《分类》专题

我一直在努力学习如何训练我的数据，即使用字符串数据实现机器学习。我所能理解的是，您可以将字符串数据类型转换为category，但我无法使用LabelEncoder。我听说，我们不应该绘制数据图并将其更改为数字数据，因为它的预测将是错误的。 以下是数据示例： 如您所见，性别（2）、已婚（3）、受抚养人（4）、教育程度（5）、自雇（6）、财产（11）、贷款状态（！2）是字符串。 某些列缺少数据，因此无

我的应用程序有两个问题。第一个问题是，我得到了一个ioException：权限被拒绝，即使我认为我已经拥有了所需的所有权限。 当我运行photoFile=createImageFile()时，dispatchTakePictureIntent方法会触发权限错误。 file_paths.xml

作为理解用于分类的斯坦福nlp api的一部分，我在一个非常简单的训练集（3个标签=>['快乐'、'悲伤'、'中立'])上训练朴素贝叶斯分类器。此训练数据集为

我有一个按类别分组的公司数据集。有些公司有多个类别，可以跨多个列重复。我想知道如何根据类别(比如每个类别的平均值)来分析它们。这是一个示例数据框 我想知道的一项任务是每个类别的平均值。通过关注这个简单的数据集，我知道 cat1 的平均值将是 -0.5。我有一些粗略的方法，但没有完成任务： > 我考虑过将熔体应用于数据。框架，以便类别因子的每个实例都有自己的行（在本例中，维度为10x1，每一行的每个

我正在开发一种纸牌游戏，基于更高的胜利。从我的第一个问题开始，在这里将int值分配给图像进行比较我重写了我的代码，但是现在我被困在卡片的随机化和分配给ImageView上。 我有一张班级卡。 在主活动：我有这个卡数组： 现在我需要从这个数组中随机化四张牌，并将每张牌分配到IV。 我使用这个，因为我有翻转动画为每个卡（也许有一个更好的方法，但它为我工作）。所以现在我只需要给静脉注射分配一张卡，但这行

这是我在玩变量模板时遇到的一个问题。我有一些代码，使用专业化来计算参数包中的“有趣”类型，就像这样： 这段代码工作正常，但是如果我想使用相同的方法来计算类模板，我会遇到问题： 上面的代码编译失败，错误是"预期的类型，得到了'向量'"开始的行"结构计数"。我也无法更简单的东西，所有的类模板接受一个参数： 这段代码也无法编译，再次在以“结构计数”开头的行中抱怨“预期的类型，得到了‘_First’”。有

我参考了以下链接，用于查询超分类器Fabric网络中的分类器： http://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release/write_first_app.html 在上面的链接中，他们给出了git-hub链接，在这个链接中我已经完成了所有的步骤，比如，-启动网络-运行查询到分类帐的节点脚本，比如invoke.js，query.js 但是在那个脚本中，他

我对机器学习很陌生。对不起，如果我的英语有任何错误。 我使用weka J48分类来预测是真是假。我有将近999K的训练套件，我用来训练模型。我使用了3倍的交叉验证方法来训练模型，使我的准确率达到了约84%。 现在在存储模型之后。我试着在50k数据集上测试它。结果非常糟糕，其中50%是不匹配的。我有11个属性，包括名词和数字字段。 我不知道为什么会这样。 我有两个问题。 我怎样训练才能在测试集中表现

我还尝试使用CSSSelector： 但WebDriver不断抛出一个异常,说明它无法找到该元素。有什么建议可以是什么问题吗？

动态分页类： 类文件 include/datalistcp.class.php 适用范围：数据量不大的数据分页 使用方法： $dl = new DataListCP(); $dl->pageSize = 25;          //设定每页显示记录数（默认25条） $dl->SetParameter($key,$value);  //设定get字符串的变量 //这两句的顺序不能更换 $dl->S

选取出关键特征 通过tf-idf计算出来的数值是某个特征（词）对于这篇文档的权重，不代表这个特征（词）在文本分类中的权重。这很容易理解，比如某一个特征（词）在多个分类中的tf-idf是不一样的，但是这个特征对于这个分类问题的权重肯定是一个定值。 选取重要的特征的方法可以是：1.）按tf-idf排序从大到小选topN；2）按特征的普遍性选取（在多个类别中出现过）；3）按特征在不同文档中tf-idf的

先来一段前戏 机器学习的过程是训练模型和使用模型的过程，训练就是基于已知数据做统计学习，使用就是用统计学习好的模型来计算未知的数据。 机器学习分为有监督学习和无监督学习，文本分类也分为有监督的分类和无监督的分类。有监督就是训练的样本数据有了确定的判断，基于这些已有的判断来断定新的数据，无监督就是训练的样本数据没有什么判断，完全自发的生成结论。 无论监督学习还是无监督学习，都是通过某种算法来实现，而

参考文献：基于连通图动态分裂的聚类算法.作者：邓健爽 郑启伦 彭宏 邓维维(华南理工大学计算机科学与工程学院，广东广州510640) 我的算法库：https://github.com/linyiqun/lyq-algorithms-lib  算法介绍 从文章的标题可以看出，今天我所介绍的算法又是一个聚类算法，不过他比较特殊，用到了图方面的知识，而且是一种动态的算法，与BIRCH算法一样，他也是一种

聚类是根据一些预定义的相似性或距离（相异性）度量（例如欧氏距离），将样本收集到相似样本分组中的任务。 在本节中，我们将在一些人造和真实数据集上，探讨一些基本聚类任务。 以下是聚类算法的一些常见应用： 用于数据减少的压缩 将数据汇总为推荐系统的再处理步骤 相似性： 分组相关的网络新闻（例如 Google 新闻）和网络搜索结果 为投资组合管理分组相关股票报价 为市场分析建立客户档案 为无监督特征提取构