我有一些数据，其中很少有特征在形状上是右尾的。我应该将这些数据转换为标准正态分布并检查预测，还是应该丢弃这些特征并尝试预测模型？
我需要做些什么？因为我们每次使用回归模型时都需要转换，但在分类模型中，我们需要进行转换吗？
浏览 17提问于2020-05-11得票数 0
我不仅要利用特征提取器预训练的权重，还要利用特征映射层的分类器/本地化预训练权重，使用tensorflow对象检测API ( tensorflow object Pre)对tensorflow对象检测模型当我的新模型与我用于微调检查点的预训练模型有不同数量的类时，TensorFlow对象检测API将如何处理分类权重张量？当在像SSD这样的ML对象检测<e
浏览 1提问于2018-03-20得票数 2
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作为一个整体，我对这个主题是相当陌生的，我很难理解，即使是神经网络的基础知识也是如此。不是在寻找项目计划，感谢你可能有更好的事情要做。尽管如此，任何想法或推动正确的方向都是值得赞赏的。想象一下某种灰箱模型，热网络，电网络，等等，希望通过一个用更大的数据集训练的底层智能模型，基于很少的特征来预测回报。我的问题是，是否有可能训练一个具有特征<
浏览 1提问于2020-06-19得票数 0
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我想通过使用形状描述符和机器学习.I来区分两类对象(斑点的形状是二进制图像的形式)，想问一下有没有什么好的形状特征可以用来检测不规则轮廓或斑点的描述符？
浏览 1提问于2013-06-18得票数 0
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我有数据集预测客户退出(是，否)，有5个数字特征和2个分类特征。我对数值数据应用了一个定标器，并将分类特征转换为虚拟变量，创建了29个特征。我的数据集有6552行和34个特征的形状。优化XGBClassifier参数的推荐方法是什么，因为我使用默认值(即model=XGBClassifier() )创建了模型。在</em
浏览 0提问于2018-03-14得票数 4
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我在这里提出了一个问题:例如，如果有必要同时使用图像数据和一些数字数据来预测疾病，那么特征如下：模型的输出应该是0/1，0是健康的，1是病态的。我知道一种方法是使用平面特征作为形状：(width*height+number_of_numeric_feature)在这种情况下，将不会利用CNN在图像分类方面的优势。(前馈网络)
所
浏览 2提问于2020-06-21得票数 5
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我在做遥感图像分类。采用面向对象的方法:首先将图像分割成不同的区域，然后从颜色、形状和纹理等区域提取特征。一个区域的所有特征的数量可能是30个，通常有2000个区域，我将选择5个类，每个类有15个样本。
如何选择合适的分类器？如果有三个分类器(ANN、SVM和K
浏览 6提问于2011-09-06得票数 1
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Matlab模型设计后的重用降维
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一些降维方法，如逐步回归报告最佳特征，所以我将使用这些特征作为我的分类模式和另一种方法，如PCA转换数据到一个新的空间，例如，我使用60%的最佳报告列(特征)。关键问题是在使用最终模型的阶段。例如，我使用过去一年和两年前的财务数据作为今天的财务状况。所以现在我想用过去和今天的数据来预测明年。我的</em
浏览 3提问于2014-03-27得票数 0
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文本分类性能
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所以我使用的是textblob库，但是性能很差。目前只需0.1(用于小训练数据)和0.3 ( 33'000个测试数据)。print "\n" print "\n"这是一个循环，它对每个warc文件的正文和元数据执行检查这里有两个文本分类检查。1
浏览 1提问于2016-06-22得票数 1
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训练SVM意味着什么？
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我是新的图像processing.As我的项目我正在做的“图像分类器使用支持向量机”.I有我的最终软件的想法“我选择一些图像并给它作为我的软件的输入，它将对图像.if进行分类，我给出动物的图像，它将它适当地分类为猫或蛇当我在谷歌上搜索it.it时说“首先你需要训练支持向量机”在我的
浏览 6提问于2016-02-07得票数 0
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分类用文字袋.特征与像素
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我用文字袋模型对医学图像进行分类。我做了以下工作来提取特征向量：
featuresextract 从小图像块中提取特征，然后从小图像块中对这些像素值应用蝴蝶结，然后在这些像素值上应用蝴蝶结。在特征提取之后，我尝试了主成分分析、特征选择、改变KMeans聚类的no值等方法来提高分类的准确性。但是在我的例子中，在像素值(1)上学到<
浏览 1提问于2012-06-22得票数 2
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背景:目前，我正在从事我的论文项目，即建立基于树的集成方法，用于在一个大数据集上进行分类。在我开始建模之前，我花了大量的时间在特征选择上，使用基于相关性的标准来选择一个特征子集，这样这些选择的特征与响应变量有很高的相关性，并且彼此之间的相关性很低。然而，我<
浏览 0提问于2019-05-08得票数 9
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降低深度学习模型的输入维数
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我正在学习一门关于深入学习的课程，我有一个用角蛋白做的模型。对分类数据进行数据预处理和编码后，得到一个形状(12500,)数组作为模型的输入。这种输入使得模型训练过程更慢、更慢。是否有将输入的维数降到最小的方法？原始数据集有8个特征</e
浏览 0提问于2018-04-15得票数 3
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我正在做逻辑回归来预测一个二元变量的结果，比如一篇期刊论文是否被接受。因变量或预测因子是这些论文中使用的所有短语-(一元、二元、三元)。这些短语中的一个在“接受”类中有不对称的存在。包括这个短语可以得到一个准确率非常高的分类器(超过90%)，而删除这个短语会导致准确率下降到70%左右。我更一般的(天真的)机器学习问题是:在进行分类时删除这种倾斜的特征是否可取？有没
浏览 3提问于2013-11-18得票数 2
我有800个样本与2048的特点，因此我想减少我的特点，希望得到一个更好的准确性。我用的是集成方法，RandomForestClassifier().应否只需选择培训数据X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size = .3代码中的一切都还好吗?还是我做错了什么？
我将非常感谢你的帮助。
浏览 6提问于2015-05-28得票数 2
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我在javascript上做一个小的随机森林，我有一个带有特性的2d数组。其中有些是纯粹的噪音，我想把它们从片场中移除。我被困在理解什么，我需要为每一个功能计算，以使一些最坏的特点的评分之王。我发现如何用库在R上实现它，但我需要算法来实现它。我的数据
浏览 2提问于2017-09-26得票数 1
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形状识别
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我需要实现一个简单的Android应用程序，允许用户在他们的手机上绘制一个“简单”形状(圆圈、三角形等)，然后询问服务器所绘制的形状是否与其数据库中的一个形状相匹配，其中一个形状是由少量形状组成的(例如为了使这个应用程序工作，我考虑使用以下步骤(我们假设输入图像仅由黑白像素组成)；将输入图像旋转一个小角度(假设15度
浏览 0提问于2012-07-26得票数 3
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为了建立分类模型，我尝试从数据集中选择最重要的特性。
我的数据包含混合属性(数字属性和分类属性)。在应用随机森林从数据中选择特征后，我计划在R中应用(重要度或varImp)函数来提高模型的精度。我的问题是：可以直接在数据上应用随机森林而无需转换步骤，或者我必须将分类属性转换为
浏览 0提问于2017-10-23得票数 1
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关于分类特性的特性重要性的查询：查询：
我已经绘制了每个特征(价值计数与类别)的直方图来进行分析。选择功能是否重要<
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
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