我的程序可以读取几十种文件格式，使用传统的方法为每种文件格式编写过程代码。这些格式中的大多数都有自己独特的加载程序库，有自己的bug，有自己的局限性，整个过程对我来说是一个巨大的时间接收器。我想支持大量其他格式，但它们大多不值得我花时间，因为它们不够流行 我想用一个由文件格式描述符驱动的加载程序来替换现有的加载程序。我敢肯定，有人创造了软件来学习文件格式的例子。我现有的加载程序将为这些格式生成优秀的适应度函数，我也可以为新格式编写适应度函数 我的问题是，我可以使用什么软件通过示例“学习”文件格式

我尝试为神经网络实现一个在线反向传播算法 在计算了存储在变量“out”和“nets”中的每个节点的每个输出和净值（即未应用激活函数的值）之后，我还尝试计算每个节点的增量值（每个节点的诱导字段）和权重的变化；delta值存储在一个名为“delta”的变量中，无论变量是否存储在“delta_weights”变量中，实际上是一个三维矩阵：这个矩阵的第一个索引是我工作的级别，第二个表示网络中的一个节点，第三个是进入该节点的一个连接（synapsis） 首先，这两个变量包含所有零 然后我编写了以下代码：

我对构建BiRNN网络的输入数据有异议 我正在创建车牌检测系统，如下所述： 我已经到了“4.2.3序列标签”部分，我需要用（图像的总计数，无，256）形状的数据集来训练BiRNN，无，因为它是图像的长度，并且对于数据集中的每个图片都是不同的 假设我有3000张图片。然后形状看起来像： 形状：（3000，）但真的是（3000，无，256） 所以我从中得到了示例代码 所以我甚至在努力训练我的RNN。我不明白我需要如何构造输入数据/模型、输入占位符、变量等来实现任何培训过程 据我所知，一切都应该正常

我正试图在我的树莓皮上安装带有cuda10的火炬。我遵循以下github线程（nagadomi的答案： 当我运行/install.sh时，仍然遵循他的所有步骤 我得到以下错误 make[2]：*没有规则使“exe/luajit rocks/luajit-2.1/src/lib_ffi.c”成为“exe/luajit rocks/luajit-2.1/vmdef.lua”所需的目标。停止。 make[1]：*[CMakeFiles/Makefile2:212:exe/luajit rocks/l

在使用多个特征和多个类别（我选择的数据集有类别1、2、3、4和5）对类别在1和5之间的m（>100）样本数据进行逻辑回归时。我试图找出唯一标签/类的数量，并将它们作为向量。我可以用Y作为大小为（m，1）的列向量来编写下面的代码 这给了我向量Y中唯一标签的列表。然而，我想知道是否有更好的方法来编写这段代码（上面的代码行在我看来很幼稚），特别是通过向量化。欢迎提出任何建议。谢谢。如果代码的目的只是生成Y中唯一值的列表，那么您可以使用unique（Y）。例如： >> m = 10; >

我对深度学习还不熟悉，所以如果这个问题没有意义，请纠正我 在传统的机器学习中，我知道如何比较模型，并根据我选择的指标选择其中一个模型作为最佳模型 然而，在深度学习中，每个模型都是用不同的层构建的，因此我如何控制变量来确定哪个模型是最好的？或者人们通常不这样比较 例如，我有一个连续的数据，我可以使用CNN和LSTM模型，所以我应该只比较一层CNN和一层LSTM模型吗？之后，我可以添加更多层或调整我的模型 或者有人可以告诉我如何用所选指标比较和选择最佳深度学习模型的过程？对于您提到的顺序数据， 层数

elasticsearch 什么'；这是'；X比Y罕见'；和'；低计数（Y）乘以X'；？

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我目前正在使用Elastic Stack的机器学习功能。在阅读旨在解释不同类型的稀有检测及其各自用例之间的差异的文章后，我发现自己有点困惑 更具体地说，解释为X比Y少的检测器意味着我们想要检测X的值，与X的其他值相比，这些值的Y关联值非常少。为了说明这一点，假设X对应于文件名，Y对应于用户，与其他文件名相比，按文件名排列的检测器比用户少见将“检测（无论如何）由数量特别少的不同用户操纵的文件名” 这与X的低计数（Y）有何不同

我已经建立了一个带有反向传播的ANN作为图书推荐系统 我在网络中只有一个隐藏层，输入层和输出层都是书籍，因为你应该能够输入一本书并收到更多的书籍推荐 我已经有很多关于用户和他们对书籍的评分（1到5）的数据。我想让它进入神经网络（设置所有权重），而不必经过反向传播过程。以某种方式更机械地去做 假设每个用户的图书馆中有大约100本分级图书，我如何设置它们的权重？用户图书馆中的书籍与用户图书馆中的其他书籍有何关联 谢谢。听起来你不想使用神经网络。我发现，在这些类型的稀疏特征空间中，神经网络更加困难，训

我正在实现用于文本分类的朴素贝叶斯算法。我有约1000份培训文件和400份测试文件。我认为我已经正确地实现了培训部分，但我对测试部分感到困惑。以下是我简要介绍的内容： 在我的培训职能中： vocabularySize= GetUniqueTermsInCollection();//get all unique terms in the entire collection spamModelArray[vocabularySize]; nonspamModelArray[vocabularyS

我在发展逻辑回归概率解释的直觉方面遇到了问题。具体地说，为什么将Logistic回归函数的输出看作是一个概率？< P>任何类型的分类都可以被看作是一个概率生成模型，它是通过对类条件密度 p（x[cYk）的建模]来进行的。（即给定类C_k，属于该类的x的概率是多少），以及类的先验p（C_k）（即类C_k的概率是多少），这样我们就可以应用贝叶斯定理来获得后验概率p（C_k）（即给定x，它属于类C_k）的概率是多少。它被称为生成性，因为正如Bishop在他的书中所说，你可以使用该模型通过从边际分布p（

我有一个与特定领域相关的文档集合，并根据该集合训练了形心分类器。我想做的是，我将为分类器提供来自不同领域的文档，并想确定它们与经过训练的领域的相关性。我可以用余弦相似性来得到一个数值，但我的问题是确定阈值的最佳方法是什么 为此，我可以从不同的域下载几个文档，并检查它们的相似性分数以确定阈值。但这是一条路吗？从统计上看，这听起来好吗？其他的方法是什么？实际上，稀疏向量中的质心还有另一个问题。问题是它们通常比原始数据稀疏得多。例如，这会增加计算成本。它可以产生向量，这些向量本身实际上是非典型的，因为

各位，当我使用libSVM进行一些预测时，出现了一个奇怪的现象 当我没有设置支持向量机的任何参数时，我将在测试集上获得99.9%的性能。然而，如果我设置参数'-C10-G5'，我将在测试集上获得大约33%的精度 顺便说一下，我使用的SVM工具包是LibSVM 我想知道数据集是否有问题。我不知道哪个结果更有说服力 您恰好遇到了一个问题，C和gamma的默认值工作正常（分别为1和1/num_特性） gamma=5明显大于默认值。当默认值接近最佳值时，gamma=5可能会导致非常糟糕的结果。大型gam

我正在使用scikit learn的LogisticRegression对象进行正则化二元分类。我已经阅读了有关intercept\u scaling的文档，但我不知道如何智能地选择此值 数据集如下所示： 10-20个特征，300-500个重复 高度非高斯，事实上大多数观测值都是零 输出类的可能性不一定相同。在某些情况下，它们几乎是50/50，在其他情况下，它们更像是90/10 通常C=0.001给出了良好的交叉验证结果 文档中包含以下警告：与其他所有功能一样，拦截本身也要进行规则化，并且可

几天来，我拼命想下载Ta Feng杂货店的数据集，但似乎所有链接都断了。我需要为我的硕士论文进行数据挖掘/机器学习研究。我还有微软的杂货店数据库，来自Weka的比利时商店和超市.arff。然而在这项研究中，他们说塔峰是所有公共数据集中最大、最有趣的 我将非常感谢任何帮助：）干杯 投了反对票的人不明白，要找到这条与超市场景相关的机器学习信息有多么困难。这是最大的公开数据集，包含4个月的大丰超市购物交易。我是从春南教授那里得到的，他非常好心地把它寄给我，因为他以前在台湾的研究所的服务器不再支持它了

我不太会使用橙色GUI。我测试了一些带有旧标签的数据，比如集群ID。然后我使用K-means聚类生成带有集群ID的新标签生成的新属性的新数据。但问题是我不知道如何在Orange GUI上操作，以评估新旧标签之间的聚类效果，如下所示： （1） 混淆矩阵（GUI）无法连接到k-means的输出数据 直接聚类。我想我需要训练我的数据。但我不知道 知道如何进行培训，并将培训数据与之进行比较 标记数据以获得混淆矩阵 （2） ROC（GUI）也无法连接到这一点。我推测ROC可能是 如果测试后学员和混淆矩阵有

在标准的cookbook机器学习中，我们在矩形矩阵上操作；也就是说，我们所有的数据点都具有相同数量的特征。我们如何应对所有数据点具有不同数量特征的情况？例如，如果我们想进行视觉分类，但我们所有的图片都有不同的维度，或者如果我们想进行情感分析，但我们所有的句子都有不同数量的单词，或者如果我们想进行恒星分类，但所有的恒星都被观察了不同的次数，等等 我认为通常的方法是从这些不规则大小的数据中提取规则大小的特征。但我最近参加了一次关于深度学习的演讲，演讲人强调，深度学习者能够自己学习适当的功能，而不是从

参数收缩就像L2一样，被称为权重衰减。在顺序学习算法中，它鼓励权重值向零衰减，除非数据支持。为什么我们要使权重值接近零？或者给我举个例子，谢谢 假设您有一个包含1000个变量的房价数据集，这些变量的值要么是-1要么是+1。因此，一个例子可能类似于（有两间卧室=+1，离高速公路很近=+1，有金色厕所=-1，有树木房子=-1，…）。现在，您需要对房子的售价是超过一百万（y=1）还是低于一百万（y=0）进行分类。你可以使用逻辑回归，然后为每个变量设置一个权重。因此，您必须做出判断，例如，has_gol

在字符识别和机器学习方面，我是一个完全的初学者 我想编写一个能够处理以下输入的程序： 中文字符（矢量格式的任一像素），例如： 上一个字符的名称，即上面的示例： 以及它们水平对齐的信息 汉字的分解通常是三件事：另外两个字符和描述这两个字符如何形成初始字符的模式（称为合成类型）。在上面的例子中，构图类型是“水平对齐” 给定这样的输入，我想让我的程序告诉初始角色中的哪些像素或轮廓在分解时属于哪个子角色 从哪里开始？好吧，我不能说我提供了一个完整的答案，但想想： 1） 阅读有关谷歌翻译应用程序

我正在尝试使用scikit计算宏F1 但是，它失败了，并显示错误消息 ValueError: multiclass-multioutput is not supported 如何使用多标签分类计算宏F1？在当前scikit学习版中，您的代码会导致以下警告： DeprecationWarning: Direct support for sequence of sequences multilabel representation will be unavailable from vers

我已经用python编写了两个LSTM RNN代码来进行序列预测。我有一个简单的序列（比如一个嘈杂的正弦波），我正在训练我的网络来“预测”正弦波上的未来值。我的第一个代码只预测单个next值（因此只有1个输出神经元），而我编写的第二个代码预测5个next值（即5个输出神经元）。为了提前5步获得第一个代码的预测，我需要多次调用predict函数（利用前面predict的输出） 这两种情况似乎都很好，但我真正想弄清楚的是，这两种网络体系结构中哪一种最适合解决这个问题。文献中几乎没有对这些输出模型进行

正如问题所述。我的目标是训练一个权重为复数的神经网络。使用默认的scikit学习网络并以此为基础（编辑源代码），我遇到的主要问题是，从scipy获取的scikit学习中使用的优化函数仅支持输入为实数的函数的数值优化 Scikit学习对于神经网络来说相当糟糕，特别是如果你希望分叉和编辑结构，它似乎是相当不灵活的 正如我在一篇论文中所注意到和阅读的那样，我需要修改一些东西，比如错误函数，以确保在顶层错误仍然在实数域中，或者问题变得不明确 我在这里的问题是，是否有任何标准库可以做到这一点？或者任何简单

我的数据有问题 这是我的医疗数据库 （名称、值1、值2、值3、值4） 约翰10,20,30,40 约翰9、12、21、33 诺亚8,22,18,10 安娜9,19,29,32 克拉克11,4,17,20 在医疗保健数据库中，一个人可能会生病两次、三次或更多，正如您在我的数据库中看到的示例中所示，有两个jhon有两个记录，因为他病了两次 我使用k-means的目的是获得两个集群（集群1:group1，集群2:group2）及其成员 我希望得到如下输出： 第一组：约翰，克拉克 第二组：诺亚、安娜、约

我想利用FLANN库进行多标签分类。我知道FLANN库用于计算最近邻，但我不确定如何利用它进行分类。 是否有办法将其插入Scikit Learn或其他库。是用英文编写的。但是，作者提供了绑定，例如： from pyflann import * from numpy import * from numpy.random import * dataset = rand(10000, 128) testset = rand(1000, 128) flann = FLANN() result,dists

请原谅我标题不清楚，我不能用一种好的方式表达它。但这里有一个例子。假设我有一组包含3个类的数据：阳性、中性和阴性，然后我使用它们来训练分类器。现在我想知道，如果这个分类器预测中性，它更像是一个正中性还是一个负中性 所以我能想到的最直接的方法是检查第二高可能性，或者考虑所有可能性，但考虑不同的重量/系数。 这类问题有一个术语吗？我应该去拿什么文件？非常感谢。任何具体答案都取决于您计划使用的算法（朴素贝叶斯、三类支持向量机、光谱聚类等）和实现（分析框架）。您正在寻找的度量值位于“评分”标题下，其中大

我目前正在尝试使用我自己生成的数据集来遵循这个示例。后端使用Theano运行。目录结构完全相同： image_sets/ dogs/ dog001.jpg dog002.jpg ... cats/ cat001.jpg cat002.jpg ... validation/ dogs/ dog001.jpg dog002.jpg .

我正在读一篇关于CNN的论文，但我不明白这句话。我们没有使用最大池层来减小特征图的大小，而是使用卷积层来加快步伐。 我不知道这如何取代我所缺少的最大池？天真地说，CNN的过滤器通过在每个可能的位置上移动过滤器矩阵（如下图所示，为简单起见，为3x3x1）来工作。这意味着您每次向右移动一个过滤器，当行准备就绪时，您可以来回移动 在以下gif中，原始图像为虚线，过滤器为灰色，结果为绿色图像： 但是，您也可以每次移动2。这与简单地对结果进行二次采样是一样的。如果以2的步幅移动，则将要素地图尺寸除以2（

我想用tflearn进行k-fold交叉验证。因此，我想重置网络k次。但是，我认为我需要重置图形（例如，tf.reset\u default\u graph（）），但我不确定，也不知道如何使用tflearn执行此操作 我的代码 对于以下内容，您需要 错误 只使用一次折叠就可以运行代码，但如果使用多次折叠，我会得到： I tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:678] Chunk at 0x5556c9100 of size 3355443

我有一个小问题： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Nclass = 500 D = 2 M = 3 K = 3 X1 = np.random.randn(Nclass, D) + np.array([0, -2]) X2 = np.random.randn(Nclass, D) + np.array([2, 2]) X3 = np.random.randn(Nclass, D

我是神经网络的新手，我在5点23分左右从Martin Gorner（）那里挑选了这段视频作为主题的一般介绍（），他接着说图像将从28x28变为1x784。为什么这一步是必要的？这是因为X与之相乘（叉积）的权重（W）是相同长度的单行向量吗？比如为了交叉积或者是别的什么？提前谢谢：）不是那样的。其目的纯粹是让新手更容易。提供给您的完全连接的神经网络是基本的构造块。稍后您将学习更多高级模式 图像包含空间结构，因此更适合使用结构感知的架构，例如卷积神经网络（，）。事实上，如果你继续看讲座，你会发现这一点

查看层的代码，我看到该层有一个第二个输出/“top”选项。 第二个输出产生了什么？查看定义了图层输出数量的地方，有以下注释： 因此，“精度”层的第二个“顶部”仅报告每类精度 正如层精度的旁注一样，报告的精度通过“有效”预测的数量进行标准化（与对损失层使用normalization:valid） // If there are two top blobs, then the second blob will contain // accuracies per class.

我正在研究我的机器学习模型的哪些特性，以及我拥有的数据。我的数据包含很多文本数据，所以我想知道如何从中提取有价值的特征。与我之前的想法相反，这通常包括用一袋单词或类似word2vec:（） 因为我对这个主题的理解是有限的，我不明白为什么我不能先分析文本来得到数值。（例如：textBlob.touction=，谷歌云自然语言=） 这是否有问题，或者我是否可以将这些值用作我的机器学习模型的功能 提前感谢所有的帮助 当然，您可以使用情感分析将文本输入转换为单个数字，然后将此数字用作机器学习模型中的一个

是否有方法创建一个自定义层，计算每个池的中间值，而不是平均值或最大值？我使用tensorflow作为后端您看到了吗？是的，谢谢。我花了一点时间让它和我的模型一起工作。感谢可能的副本

我目前正在学习深度学习，尤其是GAN。 我在下面的一个网站上找到了一个简单的GAN代码。 然而，在代码中，我不明白为什么我们总是需要给生成器添加如下的真实标签 for g_index in range(g_steps): # 2. Train G on D's response (but DO NOT train D on these labels) G.zero_grad() gen_input = V

对于卷积网络，可以将卷积部分（卷积、最大池等）视为特征提取，然后将其反馈到进行分类（或多或少）的前馈网络 循环网络（RNN、LSTM等）是否也是如此，即循环层创建数据/特征的表示，然后将数据/特征输入前馈层 我是从情绪分析的角度来思考的，即“顺序对一”模型。你认为有一个递归层+一个前馈层会优于只有一个递归层网络吗？递归层就像是有反馈回路的前馈神经网络。他们只是把有用的信息从过去传递到现在 一个合理的解释是： 在向RNN添加更多层时，您可以在 本文认为，深部RNN优于传统RNN

当批次大小大于1时，隐藏/单元状态如何从一个批次内转移到多个批次，我对此感到困惑 我目前的假设是，隐藏状态不会在批处理中从一个系列转移到另一个系列。即，当batch_size=3时，第一项的隐藏状态不会传递给第二项 接下来，设置Stateful=True意味着将第一批的第一个元素的隐藏状态传递给第二批的第一个元素，依此类推 这是文档的状态： If True, the last state for each sample at index i in a batch will be

我的数据集只有字母。一行有23个字母。 第一个字母是classtype，其他字母是feauter。我有两个类-->a，z 示例：a、b、c、d、e、…、g 我将首先计算召回率、精确度和其他值。我需要找到ypred，因为这些值要求2个参数（ytest，ypred）。 如何使用朴素贝叶斯预测数据 我建议您查看有关Naive Bayes分类器的sklearn文档：既然您说您正在使用nltk库，您可以执行以下操作： x=dataset1[:,1:23] # features y=dataset1[:,0

我试图建立一个模型，给定一个项目，预测它属于哪个商店 我有一个大约250条记录的数据集，这些记录应该是不同网上商店的商品 每个记录由以下部分组成： 类别、子类别、价格、门店标识符（y变量） 我试过几个邻居，试过曼哈顿距离，但不幸的是不能得到更好的结果精度~0.55。 随机森林产生的精度约为0.7 我的直觉是，模型应该能够预测这个问题。我错过了什么 以下是数据： KNN可能会产生具有分类预测因子的良好预测。我以前在这方面很成功。但是有一些东西没有注意到： 数值变量必须在相同的刻度上，例如通过使

这可能是一个愚蠢的问题，但是否有一种好方法来分离彼此靠近的麦克风发出的声音。我已经研究过盲音源分离等问题，但还没有找到有效的方法。这是为了我的学校项目 由于这是你的第一个问题，我将帮助你更好地阐述你的问题。首先，您需要显示一些代码/链接，说明您为解决问题所做的工作。其次，声音来自扬声器，而不是麦克风。你也需要澄清这一部分。最后，假设您正在从两个放在一起的麦克风捕获声音，那么您还需要指定声源。对于那些开始向下投票的用户，我们需要更宽容一些，帮助新用户确定他们的问题，而不是通过向下投票来阻止他们。

我有一个数据集，其中包含以下分类数据。 当使用sklearn执行一次热编码时，我得到一个错误 def ohe_encode(train, test, index): Onehot = OneHotEncoder(categorical_features='all', handle_unknown='error') x_train_1 = train x_test_1 = test colname = df.columns[index] Onehot.fit

我正在进行逻辑回归，对此有疑问 我的数据集中有分类变量（0,1）和连续变量。。 现在我需要在0和1之间缩放连续变量吗？ 因为我的几个连续变量的值最多为10k 在进行逻辑回归时，将这些连续值与分类变量一起保留有意义吗？理论上，这是不必要的。但是，对于大范围的输入，生成的系统可能具有非常小的系数。如果您想为您的模型使用精度较低的数字（例如16位），这可能是一个问题 我不知道你为什么要问是否应该在模型中使用连续值。如果有任何与结果相关的可能性，请保留它们。只有当你确定它们是不相关的，才可以忽略它们。你

我正在阅读关于k近邻的文章，示例中给出的距离度量如下所示 它说Ri是第i分量的范围。我不知道这里使用的是哪种距离度量？我理解欧几里德距离，但似乎不是这样。你能解释一下“第i分量的范围”是什么，这是什么距离度量吗？非常感谢。如果需要更多信息，请告诉我 范围是训练数据集中该特征（列）的最大值和最小值之间的差值 您可以将其视为L1norm，因为我们只取最大值和最小值之间的绝对距离。这样做通常是为了规范化特征之间的距离计算，以便某些特征不应主导距离计算 给出的公式仅适用于欧几里德距离，但在计算距离时，数

我在一个网站分类数据集（一个相当平衡的数据集）上做广告点击与否的工作。我需要知道正确的概率阈值分类网站访问者是否会点击广告或没有 目标：-由于网站上的广告很昂贵，我们希望确保广告只显示给那些有很好机会转换的人，不必要的点击只会大大增加我们的成本 所以现在我必须选择这样的阈值，我们有很好的转换次数，并且没有转换的低广告点击率 我进行了逻辑回归分析（1=点击0=未点击），所附图像的数据为准确度，召回率，准确度，auc得分，f1_得分，阈值为0.4,0.45,0.5,0.55,0.6 据我所知，应选择

我正在使用斯坦福CoreNLP库进行一个Java项目。我创建了一个名为StanfordNLP的类，实例化了两个不同的对象，并使用不同的字符串作为参数初始化构造函数。我用POS-tagger获得形容词-名词序列。但是，程序的输出仅显示第一个对象的结果。每个StanfordNLP对象都使用不同的字符串初始化，但每个对象都返回与第一个对象相同的结果。我是Java新手，所以我不知道我的代码是否有问题，或者它运行的HPC集群是否有问题 我没有从StanfordNLP类方法返回字符串列表，而是尝试使用get

以下是条件VAE生成的一些示例： 1.三维潜在空间 2.30D潜伏期 我想知道为什么低维潜在空间VAE是更好的发生器，我坚持逻辑推理。 我的直觉是，当我们有一个低维的潜在空间（如原论文所指出的，最多5维）时，后验的潜在变量没有足够的空间在非存在的数据模式上传播而高维潜在空间允许后部在所有维中扩散，从而允许VAE捕捉不存在的模式。本文也提到了这些现象，但没有进一步的解释 我的问题：我的逻辑推理正确吗？如果是，那么在这种逻辑思维背后有什么理论解释吗？

提及 我能够按照这个例子绘制ROC和AUC曲线，但当我对我的数据做同样的事情时，我有“得分历史-偏差”而不是“得分历史-对数损失”，并且我的“ROC曲线-训练指标”没有出现 我的数据集有2个类，0，1，而不是示例中的是和否。什么决定ROC曲线是否可移植 更新了2019年7月10日Mauriver的回复： 我有“转换为枚举”作为我的响应“标签”，并将分布更改为“伯努利”，但我仍然无法绘制ROC。 更新：适用于与我有相同遭遇的未来用户。似乎h2o无法使用类为“0”和“1”的响应，即使您转换为枚举。

我有代表相对计数（0.0-1.0）的数据，如下例所示。用公式计算 cell value(E.g.23)/sum of the colum(E.g. 1200) = 0.01916 示例数据 f1 f2 f3 f5 f6 f7 f8 class 0.266 0.133 0.200 0.133 0.066 0.133 0.066 1 0.250 0.1

als.train（、als.fit（）、als.traimImplicit（）之间的区别是什么首先我们应该知道隐式反馈和显式反馈之间的区别 明确的偏好（也称为“明确反馈”），例如用户对项目的“评分” 隐性偏好（也称为“隐性反馈”），例如“查看”和“购买”历史记录 为了更好地理解，您可以查看以下两个链接： train和trainimplicit在用于rdd数据的mllib包中使用。使用spark数据框，spark有一个名为ml的新模块。在ml包中，spark数据框用于计算评级，方法名称为fi

我有ImageNet的大型图像（256256），我想为语义分割任务进行培训。因此，输出将是（B、类、C、H、W）。我有256节课。对于pytorch定义的CrossEntropyLoss或NLL，我需要使用dtype long 然而，long类型的张量（256,3256256）刚好超过0.4GB的内存，这使得无法在GPU中针对超过4个批量进行训练（考虑到该模型需要大量内存以及backprop算法） 我正在使用内存为16GB的谷歌云T4为了训练更大的批量，我能为这个问题做些什么吗？对于我能训练的批

我想实现一个内核岭回归，它也可以在MLJ中工作。此外，我希望可以选择使用特征向量或预定义的内核矩阵，就像在Python中一样 当我运行此代码时 const MMI = MLJModelInterface MMI.@mlj_model mutable struct KRRModel <: MLJModelInterface.Deterministic mu::Float64 = 1::(_ > 0) kernel::String = "

我试过： from lazypredict.Supervised import LazyClassifier 但得到了以下回溯： --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-f518cae57501