タグ付けされた質問 「training-data」

train_test_splitパッケージscikitLearnから使用しようとしていますが、パラメーターに問題がありますstratify。以下はコードです： from sklearn import cross_validation, datasets X = iris.data[:,:2] y = iris.target cross_validation.train_test_split(X,y,stratify=y) ただし、次の問題が発生し続けます。 raise TypeError("Invalid parameters passed: %s" % str(options)) TypeError: Invalid parameters passed: {'stratify': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …

94 split  scikit-learn  training-data  test-data 

閉まっている。この質問はトピックから外れています。現在、回答を受け付けていません。 9年前に閉鎖。 ロックされています。この質問とその回答は、質問がトピックから外れているが歴史的に重要であるため、ロックされています。現在、新しい回答ややり取りは受け付けていません。 私は小さな会社の開発者チームを「管理」するという不安定な立場にあります。私は「管理」と言います。なぜなら、私は仕事を割り当て、彼らのパフォーマンスについてフィードバックを提供しますが、実際に個人を訓練することに頼ることができないからです。 私のチームの中には、どうしたらよいかわからない人もいます。彼らは自分で作業することができず、大量の手を握る必要があり、放置すると、通常、プロジェクトに大混乱をもたらし、通常は失敗に終わります。失敗が起こったとき、私はプロジェクトを救い出し、フィニッシュラインを越えてそれを押す（時には足を引きずる）ことに任されています。 これらの開発者は、プログラミングの概念に関するスキルが不足しているだけでなく、一般に、コードの問題の解決策を策定する能力も不足しています。ループを書くような単純なことは、問題の解決策を設計して実装することは言うまでもなく、彼らにとって難しいことです。 ペアプログラミング、クラスへの支払いの申し出、本の購入、トレーニングへの勤務時間の割り当て、さらにはチームのトレーニングに丸一日かかることを試みました。 他の上級開発者と私は何をすべきかわかりませんが、私たちの生産性は、これらの個人に日々対処しなければならないことで抑制されています。経営陣は私たちに彼らに仕事を与えることを強制しており、彼らの主な不満は物事が十分に迅速に行われていないことです。 私たちの管理チームは、私と他の上級開発者以外の開発者と直接連携していません。管理は技術的ではなく、すべての開発者が平等に作成されていると信じており、これらのプロジェクトをより早く完了するには、明らかにこれらのプロジェクトにより多くの人員が必要であると考えています。 「人月の神話」と「コードコンプリート」のセクションを含むドキュメントをすでに準備しており、管理者に送信して、開発サイクルを通じて平凡な人々を引きずり込まなければならないことを統計で説明できることを願っています。 他にどのようなリソースがありますか？本、記事、一般的なアドバイスは何でも役に立ちます。

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画像分類器を作りたいのですが、Pythonがわかりません。Tensorflow.jsは、私がよく知っているJavaScriptで動作します。モデルはそれでトレーニングできますか？そうするためのステップは何ですか？率直に言って、どこから始めればよいかわかりません。 私が考え出した唯一のことは、どうやら事前にトレーニングされたモデルのセットである「mobilenet」をロードし、それを使って画像を分類する方法です。 const tf = require('@tensorflow/tfjs'), mobilenet = require('@tensorflow-models/mobilenet'), tfnode = require('@tensorflow/tfjs-node'), fs = require('fs-extra'); const imageBuffer = await fs.readFile(......), tfimage = tfnode.node.decodeImage(imageBuffer), mobilenetModel = await mobilenet.load(); const results = await mobilenetModel.classify(tfimage); これは機能しますが、私が作成したラベル付きの画像を使用して自分のモデルをトレーニングしたいので、それは私にとっては役に立ちません。 ======================= 画像やラベルがたくさんあるとします。それらを使用してモデルをトレーニングするにはどうすればよいですか？ const myData = JSON.parse(await fs.readFile('files.json')); for(const data of myData){ const image = await fs.readFile(data.imagePath), labels …

29 javascript  node.js  tensorflow  training-data  tensorflow.js