classification

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    統計的分類子のトレーニング中にインテリジェントにパラメータ空間をサンプリングする方法

    統計的分類の問題に興味があります。特徴ベクトルXが与えられると、Xを「はい」または「いいえ」のいずれかに分類したいと考えています。ただし、トレーニングデータは、人間の入力に基づいてリアルタイムで供給されます。例えば、ユーザが特徴ベクトルXを見る場合、ユーザはその専門知識に基づいて「イエス」または「ノー」を割り当てる。 パラメータ空間でグリッド検索を行うのではなく、以前に提出されたデータに基づいてパ
    machine-learning classification 2017-06-23

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    H2o GBMクラス確率計算の再現方法

    私は分類問題にh2o.gbmを使用していましたが、クラス確率の計算方法についてもう少し理解したいと思っていました。出発点として、（リーフの観測値を見て）1つのツリーだけでgbmのクラス確率を再計算しようとしましたが、結果は非常に混乱します。 私の正のクラス変数が "買い"で、負のクラス変数 "not_buy"で、 "dt.train"というトレーニングセットと "dt.test"という別のテストセ
    r classification probability h2o gbm 2017-06-24

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    負のデータセットとは別に陽性と陰性を確認する

    まず、私は機械学習（ML）の初心者です。私はどのように肯定または否定の単語のセットができることを検出するプロジェクトに取り組んでいますので、可能性が含まれているデータベースを作成しました否定単語。その結果、MLがどのように行われ、全体的なスコアがどのように肯定的または否定的であるかを予測することができます。 私の質問は、の正のの単語をの負のという単語だけで分類することが可能ですか？それが可能かどう
    machine-learning dataset classification text-classification 2017-06-26

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    SVMでの精度の発見（Matlab）

    私はSVMの海洋画像のトレーニングと分類を行いました。私はHoGと訓練された機能を介して機能を抽出しました。 1と0として機能をラベリングした後、私は自分の画像をテストしました。私は結果として常に50％を持っています。多分私のイメージが悪いと思ったので、私はすべてのイメージを個別にテストし、悪いイメージを取り除きました。 1つの画像をテストすると、精度は100％になります。次に、別のイメージをテス
    matlab image-processing machine-learning classification svm 2017-06-27

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    バッチ正規化を使用した場合の単一予測

    私は、作成したデータセットで非常にうまく学習しているCNNを持っています。このネットワークにバッチ正規化を追加してパフォーマンスを向上させました。 しかし、私が単一の画像で予測をしようとすると、いつも同じ結果（画像が何であれ）で終わります。実際にバッチの正規化を行うにはバッチが必要なためだと思います。 BNを使用してCNNで1つの画像を予測することは可能ですか？ 私のネットワークがトレーニングを終
    deep-learning classification batch-normalization 2017-06-28

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    Sklearnモデルをあらかじめ定義された精度に到達させる方法や、あるクラスで呼び出す方法はありますか？

    は例えば、私はスコア以下でベイズ（SVM、ランダムフォレストまたは何か他のもの）のモデルを訓練された： Model: precision recall f1-score support neg 0.0622 0.9267 0.1166 191 pos 0.9986 0.7890 0.8815 12647 avg/total 0.98 0.79
    python scikit-learn classification precision-recall 2017-06-29

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    ROCRのperformance（）関数によって返される内容を理解する - R分類のR

    ROCRパッケージのperformance（）関数が返すものを理解することができません。再現可能な例を私に具体的に教えてください。私はmpgデータセットを使用します。私のコードは以下の通りです： library(ROCR) library(ggplot2) library(data.table) library(caTools) data(mpg) setDT(mpg) mpg[yea
    r performance classification roc 2017-07-02

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    scikit-learn SVMを使用した確率スコア予測/ AUCへのラベル予測

    DS競技では、SVMを使用してバイナリ分類を行っていました。ここでは、tdata、vdataの両方に256の機能があります。 tlabels、vlabelsは両方ともディメンションn_samples x 1を持ち、固有の値は0/1です。 競合規則に従って、ラベルの代わりに確率スコア（0〜1の間）を提出し、AUCを使用して順位を決定する必要があります。 私はSVMとSklearnにとってかなり新しい
    python scikit-learn classification svm auc 2017-07-04
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