«preprocessing» etiketlenmiş sorular

Görüntü sınıflandırması için bir sinir ağı kullanmak istiyorum. Önceden eğitilmiş CaffeNet ile başlayacağım ve uygulamam için eğiteceğim. Giriş görüntülerini nasıl hazırlamalıyım? Bu durumda, tüm görüntüler aynı nesneye aittir, ancak varyasyonları vardır (düşün: kalite kontrol). Bunlar biraz farklı ölçeklerde / çözünürlüklerde / mesafelerde / aydınlatma koşullarında (ve çoğu durumda ölçeği bilmiyorum). …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

Kullanırken hakkında okurken StandardScaler, önerilerin çoğu tren / teste veri bölmeden StandardScaler önce kullanmanız gerektiğini söylüyorlardı , ancak çevrimiçi (sklearn kullanarak) yayınlanan bazı kodları kontrol ederken iki büyük kullanım vardı. 1- StandardScalerTüm verilerin kullanılması. Örneğin from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_fit = sc.fit(X) X_std = X_fit.transform(X) Veya from …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

Test setimin dağılımının eğitim setinden farklı olduğu bir veri bilimi yarışması üzerinde çalışıyorum. Test setine çok benzeyen eğitim setinden gözlemleri alt örneklemek istiyorum. Bunu nasıl yapabilirim?

15 preprocessing 

Görüntü tanıma için bir CNN eğitmek istiyorum. Eğitim için resimlerin boyutu sabit değil. Örneğin CNN için giriş boyutunun 50x100 (yükseklik x genişlik) olmasını istiyorum. Bazı küçük boyutlu görüntüleri (örneğin 32x32) giriş boyutuna yeniden boyutlandırdığımda, görüntünün içeriği yatay olarak çok fazla uzatılıyor, ancak bazı orta boyutlu görüntüler için iyi görünüyor. İçeriğin …

14 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

Ben bir uygulama prototip ve bazı oluşturulan cümleler üzerinde şaşkınlık hesaplamak için bir dil modeline ihtiyacım var. Python'da kolayca kullanabileceğim eğitimli bir dil modeli var mı? Gibi basit bir şey model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 …

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 

Numer.ai bir süredir var ve web üzerinde sadece birkaç gönderi veya başka tartışmalar var gibi görünüyor. Sistem zaman zaman değişti ve bugünkü kurulum şu şekildedir: [0,1] 'de sürekli değerler ve bir ikili hedef olan 21 özelliğe sahip test (N = 96K) ve test (N = 33K) verileri. Veriler temiz (eksik …

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