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问题描述我试着在SpacySmall模型中查看词汇量：model_name="en_core_web_sm"nlpp=spacy.load(model_name)len(list(nlpp.vocab.strings))它只给了我1185个单词。我还在同事的机器上试了试，得到了不

问题描述使用交叉验证来确定最佳参数似乎相当标准。当然，这通常是一个耗时的过程。有什么捷径吗？有没有其他更快的探索性分析形式，可以提供关于哪些值将是最佳的提示？例如，以我目前对机器学习和支持向量机的理解，我可能会做一些事情，比如在C的指数为10的[10e-5，10e5]范围内执行初

问题描述全部。我正在尝试在这里获得CTC丢失功能，但它工作不是很好。我一直收到这个错误：2020-11-0407:28:53.647946:W./tensorflow/core/util/ctc/ctc_loss_calculator.h:499]Novalidpathfound

问题描述因此，我使用以下链接准备了一个包含USE4的Keras模型：https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/4使用TensorFlow2.3，我将其添加到我的模型中并保存该模型tf.saved_model

问题描述我有一个类似的开放问题hereonCrossValidated(虽然不是以实现为重点的，我打算这个问题是这样的，所以我认为它们都是有效的)。我正在进行一个项目，该项目使用传感器来监控人员的GPS位置。然后，坐标将被转换为简单的网格表示。我想尝试和做的是，在记录用户路线后，

问题描述我花了很长时间试图弄清楚如何(在纸上)执行K-medoids算法，但我不能理解如何开始和迭代。例如：我有6个点、k、c1和c2之间的距离矩阵。如果有人能教我如何在这个例子上执行K-medoid算法，我会很高兴的。如何开始和迭代？谢谢推荐答案更多细节：将K设置为所需的簇数，

问题描述我正在用Python语言编写一个文本分类系统。以下是我为规范每个令牌所做的工作：lem,stem=WordNetLemmatizer(),PorterStemmer()fordocincorpus:forwordindoc:lemma=stem.stem(lem.lemm

问题描述在KERAS中，哪些指标更适合多标签分类：accuracy或categorical_accuracy？显然，在这种情况下，最后一个激活函数是sigmoid，而AS损失函数是binary_crossentropy。推荐答案我不会对类别不平衡的分类任务使用准确性。尤其是对于多

问题描述我正在尝试使用MLP进行分类。以下是模特的外观。importkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropoutfromkeras.utilsimportnp_utilsmodel

问题描述我正在调用Ranger来为一个大型混合数据帧(其中一些分类变量具有超过53个级别)的多分类问题建模。训练和测试运行没有任何问题。然而，解释混淆矩阵/合同表会出现问题。我用虹膜数据来解释我面临的困难，把物种当作分类变量，library(ranger)library(care