«preprocessing» 태그된 질문

이미지 분류에 신경망을 사용하고 싶습니다. 사전 훈련 된 CaffeNet으로 시작하여 응용 프로그램에 맞게 교육하겠습니다. 입력 이미지를 어떻게 준비해야합니까? 이 경우 모든 이미지는 동일한 객체이지만 변형이 있습니다 (생각 : 품질 관리). 그것들은 다소 다른 스케일 / 해상도 / 거리 / 조명 조건에 있습니다 (그리고 대부분의 경우 스케일을 모릅니다). 또한 각 이미지에는 …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

사용 StandardScaler에 대해 읽을 때 대부분의 권장 사항은 데이터를 기차 / 테스트로 나누기 StandardScaler 전에 사용해야한다고 말 했지만 온라인으로 게시 된 코드 중 일부 (sklearn을 사용하여)를 확인했을 때 두 가지 주요 용도가있었습니다. 1- StandardScaler모든 데이터를 사용 합니다. 예 : from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_fit = sc.fit(X) X_std …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

테스트 세트 배포가 교육 세트와 다른 데이터 과학 경쟁을하고 있습니다. 테스트 세트와 매우 유사한 훈련 세트에서 관측치를 서브 샘플링하고 싶습니다. 어떻게해야합니까?

15 preprocessing 

이미지 인식을 위해 CNN을 훈련시키고 싶습니다. 훈련 용 이미지의 크기가 고정되어 있지 않습니다. 예를 들어 CNN의 입력 크기를 50x100 (높이 x 너비)으로 만들고 싶습니다. 작은 크기의 이미지 (예 : 32x32)의 크기를 입력 크기로 조정하면 이미지의 내용이 가로로 너무 많이 늘어나지 만 일부 중간 크기 이미지의 경우 괜찮습니다. 콘텐츠가 손상되는 것을 …

14 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

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 

Numer.ai 는 얼마 동안 사용되어 왔으며 웹에는 게시물이나 다른 토론이 거의없는 것 같습니다. 시스템이 수시로 변경되었으며 오늘 설정은 다음과 같습니다. [0,1]의 연속 값과 이진 목표를 가진 21 개의 피처로 트레인 (N = 96K) 및 테스트 (N = 33K) 데이터. 데이터가 깨끗하고 (결 측값 없음) 2 주마다 업데이트됩니다. 테스트 세트에 예측을 …

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