classification

    5गर्मी

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    के साथ वर्गीकृत लाइनें मैं एक छवि वर्गीकरण प्रोजेक्ट पर काम कर रहा हूं, मैंने किनारे से पता लगाने के द्वारा छवि से घुमावदार रेखाएं निकाली हैं, और उन्हें उनके वक्रता के आधार पर वर्गीकृत करने की आवश्यकत

    7गर्मी

    1उत्तर

    क्या कोई < 10-15ms रेंज (तेजी से बेहतर) में एक ग्रेडियेंट बूस्टिंग मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने की रणनीति की सिफारिश कर सकता है? मैं का उपयोग कर दिया गया है R के gbm पैकेज है, लेकिन पहले भविष

    110गर्मी

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    मैं कैसेडिस्क पर एक प्रशिक्षित अनुभवहीन Bayes वर्गीकारक बचाने के लिए और के लिए इसका इस्तेमाल करते हैं डेटा का अनुमान है? from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_b

    9गर्मी

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    पर एसवीएम के फायदे मैं डेटा के बाइनरी वर्गीकरण पर काम कर रहा हूं और मैं निर्णय पेड़ और अनुकूली बूस्टिंग एल्गोरिदम पर समर्थन वेक्टर मशीन का उपयोग करने के फायदे और नुकसान जानना चाहता हूं।

    8गर्मी

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    में जीमेल पुश अधिसूचनाएं मैं एक ऐसे अनुप्रयोग को विकसित कर रहा हूं जहां उपयोगकर्ता अपने जीमेल खाते जोड़ते हैं, और मैं उनके ईमेल पर कुछ वर्गीकरण कार्य करता हूं। मैं किसी भी पंजीकृत खाते में कोई नया ईमे

    46गर्मी

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    में बेवकूफ बेयस प्रशिक्षित क्लासिफायर सेव करें मैं एक प्रशिक्षित वर्गीकृत को कैसे सहेजता हूं इस संबंध में थोड़ा उलझन में हूं। जैसा कि मैं हर बार एक क्लासिफायर को फिर से प्रशिक्षण देना चाहता हूं, मैं इ

    5गर्मी

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    मौजूदा टेक्स्ट वर्गीकरण (पर्यवेक्षित) तकनीकों के साथ हम पाठ में नामांकित संस्थाओं (एनई) को प्रशिक्षण और परीक्षण में एक विशेषता के रूप में क्यों नहीं मानते हैं? क्या आपको लगता है कि हम एक सुविधा के रूप

    10गर्मी

    2उत्तर

    मैं Ruby Classifier libraryclassify privacy policies पर उपयोग कर रहा हूं। मैं इस निष्कर्ष पर आया हूं कि इस पुस्तकालय में निर्मित सरल बैग-शब्द दृष्टिकोण पर्याप्त नहीं है। मेरी वर्गीकरण सटीकता को बढ़ाने

    14गर्मी

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    रिग्रेशन या वर्गीकरण करते समय, डेटा को प्रीप्रोसेस करने के लिए सही (या बेहतर) तरीका क्या है? डेटा सामान्यीकृत करें -> पीसीए -> प्रशिक्षण पीसीए -> पीसीए उत्पादन को सामान्य -> ​​प्रशिक्षण डेटा सामान्यीक

    14गर्मी

    2उत्तर

    के बाद हुआ था, मैं लुसीन एपीआई का उपयोग करके प्रशिक्षण डेटा के अनुसार उत्पाद समीक्षाओं को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करने के लिए वर्गीकरण समस्या पर काम कर रहा हूं। मैं समीक्षा व