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我被一个同事分配了一个问题，我很难想出可能的解决方案。问题是:我有一个数据集，其中每一行代表我们在这里生产的一件产品，列代表生产过程中出现的许多不同因素的值(例如长度、重量、温度等)。由于我们不知道这些缺陷发生的原因，我们希望查看这个数据集，并使用R中的机器学习算法找出有缺陷的产品是否有任何不同或不寻常的地方(例如，温度远高于平均水平等)。我想我想问的是，如果有某
浏览 7提问于2019-05-20得票数 1
我正在寻找一本书，作为机器学习的进修者(我不久前在机器学习方面做过一次讲座)。我将在一个项目中应用机器学习。我找了很多书，找到了以下三本最适合我的书：机器学习算法视角(第二版)应用预测建模和统计学习简介以R为例，机器</
浏览 0提问于2015-12-09得票数 2
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我一直使用支持向量机进行一维数据的训练和测试(15000个样本点用于训练，7500个样本点用于测试)，到目前为止已经取得了令人满意的结果。但为了提高成绩，我也在考虑使用深度学习。它能提高效果吗？为了快速实现深度学习算法，我应该学习什么？我是DL领域的新手，但是我想要一个快速的实现，如果这是合理的话。
浏览 3提问于2014-12-04得票数 0
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降维(异构数据)
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我对机器学习和数据科学知之甚少，我需要对数据集进行降维，以对应于用户的电视消费。我有大约20列(特征)和数十万个样本。 问题是这些功能是不同类型的。例如，地区、日期、设备类型、消费时长等。在这种特殊情况下，我可以实现哪些算法来减少特征的数量？
浏览 9提问于2021-01-11得票数 0
我开始学习机器学习算法的应用时间和地点。对于异常检测算法，如果你看一下Azure机器学习算法的小抄，它说“100个特征”，分类下的两个SVC也是如此。在这两种算法中，100特征是什么意思？ ?
浏览 7提问于2018-12-20得票数 0
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更具体地说，我获取了大量发生在区块链上的事务，并使用适当的API将它们标记为垃圾邮件/非垃圾邮件，现在我将训练一个使用SVM来检测欺诈的模型，等等。我<em
浏览 0提问于2021-11-30得票数 2
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我想选择最好的特征子集，它区分了两个类，这些类被输入到我构建的统计框架中，在这个框架中，特性是不独立的。通过对机器学习中的特征选择方法的研究，发现机器学习的特征选择方法可分为三大类:过滤器、包装器和嵌入式方法。滤波方法可以是单变量的，也可以是多元的。使用过滤器(多元)或包装方法确实有意义，因为我所理解的两个-a
浏览 2提问于2016-11-04得票数 0
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我是机器学习领域的新手，我有一个问题要问。但让我先发布这个问题。我选择了解决方案:在大多数情况下，解决方案也是非常简单的。利用SIFT、SURF等算法提取兴趣点，得到这些关键点的描述子，并用K均值算法对其进行聚类。我无法理解的是我可能需要的集
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
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我在这里学习机器学习，这门课使用的是regression 中的'scikit learning‘。我可以看到，对于一些训练回归算法，作者使用了特征缩放，而对于某些回归算法，他没有使用特征缩放，因为一些“scikit学习”回归算法会自己处理特征缩放。如何知道我们需要在哪种训练算法中进行特征缩放，以及我们不需要在哪里进行？
浏览 2提问于2018-08-03得票数 0
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我对“机器学习”和“深度学习”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章，但对我来说还是不太清楚。如果我把狗和猫分类的图像分类问题作为我的目标T，我从这个定义中了解到，如果我给一个ML算法一堆狗和猫的图像(经验E)，那么ML算法可以学习如何区分一个新的图像是狗还是猫(前提是性能度量P是很好的定义)。然后是深度学习。我理解深度学习是<
浏览 0提问于2017-01-20得票数 12
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有几种特性选择/变量选择方法(例如，请参见Guyon和Elisseeff，2003年，年；刘等人，2010年年)：包装方法(例如，前向搜索、爬山搜索)，以及比较不同的特征
浏览 0提问于2016-12-06得票数 15
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“自动特征选择用于构建不同子集的许多模型，识别哪些特征有助于构建准确模型，哪些特征没什么帮助。特征选择的一个流行的自动方法称为 递归特征消除（Recursive Feature Elimination）或RFE。 下例在Pima Indians Diabetes数据集上提供RFE方法例子。随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法。该算法用于探索所有可能的特征子
浏览 681提问于2020-09-03
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我正在处理一个来自黑客级别https://www.hackerrank.com/challenges/predict-missing-grade的问题(非竞争)。基本上，你会得到一群学生的其他科目成绩的测试数据，但是数学和你要根据他们所有的其他考试成绩来预测他们的数学成绩。假设你被传递给你将如何生成学生的数
浏览 0提问于2015-02-12得票数 1
我从这里学习机器学习，本课程使用“Scikit learning”进行回归-- https://www.udemy.com/machinelearning/
我可以看到，对于一些训练回归算法，作者使用了特征缩放，而对于一些他没有使用，因为一些'Scikit学习‘回归算法自己处理特征缩放。如果我将特征缩放应用于一个已经在内部进行特征缩放的算法<
浏览 0提问于2018-08-07得票数 3
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我有时间序列预测和监督/无监督机器学习算法(聚类、分类、决策树等)方面的基本知识。我现在的任务是预测一堆股票价格。每只股票都有其先前的交易价格(18个月)以及其他一些特征:息票、资产评级、行业等。我只知道如何单独使用时间序列分析或监督机器学习，我不知道如何将两者结合在一起。有什么特殊的算法可以作为预测模型使用吗？将动态和静态信息结合在一起的步骤是什么？任何帮助都将不胜感激
浏览 0提问于2023-03-02得票数 0
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给出了用户作为功能安装的软件列表，例如，
Microsoft_VC80_DebugCRT_x86_x64 1.0.0；Microsoft_VC80_DebugCRT_x86 1.0.0；UPnP浏览器0.1.01现在的问题是:如何通过机器学习算法将软件列表转化为可以学习的东西？
浏览 0提问于2017-01-19得票数 0
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如何称重特征数组
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我有一个大约4000个元素的特征数组，从一个源中提取。在这个数组上，我从其他源中再提取了7个特征，现在基本上每个数据点都有一个4007个特征数组。我试图根据这个特征数组对这些数据点进行分类，基本上是用曼哈顿距离做一个1NN。我也把这个输入给了一个神经网络，我想知道我是否也需要对一些东
浏览 0提问于2018-05-14得票数 2
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在机器学习中，更多的特征或维度会降低模型的精度，因为有更多的数据需要泛化 和 ，这就是所谓的维数灾难。我应该在什么时候/如何考虑我的数据集具有许多特征，并且我应该寻找PCA来进行降维？
浏览 2提问于2019-06-09得票数 2
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我的问题是，
我知道很少有监督分类机器学习算法，如kNN、神经网络、Adaboast等。但你有推荐我看的吗？
浏览 0提问于2018-01-19得票数 0
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