Pytania oznaczone «preprocessing»

41

Jak przygotować / powiększyć obrazy dla sieci neuronowej?

Chciałbym użyć sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów. Zacznę od wstępnie przeszkolonego CaffeNet i wyszkolę go do mojej aplikacji. Jak przygotować obrazy wejściowe? W tym przypadku wszystkie obrazy są tego samego obiektu, ale z różnymi odmianami (pomyśl: kontrola jakości). Są w nieco różnych...

20

StandardScaler przed i po podziale danych

Kiedy czytałem o używaniu StandardScaler, większość zaleceń mówiła, że powinieneś użyć StandardScaler przed podzieleniem danych na pociąg / test, ale kiedy sprawdzałem niektóre kody opublikowane online (za pomocą sklearn), były dwa główne zastosowania. 1- Korzystanie StandardScalerze wszystkich...

machine-learning scikit-learn preprocessing

15

Inny zestaw testów i rozkład zestawu treningowego

Pracuję nad konkursem danych, dla którego rozkład mojego zestawu testowego różni się od zestawu treningowego. Chcę podpróbować obserwacje z zestawu treningowego, który bardzo przypomina zestaw testowy. W jaki sposób mogę to

preprocessing

14

Zmiana rozmiaru obrazu i wypełnienie dla CNN

Chcę trenować CNN w zakresie rozpoznawania obrazów. Obrazy do treningu nie mają ustalonego rozmiaru. Chcę na przykład, aby rozmiar wejściowy dla CNN wynosił 50 x 100 (wysokość x szerokość). Kiedy zmieniam rozmiar niewielkich obrazów (na przykład 32x32) do rozmiaru wejściowego, zawartość obrazu jest...

machine-learning image-classification preprocessing image-recognition

11

Czy są jakieś dobre gotowe modele językowe dla Pythona?

Prototypuję aplikację i potrzebuję modelu językowego, aby obliczyć zakłopotanie w przypadku niektórych wygenerowanych zdań. Czy istnieje jakiś wyuczony model języka w Pythonie, którego można łatwo używać? Coś prostego jak model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

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

9

Jak podejść do konkurencji numer.ai z anonimowymi skalowanymi predyktorami liczbowymi?

Numer.ai istnieje już od jakiegoś czasu i wydaje się, że w Internecie jest niewiele postów lub innych dyskusji na ten temat. System zmieniał się od czasu do czasu, a dzisiejsza konfiguracja jest następująca: pociąg (N = 96K) i dane testowe (N = 33K) z 21 cechami o wartościach ciągłych w [0,1] i...

machine-learning deep-learning cross-validation preprocessing competitions