不过，支持向量机(SVM)可能会更好。正如Ken在评论
有没有更好的内置方法在单个管道中进行网格搜索和测试多个模型？当然，模型的参数会有所不同，这对我来说很复杂。这是我所做的:fromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCV
在使用XGBoost时，我们需要将分类变量转换为数值。以下方法在性能/评估指标上是否存在差异:虚拟化分类变量对您的分类变量进行编码，例如(a,b,c)到(1,2,3)还有:是否有任何理由不使用方法2，例如使用labelencoder？ 最佳答案 xgboost只处理数字列。如果你有一个描述分类变量的特征[a,b,b,c](即没有数字关系)使用LabelEncoder你会得到这个:array([0,1,1,2])Xgboost会错误地将此功能解释为具有数字关系!这只是映射每个字符串('a','b','c')为整数，仅此而已。正确方法使
我有一个小的语料库，我想用10倍交叉验证计算朴素贝叶斯分类器的准确率，怎么做。 最佳答案 您的选择是自己设置或使用NLTK-Trainer之类的东西自NLTKdoesn'tdirectlysupportcross-validationformachinelearningalgorithms.我建议您可能只使用另一个模块来为您执行此操作，但如果您真的想编写自己的代码，您可以执行以下操作。假设您想要10倍，您必须将您的训练集划分为10个子集，在9/10上训练，测试在剩余的1/10上，并为每个子集组合(10)执行此操作。假设您的训练集位于
回归算法似乎正在处理以数字表示的特征。例如:此数据集不包含分类特征/变量。很清楚如何对这些数据进行回归并预测价格。但现在我想对包含分类特征的数据进行回归分析:有5个特征:District、Condition、Material、Security,类型如何对这些数据进行回归？我是否必须手动将所有字符串/分类数据转换为数字？我的意思是如果我必须创建一些编码规则并根据这些规则将所有数据转换为数值。是否有任何简单的方法可以将字符串数据转换为数字，而无需手动创建自己的编码规则？也许Python中有一些库可以用于此目的？是否存在由于“错误编码”而导致回归模型不正确的风险？
