들어오는 네트워크 패킷의 도착 간 시간을 예측하려고합니다. 네트워크 패킷의 도착 시간을 측정하고이 데이터를 이진 특성의 형태로 나타냅니다. xi = 0,1,1,1,0, ... xi = 0 인 경우 도착 시간 손익분기도 및 기타 1보다 작습니다. 데이터 C = 0가 짧은 내부 - 도달 시간을 나타내고, 1은 긴 간 도착 시간을 나타내는 두 가지 클래스 C =
NB 분류 시나리오에서 RMSE를 계산하는 것에 대해 매우 기본적인 질문이 있습니다. 내 훈련 데이터 X가의 평가와 일부 1,000 여개의 리뷰가 [1,5] 그래서 내가 뭐하는 거지 같은 뭔가 클래스 Y. 레이블있는 : model = nb_classifier_train(trainingX,Y)
Yhat = nb_classifier_test(model,tes
여러 클래스 분류를 위해 one_vs_one 구성의 의사 결정 트리를 사용하려고합니다. 문제는 다른 객체 가중치를 분류 자에 전달할 때 결과가 그대로 유지된다는 것입니다. 가중치로 잘못 이해했거나 제대로 작동하지 않습니까? 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 얼마나 많은 당신이 볼 수 있듯이 class AdaLearner(object):
def __i
나는 R에 새로 온 사람과 나는 다음과 같은 코드를 사용 R.에서 SVM 분류에 대한 e1071 패키지를 사용하고 있습니다 : data <- loadNumerical()
model <- svm(data[,-ncol(data)], data[,ncol(data)], gamma=10)
print(predict(model, data[c(1:20),-ncol
본질적으로 집합 인 (가방과 반대) 세트 인 문서를 분류하기 위해 순진한 Bayes 분류자를 구현하려고합니다. 즉 각 기능에는 고유 한 기능 세트가 포함되어 있습니다. 각각은 문서에서 한 번만 나타날 수 있습니다. 예를 들어이 기능을 문서의 고유 키워드로 생각할 수 있습니다. 나는 Rennie 등을 철저히 따랐습니다. al. 종이 http://www.aaa
현재 웹 사이트를 분류하는 데이터베이스 (예 : cnn.com = 뉴스)가 필요한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 광범위한 분류 만하면됩니다. 개별적으로 분류 된 모든 단일 URL은 필요하지 않습니다. 우리는 이러한 데이터베이스의 일반적인 공급 업체와 이야기하고 있지만, 우리가 가지고 있었던 대부분의 인용문은 비용이 많이 들고 종종 데이터베이스를 쿼리하기 위
나는 semantic-web/nlp 연구를하고 있으며 간단한 영어에서 추출한 다양한 기능으로 레이블 된 엔티티를 나타내는 숫자와 숫자가 아닌 데이터가 혼합 된 스파 스 레코드 세트가 있습니다. 문장. uid|features
87w39423|speaker=432, session=43242, sentence=34, obj_called=bob,favorite_
나는 (클러스터의 최적 수를 알지 못하는) 응집 방식으로 클러스터를 만들고 싶은 간단한 2 차원 데이터 세트를 가지고 있습니다. 내가 데이터를 성공적으로 클러스터 할 수 있었던 유일한 방법은 함수에 'maxclust'값을 부여하는 것입니다. 단순화하기 위해,의 말을하자이 내 데이터 세트입니다 : X=[ 1,1;
1,2;
2,2;
도구 weka가 GUI 인터페이스를 가지고있는 것을 보았습니다. 이 GUI 인터페이스는 비 코딩 사용자가 데이터 세트를 클래스로 분류하는 데 매우 쉽습니다. Matlab은 예를 들어 신경망을 만들어 코드를 작성해야한다는 것을 말하고 이후 진행되는 것을 확실하게 이해해야하기 때문에 매우 어렵습니다. 거기에 다른 도구와 같은 weka 또는 거기에 더 많은 힘을