Preguntas etiquetadas con classification

Quiero hacer una predicción del resultado de las elecciones parlamentarias. Mi salida será el% que recibe cada parte. Hay más de 2 partes, por lo que la regresión logística no es una opción viable. Podría hacer una regresión separada para cada parte, pero en ese caso los resultados serían de …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Estoy leyendo SVMy me he enfrentado al punto de que los no kernelized SVMsno son más que separadores lineales. Por lo tanto, ¿es la única diferencia entre una SVMregresión logística y el criterio para elegir el límite? Aparentemente, SVMelige el clasificador de margen máximo y la regresión logística es la …

11 machine-learning  classification  svm  logistic-regression  generalization 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la mayoría de los idiomas tienen cierto número de bibliotecas …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Tengo un problema de clasificación con datos categóricos y numéricos. El problema que enfrento es que mis datos categóricos no son fijos, eso significa que el nuevo candidato cuya etiqueta quiero predecir puede tener una nueva categoría que no se observó de antemano. Por ejemplo, si mis datos categóricos sexfueran …

10 machine-learning  classification  categorical-data 

Actualmente estoy entrenando una red neuronal y no puedo decidir qué usar para implementar mis criterios de detención temprana: pérdida de validación o una métrica como precisión / f1score / auc / lo que se calcule en el conjunto de validación. En mi investigación, encontré artículos que defienden ambos puntos …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification 

Me enfrento a una situación en la que el número de ejemplos positivos y negativos en un conjunto de datos está desequilibrado. Mi pregunta es, ¿hay alguna regla general que nos diga cuándo debemos submuestrear la categoría grande para forzar algún tipo de equilibrio en el conjunto de datos. Ejemplos: …

10 classification  dataset  sampling  class-imbalance 

Descripción general del problema. Tengo un gráfico donde algunos vértices están etiquetados con un tipo con 3 o 4 valores posibles. Para los otros vértices, el tipo es desconocido. Mi objetivo es usar el gráfico para predecir el tipo de vértices que no están etiquetados. Marco posible Sospecho que esto …

10 classification  r  graphs 

He estado analizando un conjunto de datos de ~ 400k registros y 9 variables. La variable dependiente es binaria. He ajustado una regresión logística, un árbol de regresión, un bosque aleatorio y un árbol impulsado por gradiente. Todos ellos dan virtualmente idénticos números de bondad de ajuste cuando los valido …

10 data-mining  classification  binary 

Estoy trabajando en una aplicación para ayudar a las personas a aprender inglés como segundo idioma. He validado que las oraciones ayudan a aprender un idioma al proporcionar un contexto adicional. Lo hice realizando una pequeña investigación en un aula de 60 estudiantes. He extraído más de cien mil oraciones …

10 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

Tengo un conjunto de datos que incluye un conjunto de clientes en diferentes ciudades de California, la hora de llamar a cada cliente y el estado de la llamada (Verdadero si el cliente responde la llamada y Falso si el cliente no responde). Tengo que encontrar un momento adecuado para …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

Estoy planeando usar el clasificador de máquina de vectores de soporte lineal (SVM) scikit para la clasificación de texto en un corpus que consta de 1 millón de documentos etiquetados. Lo que planeo hacer es que, cuando un usuario ingrese alguna palabra clave, el clasificador primero la clasificará en una …

10 machine-learning  classification  python  scikit-learn 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. ¿Cómo?

10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en un proyecto y tengo dificultades para decidir qué algoritmo …

10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 

Creé un clasificador Naive Bayes que utiliza la técnica de la bolsa de palabras para clasificar las publicaciones de spam en un tablero de mensajes. Funciona, pero creo que podría obtener mejores resultados si mis modelos consideraran el orden de las palabras y las frases. (p. ej., 'chicas' y 'en …

10 classification