Pytania otagowane jako classification

Instancja nadzorowanego uczenia, która identyfikuje kategorię lub kategorie, do których należy nowa instancja zestawu danych.

5
Wybierz algorytm klasyfikacji binarnej
Mam problem z klasyfikacją binarną: Około 1000 próbek w zestawie treningowym 10 atrybutów, w tym binarne, numeryczne i kategoryczne Który algorytm jest najlepszym wyborem dla tego rodzaju problemu? Domyślnie zacznę od SVM (wstępne posiadanie nominalnych wartości atrybutów przekonwertowanych na funkcje binarne), ponieważ jest uważane za najlepsze dla stosunkowo czystych i …
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
5
Scalanie rzadkich i gęstych danych w uczeniu maszynowym w celu poprawy wydajności
Mam rzadkie cechy, które są predykcyjne, mam też pewne gęste cechy, które są również predykcyjne. Muszę połączyć te funkcje razem, aby poprawić ogólną wydajność klasyfikatora. Rzecz w tym, że kiedy próbuję połączyć je ze sobą, cechy gęste mają tendencję do dominacji nad cechami rzadkimi, a zatem dają tylko 1% poprawę …
3
Jednoklasowa klasyfikacja dyskryminacyjna o niezrównoważonym, heterogenicznym tle negatywnym?
Pracuję nad ulepszeniem istniejącego nadzorowanego klasyfikatora, do klasyfikowania sekwencji {białka} jako należących do określonej klasy (prekursorów hormonu neuropeptydowego), czy nie. Istnieje około 1150 znanych „pozytywów” na tle około 13 milionów sekwencji białek („Nieznane / słabo opatrzone adnotacjami tło”) lub około 100 000 sprawdzonych, odpowiednich białek, opatrzonych różnorodnymi właściwościami (ale bardzo …
6
Jaki jest powód podjęcia logarytmicznej transformacji kilku zmiennych ciągłych?
Robiłem problem z klasyfikacją i przeczytałem kod wielu osób i samouczki. Jedną rzeczą, jaką zauważyłem jest to, że wiele osób podejmuje np.loglub logciągłej zmiennej jak loan_amounti applicant_incomeetc. Chcę tylko zrozumieć przyczynę tego. Czy pomaga to poprawić dokładność prognozowania naszego modelu? Czy to jest obowiązkowe? lub Czy kryje się za tym …
4
Drzewo decyzyjne czy regresja logistyczna?
Pracuję nad problemem klasyfikacji. Mam zestaw danych zawierający taką samą liczbę zmiennych jakościowych i zmiennych ciągłych. Skąd będę wiedział, jakiej techniki użyć? między drzewem decyzyjnym a regresją logistyczną? Czy słusznie jest założyć, że regresja logistyczna będzie bardziej odpowiednia dla zmiennej ciągłej, a drzewo decyzyjne będzie bardziej odpowiednie dla zmiennej ciągłej …
2
Używanie atrybutów do klasyfikowania / klastrowania profili użytkowników
Mam zbiór danych użytkowników kupujących produkty ze strony internetowej. Atrybuty, które mam, to identyfikator użytkownika, region (stan) użytkownika, identyfikator kategorii produktu, identyfikator słowa kluczowego produktu, identyfikator słowa kluczowego witryny internetowej i kwota sprzedaży produktu. Celem jest wykorzystanie informacji o produkcie i stronie internetowej w celu ustalenia tożsamości użytkowników, takich jak …
3
Najlepszy sposób na klasyfikację zbiorów danych o mieszanych typach atrybutów
Chciałbym wiedzieć, jaki jest najlepszy sposób klasyfikacji zestawu danych złożonego z mieszanych typów atrybutów, na przykład tekstowych i liczbowych. Wiem, że mogę konwertować tekst na logiczne, ale słownictwo jest zróżnicowane, a dane stają się zbyt rzadkie. Próbowałem również klasyfikować typy atrybutów osobno i łączyć wyniki za pomocą technik meta-uczenia, ale …
3
Jak korzystać z RBM do klasyfikacji?
W tej chwili gram z Restricted Boltzmann Machines i skoro już to robię, chciałbym spróbować sklasyfikować za nim ręcznie pisane cyfry. Model, który stworzyłem, jest teraz dość fantazyjnym modelem generatywnym, ale nie wiem, jak dalej z nim iść. W tym artykule autor mówi, że po stworzeniu dobrego modelu generatywnego, jeden …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.