Questions marquées «classification»

Une instance d'apprentissage supervisé qui identifie la ou les catégories auxquelles appartient une nouvelle instance de jeu de données.

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Fusionner des données rares et denses dans l'apprentissage automatique pour améliorer les performances
J'ai des caractéristiques clairsemées qui sont prédictives, j'ai aussi des caractéristiques denses qui sont également prédictives. J'ai besoin de combiner ces fonctionnalités pour améliorer les performances globales du classificateur. Maintenant, le problème est que lorsque j'essaie de les combiner, les entités denses ont tendance à dominer davantage les entités clairsemées, …
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Classification discriminatoire à une classe avec un fond négatif déséquilibré et hétérogène?
Je travaille sur l'amélioration d'un classifieur supervisé existant, pour classer les séquences {protéine} comme appartenant à une classe spécifique (précurseurs des hormones neuropeptidiques), ou non. Il y a environ 1 150 «positifs» connus, sur un fond d'environ 13 millions de séquences de protéines («fond inconnu / mal annoté»), ou environ …
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agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
16 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 
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Arbre de décision ou régression logistique?
Je travaille sur un problème de classification. J'ai un ensemble de données contenant un nombre égal de variables catégorielles et de variables continues. Comment saurai-je quelle technique utiliser? entre un arbre de décision et une régression logistique? Est-il juste de supposer que la régression logistique sera plus appropriée pour la …
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Comment utiliser RBM pour la classification?
En ce moment, je joue avec des machines Boltzmann restreintes et comme j'y suis, j'aimerais essayer de classer les chiffres manuscrits avec. Le modèle que j'ai créé est maintenant un modèle génératif assez sophistiqué mais je ne sais pas comment aller plus loin. Dans cet article, l'auteur dit qu'après avoir …
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