Вопросы с тегом «preprocessing»

Я хотел бы использовать нейронную сеть для классификации изображений. Я начну с предварительно обученного CaffeNet и обучу его для моего приложения. Как подготовить входные изображения? В этом случае все изображения имеют один и тот же объект, но с вариациями (подумайте: контроль качества). Они находятся в несколько разных масштабах / разрешениях …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

Когда я читал об использовании StandardScaler, большинство рекомендаций говорили, что вы должны использовать StandardScaler перед разбивать данные на обучающие / тестовые данные, но когда я проверял некоторые коды, размещенные в сети (используя sklearn), было два основных применения. 1- Использование StandardScalerна всех данных. Например from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

Я работаю на соревновании по науке о данных, для которого распределение моего тестового набора отличается от учебного набора. Я хочу отобрать наблюдения из учебного набора, который очень похож на тестовый набор. Как я могу это сделать?

15 preprocessing 

Я хочу обучить CNN распознаванию изображений. Изображения для обучения не имеют фиксированного размера. Я хочу, чтобы размер ввода для CNN был 50x100 (высота х ширина), например. Когда я изменяю размер изображения небольшого размера (например, 32x32) до входного размера, содержимое изображения слишком сильно растягивается по горизонтали, но для некоторых изображений среднего …

14 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

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 

Numer.ai существует уже какое-то время, и, похоже, в сети только несколько сообщений или других обсуждений. Время от времени система менялась, и сегодня ее установка такова: обучающие (N = 96K) и тестовые (N = 33K) данные с 21 признаком с непрерывными значениями в [0,1] и двоичной целью. Данные чистые (без пропущенных …

9 machine-learning  deep-learning  cross-validation  preprocessing  competitions