multiclass-classification

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我正在開發一個項目，我必須分析大量的數據。這是一個實時監控系統，應用於電氣設備。的情況是這樣的：在一個假想的情形中，我將有一個載體如： [1.4，5.1，23.3，4.5，12.5，6.1，...]（大小的N個值）我必須建立3種類型的「分類」的這可能是： 1）如果幾個「1.5」被在矢量找到，那麼做事件A. 2）如果幾個向量中找到「5」，然後做事件B. 3）如果在向量中找到幾個「15」，

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用於二進制分類的訓練多級分類器

如果數據集包含多個分類，例如， 0級，1級和2級。現在的目標是將新樣本分成0級或非0級。一個罐結合1,2-類成一個統一的非0級和訓練二元分類器，或訓練多級分類器做二元分類。這兩種方法的性能如何？我認爲更多的類別會帶來更準確的判別式曲面，但1類和2類的權重都低於非0級，導致樣本被判斷爲非0級。

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選擇哪種分類？

我有大量的yelp數據，我必須將評論分爲8個不同的類別。分類 Cleanliness Customer Service Parking Billing Food Pricing Food Quality Waiting time Unspecified 點評包含多個類別，所以我用multilable分類。但我很困惑我如何處理好積極/消極。示例評論可能對食品質量有利，但對客戶服務

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如何對多類數據進行交叉驗證？

我可以用下面的方法做的二進制數據的交叉驗證，但似乎不工作的多類數據： > cross_validation.cross_val_score(alg, X, y, cv=cv_folds, scoring='roc_auc') /home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/metrics/scorer.py in __cal

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最近的質心分類器真的效率低下嗎？

我正在閱讀Ethem Alpaydin的「機器學習入門」，我遇到了最近的質心分類器並試圖實現它。我想我已經正確實施了分類器，但我的準確率只有68％。那麼，最近的質心分類器本身效率低下，還是在我的實現中出現了一些錯誤（如下所示）？該數據集包含含有4個功能和有2個輸出類1372個數據點我的MATLAB實現： DATA = load("-ascii", "data.txt"); #DATA is

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在Keras的多分類中有多個預測？

我正在學習使用Keras設計卷積神經網絡。我開發了一個使用VGG16作爲基礎的簡單模型。我在數據集中有大約6類圖像。這裏是我的模型的代碼和描述。 model = models.Sequential() conv_base = VGG16(weights='imagenet' ,include_top=False, input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3))

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AttributeError：'順序'沒有屬性'get_shape'當合並模型

我想創建兩個順序模型（每個訓練不同的數據集 - 不同的圖像）。然後，我想取其平均輸出，並添加一個softmax圖層，根據兩個連續模型爲我提供單一分類輸出。我的代碼如下，但我得到一個屬性錯誤，說'順序'對象沒有屬性'get_shape'。完整的錯誤代碼是： Traceback (most recent call last): File "Mergedmodels.pyu", line 1

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機器學習多分類：爲什麼使用'one-hot'編碼而不是數字

我目前正在研究tensorflow的分類問題，而我對機器學習的世界很陌生，但我沒有取得一些東西。我成功設法培訓模型輸出的y張這樣的： y = [0,0,1,0] 但我不明白它背後的主要... 爲什麼不培養同型號輸出類如y = 3或y = 4 這似乎更靈活，因爲我可以想象有200萬可能的類的多分類問題，它會很多重新輸出0-2,000,000之間的數字比輸出每個結果2,000,000個項目的張量

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從短信中提取主題

我有一個數據集的短信格式不正確且稀疏，我嘗試使用主題建模來獲取每個可能的主題，每個主題的概率，因爲我需要的概率以及該主題來安排或排列每個消息的主題。我正在考慮的另一種解決方案是手動標記我的數據集並使用監督分類算法，如Naiive Bayes。這裏是一個稀疏且包含垃圾內容所以這就是爲什麼我認爲主題建模沒有工作我的短信樣本：的挑戰，我面對是這是一種正確的思維方式（選擇分類？）還是這更多是一種無

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生殖對抗性網絡是否需要類標籤？

我想了解GAN是如何訓練的。我相信瞭解對抗訓練過程。我似乎無法找到的信息是：GAN是否在訓練過程中使用了類標籤？我目前的理解說不 - 因爲鑑別器只是試圖區分真實或假圖像，而發生器試圖創建真實圖像（但不包括任何特定類別的圖像）。如果是這種情況，那麼研究人員如何提出將鑑別網絡用於分類任務？網絡將只能在真實或虛假圖像之間進行雙向分類。發生器網絡也很難使用，因爲我們不知道輸入矢量'Z'的設置會導致所需的