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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Données de sentiment pour Emoji
Pour expérimenter, nous aimerions utiliser les Emoji intégrés dans de nombreux Tweets comme données de vérité / formation au sol pour une analyse quantitative de sénitment simple. Les tweets sont généralement trop peu structurés pour que la PNL fonctionne correctement. Quoi qu'il en soit, il y a 722 Emoji dans …
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Mesure des performances de différents classificateurs avec différentes tailles d'échantillons
J'utilise actuellement plusieurs classificateurs différents sur diverses entités extraites du texte, et j'utilise la précision / rappel comme résumé de la performance de chaque classificateur distinct dans un ensemble de données donné. Je me demande s'il existe un moyen significatif de comparer les performances de ces classificateurs de manière similaire, …
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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
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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Comment calculer la dimension VC?
Im étudie l'apprentissage automatique, et je voudrais savoir comment calculer la dimension VC. Par exemple: h ( x ) = { 10si a≤x≤bautre h(x)={1if a≤x≤b0else h(x)=\begin{cases} 1 &\mbox{if } a\leq x \leq b \\ 0 & \mbox{else } \end{cases} , avec les paramètres( a , b ) ∈ R2(a,b)∈R2(a,b) ∈ …
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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
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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Utiliser un classificateur CNN pré-formé et l'appliquer sur un ensemble de données d'image différent
Comment pourriez-vous optimiser un pré-formé neural network pour l'appliquer à un problème distinct? Souhaitez-vous simplement ajouter plus de couches au modèle pré-formé et le tester sur votre ensemble de données? Par exemple, si la tâche consistait à utiliser un CNN pour classer les groupes de papiers peints , je suis …
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Algorithme de génération de règles de classification
Nous avons donc un potentiel pour une application d'apprentissage automatique qui s'intègre assez bien dans le domaine de problème traditionnel résolu par les classificateurs, c'est-à-dire que nous avons un ensemble d'attributs décrivant un élément et un "compartiment" dans lequel ils se retrouvent. Cependant, plutôt que de créer des modèles de …
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