Perguntas com a marcação «preprocessing»

Eu gostaria de usar uma rede neural para classificação de imagens. Vou começar com o CaffeNet pré-treinado e treiná-lo para o meu aplicativo. Como devo preparar as imagens de entrada? Nesse caso, todas as imagens são do mesmo objeto, mas com variações (pense: controle de qualidade). Eles estão em escalas …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

Eu estava examinando a documentação oficial do scikit-learn learn depois de ler um livro sobre ML e me deparei com o seguinte: Na documentação, isso é dado, sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()enquanto no livro sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), quando verifiquei a funcionalidade deles, parecia o mesmo para mim. Alguém pode me dizer a diferença entre os dois, …

21 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

Quando eu estava lendo sobre o uso StandardScaler, a maioria das recomendações dizia que você deveria usar StandardScaler antes de dividir os dados em treinamento / teste, mas quando eu estava verificando alguns dos códigos publicados on-line (usando o sklearn), havia dois usos principais. 1- Usando StandardScalerem todos os dados. …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

Estou trabalhando em uma competição de ciência de dados para a qual a distribuição do meu conjunto de testes é diferente do conjunto de treinamento. Quero subamostrar observações do conjunto de treinamento que se assemelha muito ao conjunto de teste. Como posso fazer isso?

14 preprocessing 

Quero treinar uma CNN para reconhecimento de imagem. As imagens para treinamento não têm tamanho fixo. Quero que o tamanho da entrada da CNN seja 50x100 (altura x largura), por exemplo. Quando redimensiono algumas imagens de tamanho pequeno (por exemplo, 32 x 32) para inserir o tamanho, o conteúdo da …

13 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

O Numer.ai já existe há algum tempo e parece haver apenas alguns posts ou outras discussões sobre o assunto na web. O sistema mudou de tempos em tempos e a configuração hoje é a seguinte: dados de trem (N = 96K) e teste (N = 33K) com 21 características com …

9 machine-learning  deep-learning  cross-validation  preprocessing  competitions 

A maioria dos conjuntos de dados de código aberto está bem formatada, ou seja, cada mensagem de email é separada bem como o conjunto de dados da Enron. Mas, no mundo real, é altamente difícil separar uma mensagem de email principal de um segmento de emails. Por exemplo, considere a …

7 classification  scikit-learn  apache-spark  preprocessing  sentiment-analysis