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我正在使用由Sklearn进行的参数优化来制作一个Pipeline。管道必须为几个实现预训练和微调方法的不同实体获得最佳模型：预训练所有实体在一起，微调每一个元素，并为每个实体返回一个模型。这些都是管道的制约因素：
我所缺少的是如何将列车前变压器传递给
浏览 2修改于2019-01-07得票数 0
print("Accuracy: {} %".format(round(accuracy,2)))
正如您所看到的，问题在于“在线培训
浏览 6修改于2017-05-04得票数 1
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我的公司最近决定开始对我进行测试自动化培训。他们要求我研究能让我开始自动化重复测试用例和回归包的课程。我的公司没有自动化设备，所以很难问人们他们会提出什么建议。我的公司愿意投入大量的时间和金钱，所以我需要确保我正在学习正确的科目/技能。提前谢谢。
浏览 0修改于2015-12-02得票数 1
我正在一个大型数据集上训练一个SVC模型，因为我已经设置了verbose=True，它显示的是一个Warning: using -h 0 may be faster。
浏览 5提问于2019-09-24得票数 1
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因此，在这篇论文和大多数类似的论文(医学影像的深度学习)中，他们说他们运行了大约300个年代的模型，或者说他们运行了大约50个小时。我的问题是，他们不应该为验证损失打回电话，所以一旦验证损失停止改进，他们就停止了培训，否则模型会变得非常适合？在一个时代里，批次的数量也很重要。
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
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我正在尝试弄清楚如何使用LightGBM Sklearn接口来继续训练分类器。文档清楚地表明，我需要为fit方法提供一个"init_score“输入。这应该是一个类似数组的形状n_samples，所以在行级上。不幸的是，文档没有解释如何从先前拟合的树计算init_score。在我看来，没有明显的方法来计算这个分数。例如，predict方法在默认情况下生成标签，如果我请求raw_scores，我会得到一个形状为n_samples，n_labels的ndarray。我已经看过了LightGBM代码，但是我不知道如何为init_score创建一个合适的值。有人能帮帮忙吗？
浏览 1提问于2018-10-20得票数 0
在Matlab中，如果您构建一个简单的网络并对其进行培训：inputsVals = [0,1,2,3,4];
targetVals
浏览 0提问于2015-07-09得票数 2
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我正在使用MERN(Mongodb、Express、React、NodeJS)堆栈Code.But进行Aws机器学习。问题是，当我上传用于进程机器学习的数据文件(.csv文件)时，经过某些过程培训后，由于TrainingFailed错误而失败，如下所示：
我还将所有键应用到mongodb配置设置中，在所有设置和权限之后，我无法理解处理机器learning.Actually培训所需的内容，并且无法在s3
浏览 12修改于2021-01-12得票数 0
我使用Matlab的统计和机器学习工具箱创建决策树、集合、Knn模型等。重要的是，不要使用测试数据以任何方式对模型进行培训。
浏览 1修改于2016-01-27得票数 3
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它是如何工作的，我必须通过使这个代码显示在培训代理之前和培训后获得的奖励的比较来增强它。所绘制的图表必须重叠才能显示比较，但我找不到办法。我已经尝试了好几天了，但是找不到我想要的解决方案。
浏览 3提问于2022-08-26得票数 0
我希望开发一个机器学习模型来预测员工的业绩(例如，员工ID 12345下个月将销售15种保险产品)。我不想将员工ID输入培训数据集，因为它会扭曲结果。
浏览 3提问于2022-04-08得票数 0
使用tensorflow源代码示例中提供的retrain.py脚本，我重新培训了inception-v3模型的顶层，以便能够对花集进行分类(提供了5朵花的图像集)。我现在要做的是，采用新的迁移学习模式(TL-模式)，然后用两组新的花来扩展它，而不必完全重新训练整个模型。
浏览 0提问于2016-12-19得票数 1
我想训练我的视频数据的手势识别模型，提出使用低LSTM和TimeDistributed层。这会是解决我问题的理想方法吗？pool_size = 4
lstm_output_size = 1
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Dropout(0
浏览 1提问于2018-02-16得票数 0
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我有以下代码：from facenet_pytorch import InceptionResnetV1, MTCNNfrom torchvision import datasetsimport pandas as pd
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_
浏览 4提问于2022-06-12得票数 2
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我的样本数据如下所示 1 1234 1231 1256 1239我正在尝试将我的数据集分割成基于scikit-learn的train_test_split模块的训练和测试。X_train,X_test,y_train, y_test = train_t
浏览 4修改于2022-11-16得票数 -1
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据我所知，我们需要使用训练数据来找出在监督学习中，特征(也称为输入值)和标签(输出值)之间的关系。然后，利用这种关系，我们的学习系统试图在下一个数据集中预测数据样本的标签。然而，没有必要在无监督学习中找出这种关系，因为数据样本没有标签，它们只包含特征。在这种情况下，我们是否需要一个无监督学习的培训集？
浏览 0提问于2019-02-10得票数 0
我把这个小小的训练功能从一个教程中提升了出来。model.train() for _,data in enumerate(loader, 0): y_ids = y[:, :-1].contiguous()
浏览 29提问于2022-08-11得票数 1
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