Вопросы с тегом «classification»

Для экспериментов мы хотели бы использовать эмодзи, встроенные во многие твиты, в качестве базовых данных о правде / обучении для простого количественного анализа настроений. Твиты обычно слишком неструктурированы для НЛП, чтобы работать хорошо. Так или иначе, в Unicode 6.0 есть 722 Emoji, и, вероятно, еще 250 будут добавлены в Unicode …

12 machine-learning  classification  parsing 

Я собираюсь классифицировать неструктурированные текстовые документы, а именно сайты неизвестной структуры. Количество классов, которые я классифицирую, ограничено (на данный момент я считаю, что их не более трех). У кого-нибудь есть предложения о том, как мне начать? Возможен ли подход "мешок слов" здесь? Позже я мог бы добавить еще один этап …

12 machine-learning  classification  text-mining  beginner 

В настоящее время я использую несколько различных классификаторов для различных сущностей, извлеченных из текста, и использую точность / отзыв в качестве сводки того, насколько хорошо работает каждый отдельный классификатор в данном наборе данных. Мне интересно, есть ли реальный способ сравнения производительности этих классификаторов подобным образом, но который также учитывает общее …

12 classification  performance 

Я понимаю, что методы сжатия можно разделить на два основных набора: Глобальный местный Первый набор работает независимо от обрабатываемых данных, т. Е. Они не зависят от какой-либо характеристики данных и, следовательно, не требуют какой-либо предварительной обработки какой-либо части набора данных (до самого сжатия). С другой стороны, локальные методы анализируют данные, …

12 classification  algorithms  encoding 

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я изучаю машинное обучение, и я хотел бы знать, как рассчитать VC-измерение. Например: h(x)={10if a≤x≤belse h(x)={1if a≤x≤b0else h(x)=\begin{cases} 1 &\mbox{if } a\leq x \leq b \\ 0 & \mbox{else } \end{cases} , с параметрами(a,b)∈R2(a,b)∈R2(a,b) ∈ R^2 . Каково его VC-измерение?

12 machine-learning  classification  vc-theory 

Следующий вопрос, показанный на картинке, был задан на одном из недавних экзаменов. Я не уверен, если я правильно понял принцип Бритвы Оккама или нет. В соответствии с распределением и границами решения, приведенными в вопросе, и после бритвы Оккама, граница решения B в обоих случаях должна быть ответом. Потому что в …

11 machine-learning  classification 

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Как бы вы оптимизировать с заранее обученных neural network применять его в отдельную проблему? Вы бы просто добавили больше слоев в предварительно обученную модель и протестировали ее на своем наборе данных? Например, если задача состояла в том, чтобы использовать CNN для классификации групп обоев , я уверен, что не получится …

11 neural-network  deep-learning  classification  convnet 

Я много раз анализировал набор данных, по которому я не мог провести какую-либо классификацию. Чтобы увидеть, могу ли я получить классификатор, я обычно использовал следующие шаги: Создайте графические зависимости метки от числовых значений. Уменьшите размерность до 2 или 3, чтобы увидеть, разделяются ли классы, также иногда пробовал LDA. Сильно попытайтесь …

11 machine-learning  classification  deep-learning  class-imbalance  bayes-error 

Я пытаюсь использовать CNN (сверточная нейронная сеть) для классификации документов. CNN для коротких текстовых / предложений было изучено во многих работах. Тем не менее, кажется, что ни один документ не использовал CNN для длинного текста или документа. Моя проблема заключается в том , что существует слишком много функций из документа. …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

У меня есть набор данных, который имеет атрибут бинарного класса. Имеется 623 случая с классом +1 (рак положительный) и 101 671 случай с классом -1 (рак отрицательный). Я пробовал различные алгоритмы (Наивный Байес, Случайный лес, AODE, C4.5), и все они имеют недопустимые ложноотрицательные отношения. Случайный лес имеет наивысшую общую точность …

11 classification  random-forest  decision-trees  unbalanced-classes 

У меня есть 2 набора данных, один с положительными экземплярами того, что я хотел бы обнаружить, и один с немечеными экземплярами. Какие методы я могу использовать? В качестве примера, предположим, что мы хотим понять, обнаруживать спам по электронной почте на основе нескольких структурированных характеристик электронной почты. У нас есть один …

11 classification  semi-supervised-learning 

Таким образом, у нас есть потенциал для приложения машинного обучения, которое довольно точно вписывается в традиционную проблемную область, решаемую классификаторами, то есть у нас есть набор атрибутов, описывающих элемент, и «корзина», в которой они заканчиваются. Однако вместо того, чтобы создавать модели из вероятностей, как в наивных байесовских или аналогичных классификаторах, …

11 machine-learning  classification 

Я хочу сделать прогноз на результат парламентских выборов. Мой результат будет%, который получает каждая сторона. Существует более двух сторон, поэтому логистическая регрессия не является жизнеспособным вариантом. Я мог бы сделать отдельный регресс для каждой партии, но в этом случае результаты были бы в некотором роде независимыми друг от друга. Это …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling