machine-learning

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    - 私:ユーザとマシン BETWEEN MYプログラム学習の相互作用の 説明文字列操作を行うプログラムの開発を、ティーチの 方法は次であります: まず、私はあなたがそれをキャッチしてください input(ab) - output(aabb) input(ac) - output(aacc) input(ie) - output(iiee) input(pt) - output(pptt)

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    決定木をしばらく学んだ後、私はブースティングと呼ばれる小さなテクニックがあることに気付きました。私は通常の場合、意思決定ツリーの精度を向上させるでしょう。 私はちょうど私たちが構築したすべての意思決定ツリーにこのブースティングを組み込むだけでいいのですか?現在、私たちは別のテクニックとしてブーストアウトしているので、単一のデシジョンツリーを使用するだけではなく、ブースティングを使用することに不利な

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    私の友人は、私のFacebookページにあなたと実際の会話をすることができるWebアプリケーションへのリンクを投稿しました。最初は私はそれについて少し懐疑的でしたが、私がそれを演奏した後、私はそれがかなり素晴らしいと感じました。 これはウェブの未来になるだろうされている場合、私は本当に思ったんだけど。 ウェブサイトは、それが人工知能を使用して主張し、ボットは、それがユーザーだためになる回答や質問を

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    Pythonでインプリメントされた最も近いネイバーアルゴリズムを認識している人は、徐々に更新できますか? this oneのような私が見つけたすべてのものは、バッチ処理のようです。増分NNアルゴリズムを実装することは可能ですか?

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    LibSVMを使用してテキストの分類を行うことに興味があります。どのように用語/単語を数値データに変換することをお勧めしますか?LibSVMはそれを理解できますか? ありがとうございました!

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    これは解決できるかどうかわかりませんが、とにかく私は尋ねます。 私の会社では、5〜10人の小規模なチームが村に行き、人々を登録する大規模な登録キャンプを扱います。登録には、いくつかのデータを入力し、指紋をキャプチャし、ウェブカメラを使用してエンドユーザの顔を撮影します。当然のことながら、私たちが活動を外部委託している外部ベンダーによって登録が行われます。 レコードの数が圧倒的に多いため、レコードを

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    は、インターネットとstackoverflowの周りを検索していますが、s-plusやRの機械学習のためのライブラリに関する情報を見つけることができませんでした。誰かが何かを知っているのでしょうか、ありがとうございました!

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    私の最終論文私は、色と奥行き情報を組み合わせて3D顔認識システムを構築しようとしています。最初のステップは、反復最近点アルゴリズムを使用して、指定されたモデルヘッドにデータヘッドを再配置することです。検出ステップのために、私はlibsvmの使用について考えていました。しかし、深さと色情報を1つの特徴ベクトルに結合する方法を理解していませんか?彼らは依存する情報です(各点は色(RGB)、奥行き情報、

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    私は現在、各ユニットが健康、盾、敏捷性の値を持ち、特定の数の6種類の武器を持つゲームに取り組んでいます。 ユニットBには2つのレーザー、2つの重レーザー、1つのミサイル発射装置、1つのイオンブラスター、重イオンブラスター、核ミサイル、5つの健康、2つのシールド、40の敏捷性があります。 MS Excelでこれらのすべての要素のバランスを取って船にスコアを付けるために、20種類の異なるアルゴリズムを

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    私はコンピュータビジョンと感情計算に適用される機械学習とベイジアン推論を研究し始めています。 私は右理解していれば、 古典IA、オントロジー、セマンティックWebの研究者 と機械学習とベイズみんな の間には大きな議論が、私はそれが通常呼ばれていると考えています機能的な心理学(脳はブラックボックスセット)や認知心理学(心理理論、鏡ニューロン)などの哲学的問題にも関連していますが、このようなプログラミ