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我是机器学习的新手，我想知道是否有可能使用我现有的生物数据进行聚类。我想知道一组DNA序列是否可以分成两组，有效率的和没有效率的。Set1 -非常好的效果Set3 -小效应Set5 -无影响
每个样本都有一些特征，例如自由能，从特定的核苷酸开始.现在，我的问题是，我是否能够找出哪种类型的样本在我的集合中发挥作用，对整个集合的影响。我唯一
浏览 10修改于2015-05-02得票数 0
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它可能更接近强化学习。
我已经制作了一个带有几个ReLU隐藏层的网络，它以3个元素的softmax输出层结束。每个样本的目标向量都是做出某种选择的奖励(惩罚可以是负的，中性可以是0)(其中有3个)。这个想法是最大化所有样本的总和奖励。给定一个样本输入，该样本输入映射到具有目标模型e，f的模型输出M=a，b，c；该特定样本的损失将是M*Y'，或者简称为-tf.matmul( Y=d，Y，transpose_b=True)。简单地使用上面的示例代
浏览 2提问于2016-07-06得票数 1
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我正在尝试机器学习，所以我想尝试对tweet进行文本分类。我收集了一个小的tweet样本，但为了执行任何有监督的学习，我需要手动标记我收集的一些tweet。当我扩展我的数据时，这是一项艰巨的任务。或者，无监督学习对这项任务更好吗？
浏览 4提问于2014-05-23得票数 0
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我刚刚读了的报纸，我真的很想知道他所说的使用RMSprop和32大小的小型机的方面(第6页)。所以我的问题是:如果我一次只把一个样本放入神经网络，那么小型批次又有什么意义呢？
浏览 1提问于2018-12-20得票数 0
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我有15个样本，要做回归分析有点小。这是我的问题。Q1:用引导技术将15个样本重采样到1000个有统计学意义吗？谢谢。
浏览 3修改于2017-11-06得票数 1
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我刚开始学习c++，只是学习堆栈推送和pop操作。我编写了一个小程序来推送和弹出堆栈中的一些元素。cout << ' ' << mystack.top(); }}
但是现在我想将多个3*3矩阵推到堆栈上，希望使用mystack.top()获取每个矩阵，并使用mystack.pop操作弹出每个矩阵，并显示整个矩阵。<e
浏览 7修改于2016-10-12得票数 0
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所以我正在构建一个小的应用程序，它有一个键盘和一些触发音频样本的其他按钮。但是，正如你们大多数人所知道的，如果AVAudioPlayer被分配来触发击鼓或合成的小音频样本，那么它会有点慢，并且会有一些延迟。当样本被重复敲击两次时，你会听到一个小的爆裂声，这是意料之中的，因为当第二次点击按钮时，它会切断第一个样本的播放。我想通过检测样本是否正在播放来解决这个问题，如果正在播放，则将音量设置为0，停止播放，然后再次播放样本。但不幸的是，s
浏览 0提问于2012-08-14得票数 2
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我建立了一个CNN来学习分类脑电图数据(只有大约4000个训练例子，2个班，50-50级平衡)。每个培训示例为64x512，每个通道有5个。我试图使网络尽可能简单/小，以便进行测试：MaxPool完全连接(50个神经元)软极还能做些什
浏览 0修改于2021-02-16得票数 7
我只想对两个类别的预训练图像分类模型进行迁移学习，无论事件A是否发生。我知道再培训本身是非常有效的。样本量是多少？对于有意义的结果，我可以使用的最小样本大小是多少？
浏览 17提问于2017-04-12得票数 1
StandardScaler() 'n_estimators': 10,
'max_depth': 3,我的问题是，如何在最后的估计器中设置样本权重？
浏览 5提问于2021-01-22得票数 2
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有人能给我一个样本吗？
只有两个图片是相同的，但不同的大小。一个是小的，另一个是大的，如果你点击小图像的任何坐标，大图像显示你点击的地方。我仍然是HTML的新手，我想学习更多，只需要一个示例，这样我就可以分析如何制作它。
浏览 6提问于2013-09-10得票数 2
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model.add(Dropout(0.3))
X： [0.58818427 0.70355375 0.61725885 0.30270281到目前为止我尝试过的是：
result.Preprocessed 检查了NaN的或值<0或>1的训练和验证
浏览 1提问于2020-07-12得票数 1
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我想证明，我提出的机器学习算法(prop_ml)是优于其他基线算法(ml_1，ml_2，ml_3)的，只要给出少量的训练数据。我所做的就是将数据集分割成训练集和测试集。然后，我随机选择了小k样本(10，20，30，. 100)，并使用它们来训练分类器，并使用测试集进行测试。我复制了5次，以确保我得到了一些可靠的结果。
现在，我想对结果进行评估。
浏览 0提问于2018-09-18得票数 3
我有一个小的数据集(2000行)，并且正在测试不同的二进制分类算法。数据集非常小，但我没有增加数据集的选项。我已经测试了一个多层感知器(深度学习)、in助推器、logistic回归，它们都给出了\pm 60% (59, 58, 62, 61, \text{etc.})的精度，无论参数发生什么变化，它们都具有相似的精度我甚至试图从模型中删除一些特性，所有这些仍然提供\pm60%model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=X.shape
浏览 0修改于2021-09-08得票数 1
我必须为我的公司编写一个二进制分类器，它应该尽可能简单，并且不使用机器学习库(我也不应该自己编写太复杂的算法)。我刚刚想出了一个想法:如果我用我的特征的方格图，如果一个新样本的特征值大于盒子图上的晶须，我说样本在A类，如果它比晶须小，它在B类中，这是一个好的方法吗？
浏览 0修改于2018-10-20得票数 1
我正在做一个涉及机器学习和数据比较的项目。现在，抽象图像数据非常简单。由此产生的数据提供了一个独特的、小的、数据丰富的样本(即使是5x5px的5个样本也足以将戏剧与自然纪录片区分开来，等等)。这一过程是否有共同的技术？如果没有，可以量化和抽象音频数据的指标是什么？
浏览 2提问于2014-05-22得票数 0
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图像的目的是机器分类，并找到像螺栓和小漏水这样的小物体。图像的数量很多，但用于训练的示例很少，可能只有100个或更少的样本。我已经用谷歌搜索过了。它返回了许多关于如何通过使用深度学习来提高jpeg质量的答案。寻找特征很少的非常小的物体要复杂得多。
有没有人知道有关于这个主题的文章？关键问题:我应该将我的图像存储
浏览 13修改于2018-05-17得票数 10
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我有非常小的数据属于正类，而大量的数据来自负类。根据教授的说法。Andrew Ng ()，我应该使用异常检测而不是监督学习，因为数据高度倾斜。如果我错了，请纠正我，但这两种技术在我看来是一样的，即在(监督)异常检测和标准监督学习中，我们用正常和异常样本训练数据，并对未知数据进行测试。有什么不同吗？
浏览 1提问于2014-04-26得票数 5
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