Вопросы с тегом «classification»

У меня есть прототип машины, производящей детали. В первом тесте машина производит деталей, и двоичный классификатор говорит мне, что детали неисправны ( , обычно и ), а детали хороши.d 1 d 1 < N 1 d 1 / N 1 < 0,01 N 1 ≈ 10 4 N 1 - …

10 hypothesis-testing  statistical-significance  classification  proportion 

Техника обработки сигналов, Мелкополосный Кепстр , часто используется для извлечения информации из музыкальной пьесы для использования в задаче машинного обучения. Этот метод дает кратковременный спектр мощности, а коэффициенты используются в качестве входных данных. При проектировании систем поиска музыки такие коэффициенты считаются характерными для произведения (очевидно, не обязательно уникальными, но отличительными). …

10 machine-learning  classification  signal-processing  mfcc 

Я использую SVM для прогнозирования диабета. Я использую набор данных BRFSS для этой цели. Набор данных имеет размеры и искажен. Процент s в целевой переменной составляет тогда как s составляют оставшиеся .432607 × 136432607×136432607 \times 136Y11 %11%11\%N89 %89%89\% Я использую только 15из 136независимых переменных из набора данных. Одна из причин …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

У меня есть набор данных с колонками a b c(3 атрибута). aявляется числовым и непрерывным в то время как bи cявляются категориальными каждый с двумя уровнями. Я использую метод K-Nearest Neighbours для классификации aи bдалее c. Таким образом, чтобы иметь возможность измерять расстояния, я преобразовываю свой набор данных, удаляя bи …

10 r  classification  k-nearest-neighbour 

У меня есть несбалансированный набор данных в задаче двоичной классификации, где количество положительных и отрицательных значений составляет 0,3% против 99,7%. Разрыв между позитивами и негативами огромен. Когда я тренирую CNN со структурой, используемой в задаче MNIST, результат тестирования показывает высокий уровень ложных отрицательных результатов. Кроме того, кривая ошибок обучения быстро …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision 

Я не нашел никакой литературы по применению случайных лесов к MNIST, CIFAR, STL-10 и т. Д., Поэтому я решил попробовать их с MNIST, не зависящим от перестановок . В R я попробовал: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Это работало в течение 2 часов и получило 2,8% ошибок теста. Я также …

10 r  machine-learning  classification  random-forest  scikit-learn 

Я пытаюсь использовать SMOTE для исправления дисбаланса в моей проблеме классификации нескольких классов. Хотя SMOTE отлично работает с набором данных iris согласно справочному документу SMOTE, он не работает с аналогичным набором данных. Вот как выглядят мои данные. Обратите внимание, что у него есть три класса со значениями 1, 2, 3. …

10 r  classification  unbalanced-classes  oversampling 

Таким образом, получение «идеи» об оптимальном количестве кластеров в k-средних хорошо документировано. Я нашел статью о том, как сделать это в гауссовых смесях, но не уверен, что меня это убедило, я не очень хорошо понимаю. Есть ли ... более мягкий способ сделать это?

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

например если у меня есть переменная кредитного скоринга класса с двумя классами хороший и плохой, где # (хорошо) = 700 и # (плохо) = 300. Я не хочу сокращать свои данные. какую технику я должен использовать? Я использовал SVM, но он дает плохие прогнозы.

10 classification  binary-data 

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Я новичок в области машинного обучения, но я хотел попробовать и …

9 machine-learning  classification  neural-networks  transfer-learning 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Я новичок в использовании GMM. Я не смог найти подходящей помощи онлайн. Может ли кто-нибудь предоставить мне правильный ресурс "Как решить, подходит ли использование GMM для моей проблемы?" или в случае проблем классификации "Как решить, должен ли я использовать классификацию SVM или классификацию GMM?"

9 classification  svm  gaussian-mixture  generalized-moments 

Я новичок в поддержке векторных машин. Краткое объяснение svmФункция из e1071пакета в R предлагает различные варианты: C-классификация ню-классификации одна классификация (для обнаружения новизны) EPS-регрессионный ню-регрессионный Каковы интуитивные различия между пятью типами? Какой из них следует применять в какой ситуации?

9 r  classification  svm  e1071 

В этой статье утверждается, что в CART, поскольку двоичное разбиение выполняется в одной ковариате на каждом шаге, все разбиения являются ортогональными и, следовательно, взаимодействия между ковариатами не рассматриваются. Тем не менее, многие очень серьезные ссылки утверждают, напротив, что иерархическая структура дерева гарантирует, что взаимодействия между предикторами будут автоматически смоделированы (например, …

9 machine-learning  classification  data-mining  cart 

Книга Этема Альпайдина «Введение в машинное обучение» утверждает, что размер VC прямоугольника, ориентированного по оси, равен 4. Но как прямоугольник может разрушить набор из четырех коллинеарных точек с чередующимися положительными и отрицательными точками ?? Может кто-нибудь объяснить и доказать размерность прямоугольника VC?

9 classification  vc-dimension