Als «classification» getaggte Fragen

Eine Instanz des überwachten Lernens, die die Kategorie oder Kategorien identifiziert, zu denen eine neue Instanz des Datensatzes gehört.

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Unstrukturierte Textklassifikation
Ich werde unstrukturierte Textdokumente klassifizieren, nämlich Websites mit unbekannter Struktur. Die Anzahl der Klassen, in die ich klassifiziere, ist begrenzt (derzeit gibt es meines Erachtens nicht mehr als drei). Hat jemand einen Vorschlag, wie ich anfangen könnte? Ist der Ansatz "Wortsack" hier machbar? Später könnte ich eine weitere Klassifizierungsstufe basierend …
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Stimmungsdaten für Emoji
Zum Experimentieren möchten wir das in vielen Tweets eingebettete Emoji als Grundlage für Wahrheitsdaten / Trainingsdaten für eine einfache quantitative Analyse der Senitierung verwenden. Tweets sind normalerweise zu unstrukturiert, als dass NLP gut funktionieren könnte. Auf jeden Fall gibt es 722 Emoji in Unicode 6.0 und wahrscheinlich werden weitere 250 …
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Messung der Leistung verschiedener Klassifikatoren mit unterschiedlichen Stichprobengrößen
Ich verwende derzeit mehrere verschiedene Klassifizierer für verschiedene Entitäten, die aus Text extrahiert wurden, und verwende Präzision / Rückruf als Zusammenfassung der Leistung jedes einzelnen Klassifizierers für ein bestimmtes Dataset. Ich frage mich, ob es eine sinnvolle Möglichkeit gibt, die Leistung dieser Klassifizierer auf ähnliche Weise zu vergleichen, die aber …
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Was ist der Unterschied zwischen globalen und universellen Komprimierungsmethoden?
Ich verstehe, dass Komprimierungsmethoden in zwei Hauptgruppen aufgeteilt werden können: global lokal Die erste Menge funktioniert unabhängig von den verarbeiteten Daten, dh, sie stützt sich auf keine Dateneigenschaften und muss daher (vor der eigentlichen Komprimierung) keine Vorverarbeitung für einen Teil der Datenmenge durchführen. Auf der anderen Seite analysieren lokale Methoden …
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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das definiert ist durch: t - number of time steps n - …
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 
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Wie berechnet man die VC-Dimension?
Ich studiere maschinelles Lernen und möchte wissen, wie man die VC-Dimension berechnet. Zum Beispiel: h ( x ) = { 10wenn a≤x≤bsonst h(x)={1if a≤x≤b0else h(x)=\begin{cases} 1 &\mbox{if } a\leq x \leq b \\ 0 & \mbox{else } \end{cases} ( a , b ) ∈ R 2 mit den Parametern .( …
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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?
Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
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 
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Verwenden Sie einen vorab trainierten CNN-Klassifikator und wenden Sie ihn auf einen anderen Bilddatensatz an
Wie würden Sie ein Pre-Training optimieren , um es auf ein separates Problem anzuwenden? Würden Sie dem vorab trainierten Modell einfach weitere Ebenen hinzufügen und es an Ihrem Datensatz testen? neural network Wenn die Aufgabe beispielsweise darin bestand, ein CNN zum Klassifizieren von Hintergrundgruppen zu verwenden , würde es sicher …
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Wann sagen wir, dass der Datensatz nicht klassifizierbar ist?
Ich habe oft einen Datensatz analysiert, für den ich keine Klassifizierung vornehmen konnte. Um zu sehen, ob ich einen Klassifikator bekommen kann, habe ich normalerweise die folgenden Schritte ausgeführt: Generieren Sie Box-Plots der Beschriftung anhand numerischer Werte. Reduzieren Sie die Dimensionalität auf 2 oder 3, um festzustellen, ob Klassen trennbar …
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Unausgeglichene Klassen - Wie kann man falsch negative Ergebnisse minimieren?
Ich habe einen Datensatz, der ein binäres Klassenattribut hat. Es gibt 623 Fälle mit Klasse +1 (krebspositiv) und 101.671 Fälle mit Klasse -1 (krebsnegativ). Ich habe verschiedene Algorithmen ausprobiert (Naive Bayes, Random Forest, AODE, C4.5) und alle haben inakzeptable falsch negative Verhältnisse. Random Forest hat die höchste Gesamtprognosegenauigkeit (99,5%) und …
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Erstellen Sie einen binären Klassifikator mit nur positiven und unbeschrifteten Daten
Ich habe 2 Datensätze, einen mit positiven Instanzen dessen, was ich erkennen möchte, und einen mit unbeschrifteten Instanzen. Welche Methoden kann ich verwenden? Angenommen, wir möchten die Erkennung von Spam-E-Mails anhand einiger strukturierter E-Mail-Merkmale verstehen. Wir haben einen Datensatz mit 10000 Spam-E-Mails und einen Datensatz mit 100000 E-Mails, für die …
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Algorithmus zum Generieren von Klassifizierungsregeln
Wir haben also das Potenzial für eine Anwendung für maschinelles Lernen, die ziemlich gut in die traditionelle Problemdomäne passt, die durch Klassifizierer gelöst wird, dh wir haben eine Reihe von Attributen, die ein Element und einen "Bucket" beschreiben, in dem sie landen. Anstatt jedoch Modelle zu erstellen Bei Wahrscheinlichkeiten wie …
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