supervised-learning

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さまざまなフィーチャディメンションを持つデータセットを使用してsklearnクラシファイアをトレーニングするにはどうすればよいですか？

私はこのタイプのデータセットを持っています。 Ingredient_A | Ingredient_B | Ingredient_C | Ingredient_D | Meal ------------------------------------------------------------------ Bread | Butter | - | - | buttered

python machine-learning scikit-learn classification supervised-learning 2017-06-16

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{sk-learn} Select-K-Bestプルーニングはパフォーマンスを低下させますか？

私のベースモデルは、65個の機能を備えたロジスティック回帰クラシファイアです。 私は今、これらの65個の特徴からすべての可能な多項式の機能を推定し、その後（chi2基準を使用して）、トップ100の機能のSelectKBest剪定を行います。 これをベースモデルと比較すると、精度とリコールの大幅な削減が見られます。 私の質問はなぜでしょうか？selectKBestどのようなシナリオでもパフォーマンス

machine-learning scikit-learn logistic-regression feature-selection supervised-learning 2017-06-23

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教師付き機械学習プロジェクトのターゲット変数を作成する方法

私は小さな経験で機械学習をするのには全く新しいですし、いくつかのプロジェクトを行いました。 今私は保険に関連するプロジェクトを持っています。だから私はクライアントについてのすべての情報を得るためにマージするクライアントに関するデータベースを持っており、私はその請求のために1つのデータベースを持っています。私はランクに基づいてクライアントの危険性を特定するモデルを構築する必要があります。 私の質問：

machine-learning labels supervised-learning 2017-06-29

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ニューラルネットワークは、データ（入力と出力）が連続している教師あり学習に適していますか？

私は入力と出力の連続プロセスであるガラス製造プロジェクトの158の入力と4つの出力のセットを持つ回帰モデルに取り組んでいます。このような種類の回帰モデルには、ニューラルネットの使用法が適していますか？もしそうなら、私はリカレントニューラルネットを時系列データのために使用できることを理解しました。 NNの使用が適切でない場合、線形回帰および回帰木以外に利用できる他のタイプのソリューションは何ですか？

neural-network regression cart recurrent-neural-network supervised-learning 2017-07-06

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なぜt-sneは監督されていると考えられますか？

t-sneを監督するにはどうすればよいですか？ ウィキペディアは、監督された方法としてt-sne algorithmを分類します。私は、指導された方法は、入力と希望の結果で、訓練を伴うことを読んでいます。 私はt-sneの目標がKullback-Leiblerの発散を最小限に抑えることを考えていました。この発散数を最小限に抑えることが「望ましい結果」としてカウントされ、監督されますか？

machine-learning supervised-learning 2017-05-22

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ユーザーがログインする時間を分類する機械語アルゴリズムの提案

現在、C＃でプロジェクトを実行しようとしていますが、機械学習を使用してユーザーがログインする正しい時間を学習し予測します。ログに記録され、学習のためにデータベースに取り込まれ、「ユーザーログイン時間」と「その期間のユーザーログイン回数」 私の質問には2つの部分があります。まず、上記の機能を実行するには、教師付きまたは教師なしマシン学習を使用する必要がありますか？私はMLアルゴリズムを訓練するための

c# algorithm machine-learning supervised-learning unsupervised-learning 2017-07-12

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動画の表情分類に最適なモデルは何ですか？

私は、映像の表情分類のための最先端の深い学習モデルを探しています。 与えられた入力ビデオでは、アルゴリズムがその中の顔を検出し、その顔に関連付けられた感情を分類するようにします。私が探している感情は、標準的な6感情+ 1ニュートラルです。入力ビデオは、任意のセルフショットビデオであり、必ずしも顔を含む必要はない（アルゴリズムが顔を検出して分類するので）。このように、単一のビデオのために、複数の感情

machine-learning deep-learning supervised-learning 2017-05-30

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直接/間接および監視/非監督/強化学習

直接/間接と監督/非監督/強化学習の間にマッピングがありますか？私には、直接学習授業と間接学習援助学習のように見えますが、これについての良い参考文献は見つかりませんでした。

machine-learning artificial-intelligence reinforcement-learning supervised-learning unsupervised-learning 2017-06-01

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教師あり学習の分類器トレーニングに必要なレコードの数

こんにちは、私はmachine learning.iで新しいが、50の完全なレコード（欠損値なし）と103の不完全なレコード（欠損値を含む）を持つデータセットでKNN- 私はこのデータセットが分類目的のために防御できることを尋ねたいと思います。新しいデータセットを検索する必要がありますか？ 私のデータセットからいくつかのスクリーンショットを添付しています。POSは、データセットのラベルクラスです。

classification data-science supervised-learning 2017-06-11

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決定木には2つの同様のノードがあります

私はsklearnを使って決定木を作成しました。データフレームのXで from sklearn import tree clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3) clf = clf.fit(X, Y) パラメータです - 'Company size'、'Industry_other'、'Account size'、'Country'、およ

python-3.x machine-learning scikit-learn decision-tree supervised-learning 2017-04-22

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