非常によく似たパターンのバイナリ分類タスク

-3

私は互いに似ている文のセットに対してバイナリ分類タスクを実行しようとしています。私の問題は、サンプル間のこのような類似性でこの問題に対処する方法がわかりません。以下は私の質問の一部です：非常によく似たパターンのバイナリ分類タスク

（1）。どの分類手法がこの場合に適していますか？

（2）。この場合、機能選択のヘルプが表示されますか？

（3）。リカレントニューラルネットワーク（LSTM）に基づくシーケンス分類アルゴリズムは、今後の潜在的アプローチとなりうるか？

この問題に関するヒントやヘルプを見てうれしいです。ありがとうございます！

出典

2017-04-27 Goli

で終了した場合、私は驚いて、それを分類することが可能であることを特徴とする-sequence）

！なぜマイナスの得点ですか？質問に何が間違っていますか？分類アルゴリズムではなくクラスタリングアルゴリズムを検討する必要があるのでしょうか？ – Goli

このタイプの質問は適切ではないので、私はスコアリングを推測しています。[guidelines]（https://stackoverflow.com/help/on-topic）を参照してください。私は[Cross Validated]（https://stats.stackexchange.com/）を試すことをお勧めします – ncfirth

ありがとう@ncfirth！トピックを変更しました。 – Goli

特定のカテゴリに分類されていれば、RNNを使用したくない場合は、実際に新しいものを作成しない限り、RNNを使用したくないと仮定します（sequence-toあなたがシーケンス・フラットナーと完全に接続されたレイヤ

出典

2017-04-27 12:46:03

私のデータサンプルは文章（短い文章）であり、クラスラベルは実際には、RNNを使用して生成モデルではなく予測モデルを作成します。 – Goli

非常によく似たパターンのバイナリ分類タスク

答えて

関連する問題