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我正在尝试重新训练一个回归模型(XGB回归器)，它是在前人类时代(2020年2月)使用的。
模型的因变量是预定量，由于贪心，预订量受到影响，影响了模型的精度。
浏览 0修改于2021-02-25得票数 1
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在我的学校里，我学到了计算任意图的色数是NP-完全的.我理解为什么greddy算法不能工作，但是DFS/贪心算法呢？其主要思想是对所有尚未着色的顶点进行DFS，对所有邻居进行最小颜色索引。
浏览 3修改于2017-01-27得票数 2
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也有可能有人去世了，从来没有做过贪心测试，或者有人做过贪欲测试，但从未去世。c(2020-05-03, 2000-03-01, 2000-01-01, NA, NA, NA), stringsAsFactors = F)如果死亡日期发生在贪心测试日期之后基本上，的要点是是要知道死亡是否发生在贪心测试之后，这将是一个事实。或者是假的。正确的编码方法是什么？
谢谢!
浏览 0修改于2021-01-15得票数 0
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如果我们使用相同的训练例子多次训练，它不会给期望的θ值带来任何变化。有人能提供它背后的直觉或一些理论解释来支持这一点吗？
在我看来，在训练中使用同样的训练例子可能会有帮助。给定一个训练实例，权重试图收敛，但由于学习速率小等原因，它们没有收敛到最优水平。因此，当模型再次看到训练实例时，可以帮助权重收敛到极小值。思想/直觉？
浏览 0修改于2019-12-28得票数 1
如果一个问题的最优解可以通过贪心得到，那么它也能通过动态规划得到吗？既然贪婪和dp都在处理子问题的最优解，那么可以说dp可以解决贪婪所能解决的所有问题吗？
浏览 8提问于2015-06-07得票数 1
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今年我正在上高中的计算机编码课程，我正在尝试做贪婪的礼物赠送者()。我提交了它，得到了一个执行错误，上面写着：
新的守则如下：ID : aknorth1
浏览 1修改于2014-12-24得票数 0
我想训练一个包含一个子网络的网络，我需要在训练期间保持固定。其基本思想是在预先训练好的网络(inceptionV3)中预先添加和附加一些层。new_layers -> pre-trained and fixed sub-net (inceptionv3) -> new_layers
并为我的任务运行训练过程，而不改变预先训练的任务。我还需要直接在预先训练的网络的某一层上进行分支。例如，对于inceptionV3，我喜欢从conv 299x299到最后一个池层
浏览 2提问于2016-02-03得票数 4
其思想是使用相同的训练数据集训练多个模型，每次更改一些参数，以查看哪个参数效果最好。为了做到这一点，我需要每次从头开始训练每个模型。但我不能理解代码是否做了上面描述的事情，或者相反，是否训练了依赖于前一个模型的模型。
浏览 24修改于2019-10-02得票数 3
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如果没有像tensor2tensor这样的文本生成模型进行预训练，如何提高基于变压器的结果？
在文本生成任务中，变压器的改进思想是什么？
浏览 0修改于2020-08-19得票数 1
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其思想是，一旦对网络进行训练，对所有的训练示例进行前向传递--计算IoU，我在考虑两种方法(每一类)：1)计算每个训练实例的IoU，最后，计算平均IoU (每类) 2)沿着所有训练实例(每班)累加交叉和合并为了说明这个问题，让我们以两个训练实例为例，对于class=0，intersection_1 = 2，intersection_2 = 3，union_1=7，union_2=6，平均IoU (方法1)
浏览 0提问于2018-05-07得票数 3
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其思想是进行对抗性训练，将数据修改到网络对小变化最敏感的方向，用修改过的数据训练网络，但使用与原始数据相同的标签。
我试图在Keras中使用MNIST数据集和一个小型批处理的100个数据来实现这个方法。
浏览 2修改于2021-01-10得票数 1
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其思想是周期性地增加数据大小和改进分类器。但是，文档只显示的培训选项。
如果我不能重新训练，我能不能得到在原始分类器中使用的数据，用sdk来训练一个新的分类器？
浏览 3提问于2020-05-12得票数 2
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我所理解的增量学习的思想是，经过培训后，我保存我的模型，当我有新的数据时，我不再用新的数据来训练旧的数据，我只是加载我保存的模型，并使用新的数据进行再次训练，而新的经过训练的模型将建立在旧的数据之上。
浏览 6提问于2015-10-13得票数 3
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所以基本上我想把一个随机生成的矩阵分成两个矩阵，一个用于训练，一个用于测试。] 0.8850083 0.08256923[3,] -0.2705706 -0.86067063
[,1] [,2]
这里的思想是生成一个10*2的矩阵，然后从矩阵中随机抽取3行作为训练数据，然后输出训练矩阵和矩阵的其余行作为测试矩阵。
浏览 0修改于2017-10-12得票数 0
Output: not possible我的问题是：
在这个作业中，你能帮我显示DP / Div & Con /贪心的道路吗我希望你能让自己更灵活一点，解释DP /贪心/ Div & Con方程，并解释你的思维过程。
浏览 3修改于2013-11-17得票数 0
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