想到一个使用场景：
比如预测学生的成绩能否及格，特征为学校学习时长，论坛使用时长，网课时长三个，模型生成后，可不可以使用模型找到三个时长分配，使得预测结果为及格，来给学生提供时间分配建议
二分类模型构建后，能不能找到一组最佳特征值
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- 2022-12-22 02:54回答 4 已采纳 我直接下载github 没有问题啊
- 2020-04-23 14:40回答 2 已采纳 不能用了，权重和网络结构是一一对应的，也就是你定义网络各层的参数， 如果网络结构变了，参数就不能用了。 esnet和densenet的网络结构差别很大，你以前的参数肯定是用不了了。 你可以去官网
- 2022-05-19 10:12
人工智能导论模型与算法书的课后题实在不会好商量支持向量机机器学习svm 分类边界错误率分离边界发生变化实现，考虑一个在二维特征空间中的二类分析问题，训练集包含八个样本其在二维空间中的分布如图
人工智能
机器学习
回答 1 已采纳 理解支持向量，bargin的含义就行，支持向量机的分类超平面只和支持向量样本有关 - 2023-09-03 21:02kaichu2的博客 图像二分类是指将图像分为两个类别的任务，通常分为正类和负类。在训练过程中，使用监督学习算法和各种机器学习模型来学习特征差异，并使用精确...本文介绍了基于ResNet18网络的训练蜜蜂和蚂蚁图像的二分类模型的过程。
- 2019-05-05 09:32回答 1 已采纳 对于特征的处理, 无论是连续型数据的标准化处理还是category数据的encoding 都是便于模型的学习和训练.这个操作是普遍使用于大多数模型的, 无论是分类模型还是回归模型.当然,有些模型对于这
- 2021-12-23 15:10回答 3 已采纳 依次统计， 那就是要遍历咯。 以下是算 1 的个数。 df1_columns = df1.columns df1_count = [0 for n in range(len(df1_columns))
- 2018-03-24 08:18回答 4 已采纳 https://blog.csdn.net/robertchenguangzhi/article/details/40747285 https://blog.csdn.net/evan123mg/a
- 2024-01-21 22:00uncle_ll的博客 在本文中，将详细介绍如何采用GBDT和LR结合的方式来构建二分类模型，包括实施步骤、注意事项以及代码实现。并结合实际数据集进行实验，评估模型的性能。通过这种方式，可以更好地理解GBDT和LR结合的优势（不一定有...
- 2023-01-04 04:04回答 2 已采纳 （1） 特征值是列表，如何构造输入取决于特征值的属性。如果列表中每一项元素有明确的属性，原则上可以展开为 特征向量。（2）你的问题中列表长度不同，就要搞清楚列表元素到底是什么，才能考虑如何构造输入。（
- 2021-12-19 21:03回答 1 已采纳 修改如下，供参考： #include<stdio.h> #include<math.h> int main() { int a,b=1,i,j,m,t=0,n=0;//
- 2023-03-30 10:29回答 2 已采纳 chat：在这种情况下，是否删除该特征需要权衡多个因素。如果该特征确实没有对模型性能产生影响，则可以考虑将其删除，以减少模型的复杂度，提高训练速度。但是，如果删除该特征会导致其他特征的重要性发生变化，
- 2023-07-04 10:50麦道先生的博客 本文将对AI大模型进行简要介绍，包括其定义、发展历程以及分类等。
- 2022-06-17 00:31回答 3 已采纳 卷积神经网络结构决定它先利用卷积层提取特征，将提取的特征输入到池化层进行池化，和输入层没关系了
- 2022-05-15 01:06EcoEvoPhylo的博客 2）randomForest()认识及构建分类判别模型； 3）随机森林参数调优 4）随机森林模型评估 classification rate、Sensitivity和specificity和ROC curve/AUC value 5）特征变量重要性筛选及绘图 重要性指数排序、...
- 2023-06-07 01:04禅与计算机程序设计艺术的博客 在我们即将发布的帖子中，我们将讨论 LLM 链、意图识别、添加特定于任务的工具、集群、创建推荐系统、...LLM大模型是一种基于深度学习技术的模型，它可以自动学习并理解大量的数据，从而实现高效、准确的预测和分类。
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