-
-
3大佬们,想问一下,我在使用xgboost进行回归预测时,当我改变特征顺序时会极大影响模型精度,并且特征重要性只会显示第一个特征很高(我把a放第一个就a高,b放第一个就b高),其他的都很低,我想问一下这样的问题是为什么,该怎么解决啊
-
1
-
0
-
6Bp神经网络分类问题,损失函数可以用均方误差吗,还是只能用交叉熵损失
-
3用的是决策树分类,最大深度设的从1到10,上面一行是训练集准确率,下面一行是测试集的
-
1机器学习的训练集全为正数,但是最后的预测结果有负数
-
1有没有懂Adaboost的大佬能给我讲一讲
-
2想做个特性预测,用回归预测的话可以吗,但是回归预测好像是对点进行预测的,用matlab好像没办法对点连起来的其他数据进行查看,这样看来感觉用回归没法做特性预测啊,有点不太明白
-
2求大佬们一个支持向量聚类的python代码,谢谢!
-
2天坑博士在读,想学一下神经网络和机器学习,因为是搞高分子,想用来预约几种高分子混合后,预测那个配比性能最好,有没有过来人支支招,新手需要怎么学,怎么上手#机器学习##神经网络##硕博##科研#
-
1
-
1IndexError Traceback (most recent call last)/tmp/ipykernel_15916/4083500270.py in <module> 77 learning_rate=0.001, 78 early_stop=True,---> 79 early_stop_patience=5) 80 /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddlex/cv/models/ppyolo.py in train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size, eval_dataset, save_interval_epochs, log_interval_steps, save_dir, pretrain_weights, optimizer, learning_rate, warmup_steps, warmup_start_lr, lr_decay_epochs, lr_decay_gamma, metric, use_vdl, sensitivities_file, eval_metric_loss, early_stop, early_stop_patience, resume
-
1最近在做传感器的数据重构,任务的背景是:某个传感器工作过程中,可能会突然出现问题,导致其输出数据不对,假设有20个传感器,其中1个或者2个是故障传感器(这里假设为1个传感器发生故障),总体记录时间假设为300s,1s取一次样本,在200s的时候,故障传感器出现故障,即200s之前,20个传感器都是正常工作读数,在200s之后,故障传感器开始有问题,出现异常数据,而传感器的重构就是针对故障传感器的问题数据进行重构,利用之前正常的数据做
-
3鼠鼠的设想是用前七天的温度数据预测第八天的,然后从网上找个一个神经网络的模型,想着先抄下来跑跑看,毕竟是刚开始学,但是开始训练之后就直接崩了,他提示我爆显存,但是明明我的数据量相当小啊(就一百个数据) 下面是报错信息,跑这次的时候vs直接无响应了 PS D:\01_工作区\追风\sst> & D:/anaconda/envs/tf2/python.exe d:/01_工作区/追风/sst/predection.py 2024-07-10 15:38:23.121056: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic lib
-
2要用bp神经网络做分类问题。现在对数据提取了很多种特征值,但是不知道哪些特征值是有用的或者效果好的。该怎么筛选有用的特征值呢,查了一下有皮尔逊相关性分析,斯皮尔曼相关性分析,卡方检验和方差检验这些,对于分类,哪种比较好用呢。 求大佬解答一下,有偿#机器学习#
-
20求一个机器学习课程,利用暑假时间学习一下
-
0求助!!用autodl跑代码,结果把文件夹误删了!里面的数据代码怎么找回啊!有没有大佬救救孩子,天塌了。。。。
-
1我已经窥探了部分意识运作机制,你也能理解,因人人多有个大脑 人工灵魂其实很简单,因人人多有个大脑,人人多可以研究产生行为及认知背后的机制 - 对灵魂的一点见解 - - 意识的本质就是时时好坏感知,然后趋利避害 人判断好坏的依据就是感受。如:好的感受,就像打了鸡血,人很爽。坏的感受,就像累,苦,饿,的感受。感受好,那趋利避害。感受就是系统释放的好坏信号加告知好坏的因果。有时不理智分析,系统告知好坏因果,你会认为
-
1
-
0有没有大佬教教0基础学Python怎么最快啊,我主要就搞几个神经网络模型
-
4
-
0
-
3安装时报错,有大佬知道咋回事吗
-
3
-
3大佬们,萌新求助,目前双非研0,大数据技术与工程专业,导师是搞深度学习的,手底下的研究生都是搞这些的,导师说我基础差进度慢,叫我暑假好好学,有没有大佬分享下学习经历啊
-
1目前样本数据不足,假如标签为X时,属性1的上下限为[a1,a2],属性2的上下限为[b1,b2],属性3的上下限为[c1,c2],随机在[a1,a2],[b1,b2]和[c1,c2]中随机生成若干数据使其对应标签X,形成数据集A,将数据集A训练有监督模型这样的方法是否合理。求大神
-
0mac的pycharm中下载pyhanlp始终不行,终端说的是pip没问题,解压不了。用settings里解析器能搜到但安装出问题,用pip命令安装hanlp倒成功了。想请教下怎么装pyhanlp,手动安装也只搜到windows系统的。图明天补。
-
0
-
43需要机器学习代码的用于学习的,可以联系我,免费提供,供大家学习交流
-
1找机器学习与深度学习Python的课程设计代写,又能接的吗,就单纯过考试
-
3
-
1
-
3目前是在用随机森林做贡献量分析的时候遇到难处,数据都是栅格数据,就是想做逐像元的贡献量,与特征重要性排序相似但又不同,我想让单一变量对因变量的贡献度在空间上展示出来,从而方便分析空间上那里受影响程度大,哪里小,不知可否有大佬指点一番,可以有偿的
-
0关键点检测,机器学习,魔改 我的方向是2D关键点检测,现在跑起来了两个代码,一个是openmmlab的rtmpose,一个是 hrnet。rtmpose 封装的太好了,文件太多,我不知道应该去哪里修改他的网络框架。 hrnet已经看懂了代码,但是目前的训练效果没有rtmpose好,可以说是效果烂的一塌糊涂啊。 目前这点工作量肯定不够,初步想法是打算加注意力机制模块。有没有其他关键点检测网络推荐?有没有研究关键点检测的大佬们能说两句指点一下
-
0
-
0目前显卡还没有确定是否要1080Ti,目的是cuda加速,也不排除游戏需求。想要使用的是玄武500killV4,请问大家这样会炸么,还是只是不容易满载?我看到的是e5-2689的TDP是115W,1080Ti的TDP是250W,实际上如果满载的话是不是会高于这个值,还稳不。 另外请问大家在千元内针对例如U-net生物医学图像深度学习处理这种小数据集的有什么推荐的gpu么?千元内越快越好。但我因为是e5 x79(另有一套e5 x99)平台,所以不能双显卡输出或核显输出,可能不能用一些专
-
2
-
15
-
5建立机器学习模型,很急,有偿
-
6利用BP神经网络做回归预测,输入15个特征,输出3个参数。不同的参数组合会得到类似的输入特征,请问怎么解决这一问题?解不唯一!!
-
0兄弟们 请教一个问题 回归预测中,训练数据的输出是4维(建立4种参数与观测数据的映射关系) 但在测试的时候 希望能给定其中一个参数只预测其它三个参数,这个参数怎么去给定呢(希望通过4维的训练数据建立4种参数的映射关系后,对任意≤4维的测试数据都可以进行预测)
-
0
-
0预算7000-10000刀 准备用来学习ml dl 主要是矩阵运算 不搞画图 目前是想去背两块5090回来 但是又听说二手计算卡好像也能用 现在犹豫不决,希望性价比高一些 有没有大佬给些配置推荐
-
1现在有个电视剧,完整版的画质太低,画质高的有删减。能否使用未删减片段进行训练,用来给被删减的片段提升画质?可行的话要怎么操作呢
-
0安装时报错,有没有大佬知道原因啊[图片]