我使用Weka。我想访问分类器的参数(权重)。我想要做的是访问参数值以确定它们如何影响属性。所以，我的问题是:如何访问分类器的参数？(使用Eclipse)如何确定参数的相关属性？ 最佳答案 这是一个关于WEKA中权重的相关问题:HowtouseweightsinWeka这里是一个java代码的例子:http://weka.wikispaces.com/Add+weights+to+dataset要了解属性之间的关系，您可以在Selecteattributes选项卡中使用Ranker作为搜索器，使用PrincipalComponent
我尝试在我的java代码中做文本分类朴素贝叶斯weka库，但我认为分类的结果不正确，我不知道是什么问题。我使用arff文件作为输入。这是我的训练数据:@relationhamspam@attributetextstring@attributeclass{spam,ham}@data'good',ham'good',ham'verygood',ham'bad',spam'verybad',spam'verybad,verybad',spam'goodgoodbad',ham这是我的测试数据:@relationtest@attributetextstring@attributeclass{
我正在寻找一个java类，它将保存一个具有任意预设精度的十进制值。BigDecimal类看起来是一个很好的起点，但我希望能够将小数的大小限制为最终用户决定的大小。从字面上讲，最终用户会指定一个以10为底数的范围，我会分配足够的字节来表示该范围内的任何数字。我正在考虑拥有一个扩展BigDecimal的类。在这门课中，我将添加必要的函数来模拟预设范围内的小数。我向社区提出的问题是:有没有图书馆已经这样做了？扩展BigDecimal是否合理？ 最佳答案 我会建议你在你提出的建议之间采取一种中间方式:Apfloat库是一个很好的尝试方式，查
publicclassPrimitive{publicstaticvoidmain(String[]args){bytex=5;Doubley=(Double)x;//Error:CannotcastfrombytetoDouble.Byten=7;Doublem=(Double)n;//Error:cannotcastfromBytetoDouble.doublec=n;//workingright..."doubleisprimitiveandByteisobject".}}阻止将Byte转换为Double有什么意义？..如果我没记错的话，出于精确原因我知道DoubletoByte
谁能告诉我如何在Encog3.1中使用多类SVM分类？我使用他们的神经网络取得了一些成功，但不知道如何设置多类SVM。文档是这样说的:“这是一个由一个或多个支持vector机(SVM)支持的网络。它的设计功能与Encog神经网络非常相似，并且在很大程度上可以与Encog神经网络互换......当您希望SVM将输入数据分为一个或多个类别时使用。支持vector机通常有一个输出。神经网络可以有多个输出神经元。为了解决这个问题，如果有，则此类将创建多个SVM指定了多个输出"但我看不出如何指定多个输出，实际上输出属性只返回1:///ForaSVM,theoutputcountisalwayso
我不明白这是为什么floatf=Integer.MAX_VALUE;System.out.println(Integer.MAX_VALUE);System.out.println((int)f);产生相同的行，以及为什么会这样Floatf2=(float)Integer.MAX_VALUE;System.out.println(Integer.MAX_VALUE);System.out.println(f2.intValue());我的意思是，float的尾数长度是2^23-1。它如何设法保持整数的max_value，即2^31-1？ 最佳答案
我有一些数字要比较。它们代表通过不同空间的路径长度。对我来说不幸的是，一些不精确导致了错误的比较。例如，在注意到错误的效果后，我发现我在进行这样的比较:a=384.527100541296b=384.52710054129614//Notethetrailing14为了我的目的，a和b应该是相等的。我注意到guava有一个用于double的fuzzyCompare()方法，它似乎做了我想做的，忽略了一些这种精度:privatestaticfinaldoubleCOMPARISON_PRECISION=1e-10;privatestaticfinalComparatorfuzzyComp
有人知道好的开源文本分类模型吗？我知道StanfordClassifier、Weka、Mallet等，但它们都需要培训。我需要将新闻文章分类为体育/政治/健康/游戏/等。是否有任何预训练模型？Alchemy、OpenCalais等都不是选项。我需要开源工具(最好是Java)。 最佳答案 预训练模型假定用于训练的语料库与您尝试分类的文档来自完全相同的领域。通常这不会给你想要的结果，因为你没有原始语料库。机器学习不是静态的，当您训练分类器时，您需要在新功能/信息可用时更新模型。例如，在体育/政治/健康/游戏等领域对新闻文章进行分类。首先
高光谱图像分类本人研究生在读期间，研究方向是深度学习（图像分类、目标检测）。导师给了针对于高光谱图像进行分类的相关项目，由于涉及了太多与研究方向不一致的光谱学相关的陌生知识，写下这篇博文的主要目的是回顾下前阵子积累的一些知识，同时和大家一起分享和交流高光谱图像以及后续相关深度学习算法的知识和技巧。目录高光谱图像分类1.高光谱图像的定义2.基于光谱分类的原理3.基于深度学习分类高光谱图像的一些问题3.1波段冗余3.2Hughes现象3.3类内变化和类间相似性3.4“同物异谱”/“同谱异物”4.预处理方式4.1波段选择4.2通过数学变换4.3图像校正和恢复（针对高光谱图像）4.4分割获得对象的高光
刚从PeterLawreyspost中了解到这是有效的表达式，计算结果为true。333333333333333.33d==333333333333333.3d我的问题是，为什么允许使用不能用double表示的double文字，而不允许使用不能表示的整数文字。这个决定的理由是什么。旁注，我可以实际上触发double文字的超出范围编译错误:-)9999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999
