我有一个80%类别变量的机器学习分类问题。如果我想使用一些分类器进行分类，我必须使用一个热编码吗?我可以将数据传递给分类器而不进行编码吗?我试图做以下的特征选择:I read the train fi

在我的一个项目中，我尝试在表格中显示Angular组件(就像自动完成下拉搜索一样)。由于我的需求(如多重选择不同的单元格按ctrl+点击)，我决定给它一个handsontable。我使用了handso

我有一个熊猫数据框架，我想把它分为3个单独的集。我知道使用sklearn中的train_test_split。交叉验证，可以将数据分为两组(训练和测试)。然而，我无法找到将数据分成三组的任何解决方案。

我如何初始化网络的权重和偏差(通过例如He或Xavier初始化)?

是否有一个经验法则来最好地将数据划分为训练集和验证集?平分妥当吗?或者相对于验证数据，拥有更多的训练数据是否有明显的优势(反之亦然)?或者这个选择很大程度上取决于应用程序?我主要分别使用80% / 2

我有这样的选项菜单:现在我想通过使用href来改变所选的选项。例如:但是我想选择值=11 (Person1)的选项，而不是Person12。如何更改此代码?

如何将训练过的朴素贝叶斯分类器保存到磁盘并使用它来预测数据?我从scikit-learn网站上获得了以下示例程序:

我有一个输入表单，它允许我从多个选项中进行选择，并在用户更改选择时执行一些操作。例如,现在，doSomething()只在选择改变时被触发。我想在用户选择任何选项时触发doSomething()，可能

当我用Theano或Tensorflow训练我的神经网络时，它们会在每个纪元报告一个名为“损失”的变量。我该如何解释这个变量呢?更高的损失是好是坏，或者它对我的神经网络的最终性能(准确性)意味着什么?

我有一个有5个选择的页面，都有一个类名“ct”。我需要从每个选择中删除值为“X”的选项，同时运行onclick事件。我的代码是:我哪里说错了?