Als «classification» getaggte Fragen

Die statistische Klassifizierung ist das Problem der Identifizierung der Teilpopulation, zu der neue Beobachtungen gehören, bei der die Identität der Teilpopulation unbekannt ist, auf der Grundlage eines Trainingssatzes von Daten, die Beobachtungen enthalten, deren Teilpopulation bekannt ist. Daher zeigen diese Klassifikationen ein variables Verhalten, das statistisch untersucht werden kann.

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Ganzzahlige Daten: kategorisch oder kontinuierlich?
Ich frage mich, ob ganzzahlige Prädiktordaten als kategorisch (daher codierungsbedürftig) oder kontinuierlich behandelt werden sollten. Wenn der Bereich eines bestimmten Prädiktors Xbeispielsweise alle Ganzzahlen zwischen 1 und 230 sind, kann ich ihn dann als kontinuierliche Variable behandeln oder sollte ich ihn codieren, um 230 (oder vielleicht 229) neue Dummy-Variablen zu …
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Verwenden von PCA für einen Bilddatensatz vor der Klassifizierung mit einem neuronalen Netzwerk
Ich habe eine Bilddatenmatrix X∈RN x pX∈ℜN x pX \in \Re^{N \ \text{x}\ p} wo N=50000N=50000N=50000 ist die Anzahl der Bildbeispiele und p=3072p=3072p=3072 ist die Anzahl der Bildpixel: p=3072=32×32×3p=3072=32×32×3p = 3072 = 32 \times 32 \times 3, weil jedes Bild ein 3-Kanal ist 32×3232×3232 \times 32Bild. Darüber hinaus gehört jedes …
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Sollten wir den Intercept-Term bei der Kernelisierung von Algorithmen berücksichtigen?
Wenn ein Lernalgorithmus (z. B. Klassifizierung, Regression, Clustering oder Dimensionsreduktion) nur das Punktprodukt zwischen Datenpunkten verwendet xxT.xxT.\mathbf {x x^T} Wir können implizit eine höherdimensionale Abbildung verwenden ϕ ( x )ϕ(x)\phi(\mathbf x) Durch den Kernel-Trick wird jede Instanz ausgetauscht, in der das Punktprodukt vom Kernel auftritt K =ϕ( x )ϕ( x)T.K.=ϕ(x)ϕ(x)T.\mathbf …
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Was ist der Mittelwert Null und die Einheitsvarianz in Bezug auf Bilddaten?
Ich bin neu im tiefen Lernen. Ich versuche einige Konzepte zu verstehen. Ich weiß, dass "Mittelwert" ein Durchschnittswert ist und "Varianz" eine Abweichung vom Mittelwert ist. Ich habe einige Forschungsarbeiten gelesen, alle sagen, dass wir unsere Daten zuerst vorverarbeiten. Aber wie hängen diese Konzepte mit der Bildvorverarbeitung zusammen? Warum werden …
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Die verschiedenen Formulierungen für SVM verstehen
Ich arbeite kernlabjetzt seit mehr als einem Jahr mit, aber ich habe mich bei der C-svcKlassifizierung immer an die Vanilla cost ( ) -Formulierung gehalten . kernlabEnthält natürlich einige andere Formulierungen. Im Handbuch werden einige Klassifizierungsformulierungen kurz zitiert. Ich bin ziemlich vertraut mit Vanille Cost Svms. Zum Beispiel kenne ich …
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Vowpal Wabbit: Beste Strategie für kurze Textdaten wie Titel und Kewords
Ich verwende Vowpal Wabbit 7.10.0 (VW), um Kategorien für Textdaten zu lernen und vorherzusagen. Meine Textdaten für jeden Datensatz ähneln jedoch nicht einem Artikel oder einem anderen Textdokument mit anständiger Größe, sondern einigen Sätzen wie Titel, Untertitel und Schlüsselwörtern. Ich habe ungefähr 10.000 beschriftete Datensätze, die ich für die Validierung, …
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