Pertanyaan yang diberi tag «classification»

Pertimbangkan konteks pengelompokan dendrogram. Mari kita sebut perbedaan asli jarak antara individu. Setelah membuat dendrogram, kami mendefinisikan ketidaksamaan cophenetic antara dua individu sebagai jarak antara kelompok-kelompok di mana individu-individu ini berada. Beberapa orang menganggap bahwa korelasi antara perbedaan asli dan perbedaan cophenetic (disebut korelasi cophenetic ) adalah "indeks kesesuaian" dari …

10 clustering  classification 

Saya sedang mengerjakan prediksi deret waktu. Aku punya dua set data D 1 = { x1, x2, . . . . xn}D1={x1,x2,....xn}D1=\{x_1, x_2,....x_n\} dan D 2 = { xn+ 1 , xn+ 2 , xn+ 3 , . . . . , xn+ k }D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2=\{x_n+1, x_n+2, x_n+3,...., x_n+k\} . Saya …

10 time-series  machine-learning  statistical-significance  classification  model-evaluation 

Saya memiliki mesin prototipe yang memproduksi komponen. Dalam pengujian pertama mesin menghasilkan bagian dan classifier biner memberitahu saya bahwa bagian rusak ( , biasanya dan ) dan bagian baik.N1N1N_1d1d1d_1d1&lt;N1d1&lt;N1d_1 < N_1d1/N1&lt;0.01d1/N1&lt;0.01d_1/N_1<0.01N1≈104N1≈104N_1\approx10^4N1−d1N1−d1N_1-d_1 Kemudian teknisi membuat beberapa perubahan pada mesin untuk mengurangi jumlah bagian yang rusak. Dalam pengujian kedua dan selanjutnya, mesin …

10 hypothesis-testing  statistical-significance  classification  proportion 

Teknik pemrosesan sinyal, Mel frekuensi Cepstrum , sering digunakan untuk mengekstraksi informasi dari karya musik untuk digunakan dalam tugas pembelajaran mesin. Metode ini memberikan spektrum daya jangka pendek, dan koefisien digunakan sebagai input. Dalam mendesain sistem pengambilan musik, koefisien seperti itu dianggap sebagai karakteristik dari sebuah karya (jelas tidak harus …

10 machine-learning  classification  signal-processing  mfcc 

Saya menggunakan SVM untuk memprediksi diabetes. Saya menggunakan set data BRFSS untuk tujuan ini. Kumpulan data memiliki dimensi dan miring. Persentase s dalam variabel target adalah sedangkan s merupakan sisa 89 \% .432607 × 136432607×136432607 \times 136Y11 %11%11\%N89 %89%89\% Saya hanya menggunakan 15dari 136variabel independen dari set data. Salah satu …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

Saya memiliki kumpulan data dengan kolom a b c(3 atribut). abersifat numerik dan kontinu sementara bdan cmasing-masing kategori dengan dua tingkat. Saya menggunakan metode Tetangga K-terdekat untuk mengklasifikasikan adan bpada c. Jadi, untuk dapat mengukur jarak saya mengubah set data saya dengan menghapus bdan menambahkan b.level1dan b.level2. Jika observasi imemiliki …

10 r  classification  k-nearest-neighbour 

Saya membaca keterangan ini di sebuah makalah dan belum pernah melihat AUC dijelaskan dengan cara ini di tempat lain. Apakah ini benar? Apakah ada bukti atau cara sederhana untuk melihatnya? Gambar. 2 menunjukkan akurasi prediksi variabel dikotomis dinyatakan dalam hal area di bawah kurva karakteristik penerima-operasi (AUC), yang setara dengan …

10 classification  roc  auc 

Saya memiliki dataset tidak seimbang dalam tugas klasifikasi biner, di mana jumlah positif vs jumlah negatif adalah 0,3% vs 99,7%. Kesenjangan antara positif dan negatif sangat besar. Ketika saya melatih CNN dengan struktur yang digunakan dalam masalah MNIST, hasil pengujian menunjukkan Tingkat Negatif Palsu yang tinggi. Juga, kurva kesalahan latihan …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision 

Saya belum menemukan literatur tentang penerapan Hutan Acak untuk MNIST, CIFAR, STL-10, dll. Jadi saya pikir saya akan mencobanya sendiri dengan permutasi MNIST invarian . Di R , saya mencoba: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Ini berjalan selama 2 jam dan mendapat 2,8% kesalahan pengujian. Saya juga mencoba scikit-belajar , …

10 r  machine-learning  classification  random-forest  scikit-learn 

Saya mencoba menggunakan SMOTE untuk memperbaiki ketidakseimbangan dalam masalah klasifikasi multi-kelas saya. Meskipun SMOTE bekerja dengan sempurna pada dataset iris sesuai dengan dokumen bantuan SMOTE, ia tidak bekerja pada dataset yang sama. Inilah tampilan data saya. Catatan itu memiliki tiga kelas dengan nilai 1, 2, 3. &gt; data looking risk …

10 r  classification  unbalanced-classes  oversampling 

Jadi, mendapatkan "ide" jumlah cluster optimal dalam k-means didokumentasikan dengan baik. Saya menemukan artikel tentang melakukan ini dalam campuran gaussian, tetapi tidak yakin saya yakin dengan itu, tidak memahaminya dengan baik. Apakah ada ... cara yang lebih lembut untuk melakukan ini?

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

untuk mis. jika saya memiliki penilaian kredit variabel kelas dengan dua kelas baik dan buruk, di mana # (baik) = 700 dan # (buruk) = 300. Saya tidak ingin mempersingkat data saya. teknik mana yang harus saya gunakan? Saya menggunakan SVM tetapi memberikan semua prediksi buruk.

10 classification  binary-data 

Pertanyaan ini sudah ada jawabannya di sini : Bagaimana cara threshold prediksi probabilitas multiclass untuk mendapatkan confusion matrix? (1 jawaban) Ditutup 3 bulan lalu . Di atas adalah contoh yang sangat sederhana untuk memiliki output probabilitas classifier untuk kasus kelas biner 0 atau 1 berdasarkan beberapa probabilitas. Selain itu, mudah …

10 probability  classification  precision-recall  multi-class 

Saya memiliki masalah klasifikasi di mana piksel akan dilabeli dengan label lunak (yang menunjukkan probabilitas) daripada label 0,1 yang sulit. Sebelumnya dengan 0,1 pixel pelabelan keras fungsi kehilangan entropi silang (sigmoidCross entropyLossLayer dari Caffe) memberikan hasil yang layak. Apakah saya tetap menggunakan lapisan sigmoid cross entropy loss (dari Caffe) untuk …

10 classification  loss-functions 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya baru di bidang pembelajaran mesin, tetapi saya ingin mencoba dan mengimplementasikan algoritma klasifikasi …

9 machine-learning  classification  neural-networks  transfer-learning