«feature-construction» etiketlenmiş sorular

Wikipedia, özellik karmayı açıklarken aşağıdaki örneği sağlar ; ancak eşleme, tanımlanan sözlükle tutarlı görünmüyor Örneğin , sözlüğe göre todönüştürülmelidir 3, ancak bunun 1yerine kodlanır . Açıklamasında bir hata var mı? Özellik karmaşası nasıl çalışır? Metinler: John likes to watch movies. Mary likes too. John also likes to watch football games. …

10 feature-construction 

Çok büyük bir veri kümesine erişimim var. Veriler, dört türden birinden müzikal alıntıları dinleyen insanların MEG kayıtlarından alınmıştır. Veriler aşağıdaki gibidir: 6 Konular 3 Deneysel tekrarlar (çağlar) Dönem başına 120 Deneme 275 MEG kanalından 500Hz'de (= 4000 örnek) deneme başına 8 saniye veri Yani burada her "örnek" [4000x275] boyutunda bir …

10 machine-learning  feature-selection  large-data  feature-construction 

Rastgele Fourier özellikleri çekirdek işlevlerine yaklaşım sağlar. SVM'ler ve Gauss süreçleri gibi çeşitli çekirdek yöntemleri için kullanılırlar. Bugün, TensorFlow uygulamasını kullanmayı denedim ve özelliklerimin yarısı için negatif değerler aldım. Anladığım kadarıyla, bu olmamalı. Bu yüzden --- beklediğim gibi - özelliklerin [0,1] içinde yaşaması gerektiğini söyleyen orijinal makaleye geri döndüm . …

10 machine-learning  kernel-smoothing  feature-construction  tensorflow  fourier-transform 

özelliğine göre tanımlayabileceğim bir dizi elementim var . Böylece:XXXnnn xben: {cben 1,cben 2, … ,cben n} ∣xben∈ Xxben:{cben1,cben2,...,cbenn}|xben∈Xx_i: \{c_{i1}, c_{i2}, \ldots, c_{in}\} \mid x_i \in X buradaki cben jcbenjc_{ij} , j özelliklerine göre eleman i için (sayısal) değerlendirmedir . Böylece öğelerim n boyut uzayında noktalar olarak görülebilir .benbenijjjnnn Okumalarıma göre, …

10 machine-learning  algorithms  ranking  feature-construction 

Amacım izinsiz giriş tespiti amacıyla kümeleme / anormallik algılama kullanarak ağ günlüklerini (ör. Apache, syslog, Active Directory güvenlik denetimi vb.) Analiz etmektir. Günlüklerden IP adresi, kullanıcı adı, ana bilgisayar adı, hedef bağlantı noktası, kaynak bağlantı noktası ve benzeri gibi çok fazla metin alanım var (toplam 15-20 alanda). Günlüklerde bazı saldırılar …

9 feature-selection  outliers  unsupervised-learning  feature-construction