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我过去相信k-n-n射击少射学习，k和n(分别来自每个班的班级数和样本数)必须在训练和测试阶段是相同的。但是现在我遇到了在火车和测试阶段使用不同数字的一个git存储库，用于少量的射击学习.：parser.add_argument('--distance
浏览 0修改于2022-01-15得票数 1
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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
我使用过深度强化学习，在文献中，通常学习率比我在其他环境中发现的要低。tf.keras.losses.Huber(delta=1.0), optimizer=Adam(lr=LEARNING_RATE, clipnorm=1))
其中初始学习率对于微调，我冻结了前两层(这一步在我的设置中是必不可少的)，并将学习率降低到3e-9。在微调过程中，一旦样本来源是扰动数据，模型可能会出现分布偏移。
浏览 22提问于2021-10-16得票数 0
当我在CNN中添加更多的隐藏层(例如密集层)时，该模型似乎需要更多的训练样本才能对训练样本少的班级产生良好的效果。在单层情况下，即使对于样本较少的类，该模型也提供了更好的结果。
浏览 0修改于2021-02-12得票数 2
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我有250个用户，大约60000个样本计数应该被击中，包括所有的请求。无论哪个请求应该得到大量的样本计数，我都将这些请求放在循环计数内，但是循环之外的请求只被执行了3-4次，这比预期的要少。
浏览 0提问于2021-03-15得票数 0
这个视频https://youtu.be/60Sk-mq3Cr8，从0到2:00分钟，提到了一个对象检测模型，它可以对10个样本进行训练，并随着时间的推移得到改进，有什么样的最新模型可以实现这一点？
浏览 0提问于2021-07-04得票数 0
样本/行数为1000万。那么我应该忽略"colour_codes“这个特性吗？单个分类变量有大量的类别，但与行/样本数相比，类别的数量非常少(5,000/10,000 =0.0005或0.0 5%)。但是，该分类变量中的每个类别都可以有大量的样本(2000年)。类别变量中的类别数与样本数的最小比率应该是完全忽略范畴变量的最小比率吗？
浏览 0提问于2022-01-25得票数 0
我已经训练了一个回归的深度学习模型。该模型精度较低。我对深造很陌生。我该如何改进呢？目标变量Y是通过将特征X1和X2相乘得到的。
浏览 0提问于2020-09-07得票数 1
到目前为止，我主要看到的例子是进行培训的批量大小为32或64个样本。难道不应该确保每个时代的最后一批样品仍然包含32或64个样本，而不是明显少一些的样本？我的意思是，如果我有500个训练样本，50的批次是否比32件64件的批次要好呢？
浏览 0提问于2019-12-15得票数 1
nn.Embedding()对于学习LSTM是必不可少的吗？就代码而言，我使用的代码几乎与上述教程中的代码相同。RNN不学习。
因此，nn.Embedding()对于学习LSTM是必不可少的吗？
浏览 3提问于2018-05-14得票数 2
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我正在用75个样本构建一个RandomForestRegressor。Y(在train_test_split之后)的分布如下。(X_test,y_test)sns.histplot(data=sco)
假设异常值导致R2在测试集中发生这样的变化，我决定删除异常值(数据集降到66个样本
浏览 0提问于2023-01-13得票数 1
数据集是相当少样本(95%的类别0到5%的类别1)，所以我需要保持目标的比率在每个样本。我正在使用子集葡萄酒质量数据
浏览 4提问于2016-04-17得票数 1
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根据同一类型的其他时间序列的历史，用几个历史样本预测一个时间序列有哪些选择？
任何帮助/参考/录像将被附加
浏览 0提问于2020-04-28得票数 4
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最近，我正在做异常检测，其中一种方法是使用AEs模型来学习正常样本的模式。我想知道这种培训是监督学习、半监督学习还是非监督学习？
浏览 0修改于2020-03-11得票数 0
然而，数据是稀疏的，大约有1500个样本和大约200个特征。我有一个值为1或0的序数目标。
有什么技术可以为它做特征选择呢？另外，对于包含我的样本数量如此之少的特征数量，是否有任何限制？
浏览 19提问于2017-02-03得票数 2
从发行版中可以明显看出，类1的样本非常少。 如何对这些数据进行训练-测试拆分，以便Python中的每个类别都有足够的训练和测试数据？
浏览 12提问于2019-05-25得票数 1
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我是UCMA 3.0的新手(也是Lync server的新手)，我想了解一下如何通过UCMA与Lync 2010 server对话。我想要一些快速而繁琐的东西，例如一个向我展示如何设置开发环境的分步教程，编写最少的UCMA代码来实现一个简单的任务，比如连接到Lync服务器，获取所有用户的列表及其状态信息，并将结果打印到控制台。其目的是获得关于UCMA如何与Lync server配合工作的概念证明。
我已经安装并运行了Lync2010服务器，创建了一些测试用户，我还在我的64位Windows7机器上下载并安装了UCMA3.0SDK，这台机器也安装了带有.NET 3.5 SP1的Visual St
浏览 0修改于2013-02-23得票数 4
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我有一个1830*6800矩阵，如下所示：第1830行为不同的创业公司ID，列为6800个不同的投资者。现在我想找出那些成功筹集到足够资金的公司和那些没有那么幸运获得足够资金的公司之间的相似之处。有谁能给我一些思考，如何为这种情况选择更合适的算法？它不一定是聚类。
浏览 4提问于2016-05-04得票数 0
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