«classification» 태그된 질문

Keras에는 class_weights매개 변수 사전 이있을 가능성이 있음을 알고 있지만 예제를 찾을 수 없습니다. 누군가가 그렇게 친절하게 해 줄 것입니까? 그건 그렇고,이 경우 적절한 실습은 단순히 소수의 클래스를 과소 표현에 비례하여 가중치를 부여하는 것입니까?

129 classification  keras  weighted-data 

두 피처의 코사인 유사성은 크기의 곱으로 스케일 된 점의 곱인 것 같습니다. 코사인 유사성이 언제 내적보다 더 나은 거리 측정법을 만드는가? 즉, 내적 곱과 코사인 유사성이 상황에 따라 다른 강점 또는 약점을 갖습니까?

41 classification 

내가 연구, 일하고 경우 세 가지 이벤트 우승자의 분류 하나 필요 = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 내 현재 모델은 다음과 같습니다 def build_model(input_dim, …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

큰 데이터 세트에 큰 데이터 문제가 있습니다 (예 : 5 천만 행 및 200 열 사용). 데이터 집합은 약 100 개의 숫자 열과 100 개의 범주 열 및 이진 클래스 문제를 나타내는 응답 열로 구성됩니다. 각 범주 열의 카디널리티는 50보다 작습니다. 딥 러닝 방법 또는 앙상블 트리 기반 방법 (예 …

30 machine-learning  classification  deep-learning 

100 개의 숫자 기능을 가진 50k 개 이상의 그라디언트 부스팅 모델을 훈련하려고합니다. XGBClassifier동안 내 컴퓨터 43 초 이내에 핸들 (500) 나무, GradientBoostingClassifier핸들 10 나무 (!) 일분 2 초 :( 내가 귀찮게하지 않았다에서 그것은 시간이 걸릴 것으로 500 그루의 나무를 성장하려고합니다. 나는 같은 사용하고 있습니다 learning_rate및 max_depth설정 아래를 참조하십시오. XGBoost를 훨씬 …

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훈련 세트에서 약 1000 개의 양성 및 10000 개의 음성 샘플로 분류 문제가 있습니다. 따라서이 데이터 세트는 상당히 불균형합니다. 일반 임의 포리스트는 모든 테스트 샘플을 대다수 클래스로 표시하려고합니다. 서브 샘플링 및 가중 임의 숲에 대한 좋은 답변은 여기에 주어집니다 : 높은 바이어스 데이터 세트와 나무 앙상블 훈련의 의미는 무엇인가? RF …

29 machine-learning  classification  dataset  unbalanced-classes 

때 하나 사용하는 것이 Random Forest이상 SVM반대와 반대? 나는 cross-validation모델 비교가 모델 선택의 중요한 측면 이라는 것을 이해 하지만 여기서는 두 가지 방법의 경험 법칙과 경험적 규칙에 대해 더 배우고 싶습니다. 누군가 분류기의 미묘함, 강점 및 약점뿐만 아니라 각각에 가장 적합한 문제를 설명해 주시겠습니까?

28 machine-learning  classification  random-forest  svm 

R에서 모든 일을하고 있습니다. 문제는 다음과 같습니다. 기본적으로 이력서 (CV) 목록이 있습니다. 일부 응시자는 이전에 업무 경험이 있고 일부는 그렇지 않습니다. 여기서 목표는 이력서의 텍스트를 기반으로 다른 작업 부문으로 분류하고 싶습니다. 나는 지원자가 경험이없는 학생 / 학생 인 경우에 특히 관심이 있으며, 졸업 후이 지원자가 속하는 직업 분야를 분류하기 위해 …

28 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

바이너리 KerasClassifier 모델의 정밀도, 리콜 및 F1- 점수를 계산하고 싶지만 해결책을 찾지 못했습니다. 내 실제 코드는 다음과 같습니다. # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal', activation='sigmoid')) # …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

최근 내 친구가 인터뷰에서 의사 결정 트리 알고리즘이 선형 또는 비선형 알고리즘인지 물었습니다. 이 질문에 대한 답을 찾으려고했지만 만족스러운 설명을 찾지 못했습니다. 누구 든지이 질문에 대한 해결책에 대답하고 설명 할 수 있습니까? 또한 비선형 기계 학습 알고리즘의 다른 예는 무엇입니까?

21 machine-learning  classification  decision-trees  algorithms  pac-learning 

기계 학습에서 클러스터링과 분류의 차이점을 알고 있지만 문서의 텍스트 분류와 주제 모델링의 차이점을 이해하지 못합니다. 문서를 통해 주제 모델링을 사용하여 주제를 식별 할 수 있습니까? 분류 방법을 사용하여 이러한 문서 내의 텍스트를 분류 할 수 있습니까?

20 classification  text-mining  topic-model 

이 배포판에는 3 개의 수업이 있습니다. Class 0: 0.1169 Class 1: 0.7668 Class 2: 0.1163 그리고 xgboost분류에 사용 하고 있습니다. 라는 매개 변수가 있음을 알고 scale_pos_weight있습니다. 그러나 '멀티 클래스'의 경우 어떻게 처리되며 어떻게 올바르게 설정할 수 있습니까?

20 classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes 

내가 다루는 문제는 짧은 텍스트를 여러 클래스로 분류하는 것입니다. 내 현재 접근 방식은 tf-idf 가중 항 주파수를 사용하고 간단한 선형 분류기 (로지스틱 회귀)를 배우는 것입니다. 이것은 합리적으로 잘 작동합니다 (테스트 세트에서 약 90 % 매크로 F-1, 훈련 세트에서 거의 100 %). 큰 문제는 보이지 않는 단어 / n- 그램입니다. 분포 …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

기계 학습에서 유클리드 거리 에서 맨해튼 거리 를 사용하는 이유에 대한 좋은 논쟁을 찾고 있습니다. 내가 지금까지 좋은 논증을 찾은 가장 가까운 것은 이 MIT 강의 입니다. 36시 15 분에 슬라이드에서 다음 내용을 볼 수 있습니다. "일반적으로 유클리드 메트릭을 사용 합니다. 다른 차원을 비교할 수없는 경우 Manhattan이 적합 할 수 …

18 machine-learning  classification  distance 

임의의 나무와 다른 분류자를 실험하기 위해 OpenCV letter_recog.cpp 예제를 사용하고 있습니다. 이 예제에는 랜덤 트리, 부스팅, MLP, kNN, 순진한 베이 즈 및 SVM의 6 가지 분류 기가 구현되어 있습니다. 20000 개의 인스턴스와 16 개의 기능이 포함 된 UCI 문자 인식 데이터 세트가 사용되며 교육 및 테스트를 위해 절반으로 나눕니다. SVM에 …

17 machine-learning  classification  svm  accuracy  random-forest