나는 Weka의 로지스틱 회귀 분류자를 훈련하고 있는데, 나는 두포에서 무슨 일이 일어나는지 알아 내려고하고있다. 나는 logistic.distributionForInstance 메서드를 사용하여 인스턴스마다 신뢰도 분포를 볼 수있는 분류자를 사용할 수 있지만 분류 자에 의해 학습 된 특징 가중치를 볼 수있는 방법이 있습니까? 감사
현재 파이썬 패키지 Orange으로 많은 양의 데이터 집합에 대한 분류 테스트를 수행하고 있습니다. 나는 주로 Naive Bayes 방법을 사용하고 있으며 다른 응용 프로그램에서 여러 노드로 분산되어 계산할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 오렌지는 불행히도 여러 컴퓨터 나 코어를 사용할 수있는 것 같지 않습니다. 누구나 클러스터 환경에서 오렌지를 사용한 적
원시 URL이 n 개라고 가정하면 뉴스, 블로그, 사진 및 동영상으로 분류 할 수 있습니다. 예를 들어 링크가 사용자를 사진으로 연결하는 경우 원시 링크가 이미지의 파일 확장자를 포함하고있어 원본 URL을 사진으로 분류 할 수 있을까요? 동영상, 블로그 및 뉴스의 경우 원시 URL을 분류 할 도메인 집합 (예 : http://www.youtube.com)이
다른 알고리즘은 다른 매개 변수를 가지고 있다고합니다. 이것이 트리 결정 알고리즘이고 순진한 베이지안 알고리즘이라면, 실제로이 사실을 알 수 없습니다. 각각에 대한 매개 변수는 무엇입니까? 누군가가 내게 예제를 줄 수 있습니까? 의사 결정 트리 알고리즘을 사용하여 실행될 데이터에 대해 5 배 교차 유효성 검사를 수행하면 베이지안과 다릅니다. 또한 매개 변수
입력 벡터의 sin을 예측하기 위해 다중 퍼셉트론을 구현했습니다. 벡터는 무작위로 선택된 4 개의 -1,0,1과 1로 설정된 바이어스로 구성됩니다. 네트워크는 벡터 내용의 합계의 죄를 예측해야합니다. 예 입력 = <은 0,1, -1,0,1> 출력 = 신 (0 + 1 +는 (- 1) + 0 + 1) 오전 데 문제가 있음을 네트워크는 것 음의 값을 예측하지 않