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TensorFlowを使用して古いモデルを新しいデータで再学習することはできますか？

私はTensorFlowを初めて使用しています。私は自分のアイデアが可能かどうかを確認しようとしています。私は、マルチクラス分類器でモデルを訓練しました。今では文章を入力で分類することができますが、たとえば、CNNの結果を変更して分類のスコアを向上させたり、分類を変更したりしたいと考えています。私は訓練されたモデルでそのクラスでただ1つの文章を訓練しようとしたいですが、これは可能ですか？

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パンダのデータフレームインデックス

私は、10個のカラムを持つデータセットで作業していると言います。今、私の 'Y'のラベル列は1です。私はXとYをどうやって設定しますか？これまで私が行ってきたことです。 array = dataframe. values X = array[:,0:2:32] #I know this isn't the right way to do this. Y = array[:,1] はい

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テキスト分類用のJavaでのStringToWordVectoreエラー

1-私はStringToWordVectorフィルタをJavaコーディングでテキストに適用しようとしますが、動作しません。フィルタの出力が正しくありません。私が使用したコード： Instances instances = source.getDataSet(); instances.setClassIndex(instances.numAttributes()-1); StringToWor

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hmmlearnを使って英語のテキストを分類するには？

古典的なマルコフモデルの問題を実装したい：英語のテキストパターンを学習するためにMMを訓練し、それを使って英語テキストとランダムな文字列を検出する。私はhmmlearnを使用することに決めました。私は自分自身を書く必要はありません。しかし、私はそれを訓練する方法について混乱しています。それは、HMMのコンポーネントの数を必要とするようですが、英語のための妥当な数字は何ですか？また、隠されているの

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LSTMエラーのpython keras

朝良い、私はスパムスパムを分類していないためにLSTMを訓練しようとしている、私は次のエラーに出くわした： ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim = 3, found ndim = 4 誰かが、問題がどこにあるか私が理解するのに役立つことはできますか？私のコード： import sys imp

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単語を文章に変換する方法 - テキスト分類

現在、私はBrown Corpusと共同で作業しており、若干問題があります。トークン化機能を適用するには、まずブラウンコーパスを文章にする必要があります。これは私がこれまで持っているものです。 from nltk.corpus import brown import nltk target_text = [s for s in brown.fileids() if s.s

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conv1Dの形状の寸法

1つのレイヤーでCNNを構築しようとしましたが、何か問題があります。は確かに、compilatorは ValueError: Error when checking model input: expected conv1d_1_input to have 3 dimensions, but got array with shape (569, 30) これはあなたのデータは、前処理した後、右の形

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oneVsRestClassifierを使用する場合、sklearn.svm.SVCのdecision_function_shapeはどちらですか？

質問に正しいタグを予測しようとしているところで、複数ラベル分類を行っています。（X =質問、y = Xからの各質問のタグリスト） decision_function_shapeのsklearn.svm.SVCは、OneVsRestClassifierと一緒に使用する必要がありますか？がdecision_function_shape： 'OVO'、 'OVR' または返すかどうかをなし、デフォル

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SVM値エラーテキスト分類

私はScikit-SVMチュートリアルを終え、訓練とテストのコードを書いています。しかし、私は予言の問題に直面しています。そこでは、「形はトレーニングの形と同じでなければならない」と言われています。以下にコードを示します。 EDIT1：私もSO上で同様の問題を発見したデータ ERROR_DESC CLASSIFICATION_LABEL ERROR manager.SqlManager: Err

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基本的な既存のGloVeモデルを改良する

私は研究の一部としてGloVeを使用しています。私はhereからモデルをダウンロードしました。私は文分類のためにGloVeを使用してきました。私が分類している文章は、特定のドメインに固有のものです。たとえば、いくつかのSTEM主題です。しかし、既存のGloVeモデルは一般的なコーパスで訓練されているため、私の特定のタスクでは最良の結果が得られないことがあります。私の質問は、再訓練されたモデルを読