classification

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    Rのldaでの予測： 'newdata'には1600の行がありましたが、見つかった変数には200行があります。

    私はRに慣れていません。ldaを使って生成されたグリッド内のすべての点を分類しようとしています。トレーニングセットは、rmvnorm(n,mean,sigma)を使用してランダムに生成された2つのポイントグループです。ここに私のコードは次のとおり `ここ # number of samples n=100; # parameters: G2 meanG1 = matrix( c(
    r machine-learning classification 2017-11-22

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    k-nearest neighborsアルゴリズムクラス数

    これはちょうど初心者の質問です。 KNNは、距離に基づいてエントリセットの各ポイントの分類を行うことができますが、データセットに含まれるクラスの量をアルゴリズムがどのように知っているか？このクラスの数を自動的に生成するのか、それとも入力変数ですか？
    algorithm machine-learning classification nearest-neighbor 2017-11-25

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    大きなデータセットと異なる平均のためのMatlabの共分散の計算

    私は、データを分類するためのガウスクラス条件付きモデルを訓練するEMアルゴリズムを実装しようとしています。現時点では、共分散行列を計算する方法がわからないので、私はMステップで立ち往生しています。 問題は大きなデータセットがあり、forループを使用して各ポイントを通過するのが遅くなることです。私は、この式を用いて算出した平均を使用する必要があるので、私はまた、共分散関数COV（）を使用することはで
    matlab classification covariance 2017-11-29

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    R：KNNの予測精度はどうやって計算されますか？

    library(caret) irisFit1 <- knn3(Species ~ ., iris) irisFit2 <- knn3(as.matrix(iris[, -5]), iris[,5]) data(iris3) train <- rbind(iris3[1:25,,1], iris3[1:25,,2], iris3[1:25,,3]) test <- rbind(iri
    r classification prediction knn 2017-11-30

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    数値またはカテゴリ分割？

    私はデシジョンツリー分類器を構築していますが、この方法で情報量を計算しました。 これは愚かな質問かもしれませんが、私はこのメソッドの分割が数値か カテゴリ属性の場合は不思議ですか？スレッシュホールド（中央値）が数字の スプリットに使用されていると思ったので混乱しますが、このメソッドは文字列値を使用します。 何か助けていただければ幸いです。ここで はコードです： public static doub
    split classification decision-tree information-retrieval information-gain 2017-12-01

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    Matlab：分類にGPUメモリが不十分です

    Mathworksが提供するResnet50を独自のカテゴリ（今のところ花のタイプ）でゼロから訓練し、テストしたかったのです。 trainingOptionsでMiniBatchSizeを10ではなく5に変更しても、トレーニングは問題なく動作しましたが、使用可能なメモリが不足しているため、分類が開始されません。私は、トレーニング中のようにimageDatasetでテスト画像を使用しています。 CP
    matlab neural-network classification resnet 2017-12-02

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    不均衡なデータセットのサンプリング比率

    私は2つのクラス（+1、-1）を持つ不均衡なデータセットを持っています。ポジティブはデータセットのわずか7％です。 Desicion Treesを使用して分類したいと考えています。 陽性の同じサイズ 陽性のダブル、トリプルサイズ：私はにネガをダウンサンプリングしようとしています。 これらのすべてについて、私はほとんど同じ精度を得たが、陽性のリコールは最初のサンプル（陽性と同じサイズのネガ）ではるか
    random machine-learning statistics classification statistical-sampling 2017-12-04

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    教師付き分類でfit（）より劣って実行されているpartial_fit（）のMLP

    私が使用している学習データセットは、各ピクセルを個別のサンプルにするためにflattenのグレースケール画像です。第2の画像は、前者の分類器であるMultilayer perceptron（MLP）の分類子を訓練した後、ピクセルごとに分類される。 私が持っている問題は、塊（partial_fit()）と比較してトレーニングデータセットを一度に受信すると、すぐに（fit()）の方が良いことです。どち
    machine-learning scikit-learn neural-network classification gradient-descent 2017-12-06

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    scikit平均パーセプトロン分類器

    私は学習を学習する新しい学習者です。私はいくつかの属性しか持たない2クラス分類を行いたいと思います。私は、2クラス平均パーセプトロンアルゴリズムが線形モデルを用いた2クラス分類に適していることをオンラインで研究することによって学んだ。 しかし、私はScikit-learnのドキュメントを読んできましたが、Scikit-learnが平均化されたパーセプトロンアルゴリズムを提供していると少し混乱します
    python-2.7 machine-learning scikit-learn classification perceptron 2017-12-06
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