Ich suche nach Tools, mit denen ich und mein Team Trainingssätze kommentieren können. Ich arbeite in einer Umgebung mit großen Datenmengen, von denen einige un- oder halbstrukturiert sind. In vielen Fällen gibt es Registrierungen, die helfen, eine fundierte Wahrheit zu finden. In vielen Fällen wird...
Mein Trainingsset enthält ungefähr 50.000 Einträge, mit denen ich ein erstes Lernen mache. Wöchentlich werden ~ 5.000 Einträge hinzugefügt. aber der gleiche Betrag "verschwindet" (da es sich um Benutzerdaten handelt, die nach einiger Zeit gelöscht werden müssen). Daher verwende ich Online-Lernen,...
Problem Ich habe versucht, Naive Bayes für einen beschrifteten Datensatz von Kriminalitätsdaten zu verwenden, habe aber wirklich schlechte Ergebnisse erzielt (7% Genauigkeit). Naive Bayes läuft viel schneller als andere Alogorithmen, die ich verwendet habe, deshalb wollte ich herausfinden, warum...
Ich habe ein Klassenungleichgewicht im Verhältnis 1:15, dh eine sehr niedrige Ereignisrate. Um die Abstimmungsparameter von GBM in Scikit Learn auszuwählen, möchte ich Kappa anstelle der F1-Punktzahl verwenden. Mein Verständnis ist, dass Kappa eine bessere Metrik als die F1-Punktzahl für das...
Mein Datensatz besteht aus Vektorsequenzen. Jeder Vektor hat 50 reelle Dimensionen. Die Anzahl der Vektoren in einer Sequenz reicht von 3-5 bis 10-15. Mit anderen Worten ist die Länge einer Sequenz nicht festgelegt. Einige der Sequenzen (keine Vektoren!) Sind mit einem Klassenlabel versehen. Meine...
Ich trainiere derzeit ein neuronales Netzwerk und kann mich nicht entscheiden, welches zur Implementierung meiner Early-Stop-Kriterien verwendet werden soll: Validierungsverlust oder Metriken wie Genauigkeit / f1score / auc / was auch immer auf dem Validierungssatz berechnet. Bei meinen Recherchen...
Ich suche nach einer Python-Bibliothek, die die Verwirrungsmatrix für die Klassifizierung mehrerer Labels berechnen kann . Zu Ihrer Information: scikit-learn unterstützt kein Multi-Label für Verwirrungsmatrix) Was ist der Unterschied zwischen Multiclass und Multilabel Problem?
Ich hatte eine interessante Diskussion über ein Projekt, an dem wir arbeiteten: Warum ein visuelles CNN-Inspektionssystem über einem Template-Matching-Algorithmus verwenden? Hintergrund: Ich hatte eine Demo eines einfachen CNN-Bildverarbeitungssystems (Webcam + Laptop) gezeigt, das feststellte, ob...
Ich habe einen Datensatz, der aus Zeitreihen (8 Punkte) mit ungefähr 40 Dimensionen besteht (also ist jede Zeitreihe 8 mal 40). Die entsprechende Ausgabe (die möglichen Ergebnisse für die Kategorien) ist entweder 0 oder 1. Was wäre der beste Ansatz, um einen Klassifikator für Zeitreihen mit...
Ich habe Trainingsdaten, die mit Binärwerten gekennzeichnet sind. Ich habe auch das Vertrauen jedes dieser Etiketten gesammelt, dh 0,8 Vertrauen würde bedeuten, dass 80% der menschlichen Etikettierer diesem Etikett zustimmen. Ist es möglich, diese Vertrauensdaten zu verwenden, um die Genauigkeit...
Angenommen, ich interessiere mich für drei Klassen , , . Mein Datensatz enthält jedoch tatsächlich mehrere weitere reale Klassen .c 2 c 3 ( c j ) n j = 4c1c1c_1c2c2c_2c3c3c_3( cj)nj = 4(cj)j=4n(c_j)_{j=4}^n Die offensichtliche Antwort besteht darin, eine neue Klasse zu definieren , die sich auf...
Ich arbeite an einem Problem bei der Textklassifizierung mit Random Forest als Klassifizierer und einem Ansatz mit vielen Wörtern. Ich verwende die grundlegende Implementierung von Random Forests (die in Scikit enthaltene), die bei jedem Split eine binäre Bedingung für eine einzelne Variable...
Ich trainiere ein CNN für ein 3-Klassen-Bildklassifizierungsproblem. Mein Trainingsverlust nahm reibungslos ab, was das erwartete Verhalten ist. Mein Validierungsverlust zeigt jedoch große Schwankungen. Ist dies etwas, worüber ich mir Sorgen machen sollte, oder sollte ich einfach das Modell...
Was ist der beste Weg, um die Ansätze zu kategorisieren, die entwickelt wurden, um das Problem der Ungleichgewichtsklassen zu lösen? Dieser Artikel kategorisiert sie in: Vorverarbeitung: umfasst Oversampling, Undersampling und Hybridmethoden, Kostensensitives Lernen: Umfasst direkte Methoden und...
Ich studiere maschinelles Lernen aus Andrew Ng Stanford-Vorlesungen und bin gerade auf die Theorie der VC-Dimensionen gestoßen. Gemäß den Vorlesungen und dem, was ich verstanden habe, kann die Definition der VC-Dimension wie folgt angegeben werden: Wenn Sie eine Menge von Punkten finden können, so...
Ich versuche, die rohen Beschleunigungsmesserdaten x, y, z der entsprechenden Bezeichnung zuzuordnen. Was ist die beste Architektur für beste Ergebnisse? Oder hat jemand Vorschläge zu LSTM-Architekturen, die auf Keras mit Eingabe- und Ausgabeknoten
Verwendung von Naive Bayes für die Klassifizierung von Text mit mehreren Etiketten in R. Ich habe versucht, naiveBayes () aus der e1071-Bibliothek zu verwenden, aber es scheint, dass während des Trainings keine Klassenvariablen mit mehreren Labels akzeptiert werden. Ich habe TermDocumentMatrix...
Ich habe ein einfaches neuronales Netzwerk (NN) für die MNIST-Klassifizierung. Es enthält 2 versteckte Schichten mit jeweils 500 Neuronen. Daher sind die Abmessungen des NN: 784-500-500-10. ReLU wird in allen Neuronen verwendet, Softmax wird am Ausgang verwendet und Kreuzentropie ist die...
Ich weiß, dass Polynomial Logistic Regressionman damit leicht typische Daten wie das folgende Bild lernen kann: Ich habe mich gefragt, ob die folgenden beiden Daten auch mit gelernt werden können oder nicht. Polynomial Logistic Regression Ich muss wohl noch mehr Erklärungen hinzufügen. Nehmen Sie...
Ich habe ein Faltungsnetzwerk trainiert, um Bilder einer mechanischen Komponente als gut oder fehlerhaft zu klassifizieren. Obwohl die Testgenauigkeit hoch war, stellte ich fest, dass das Modell bei Bildern mit leicht unterschiedlicher Beleuchtung eine schlechte Leistung zeigte. Die Funktionen, die...