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문서를 인쇄 가능 또는 인쇄 불가능으로 분류하기위한 기능 찾기

문서 (.txt, .pdf, .jpeg, .img 등)를 인쇄 가능 및 인쇄 불가능이라는 두 가지 범주로 2 진 분류하고 싶습니다. 근본적으로 우리 학교는 클럽을위한 무료 인쇄 서비스를 운영하고 있지만 실제로 많은 클럽들이 무료 인쇄물을 남용하고 수천 달러에 달하는 숙제, 서류 등을 인쇄하는 결과를 낳고 있습니다. 따라서 우리는 문서가 클럽과 관련이없는 가

machine-learning classification nltk feature-extraction feature-selection 2014-09-02

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Matlab의 엔트로피 및 정보 이득에 따른 기능 선택

데이터 집합에 숫자 값과 숫자가 아닌 값이 포함되어 있기 때문에 tNonNumeric 테이블에 숫자가 아닌 값이 포함되어 있음을 나타냅니다. 내 종속 변수는 churn입니다. 0은 수녀 고객을 나타내고 1은 churners를 나타냅니다. 모든 기능에 대한 정보 게인을 계산하여 어떤 것이 필요한지, 어떤 것이 아닌지 결정할 수 있어야합니다. 이를 위해 Kch

matlab statistics entropy feature-selection 2014-10-25

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Android 조건부 권한

나는 시장을 통해 판매 될 Android 앱을 제작 중입니다. 기본 응용 프로그램에는 아주 최소한의 권한이 필요합니다. 기본 응용 프로그램 고객은 무료 업그레이드로 사용할 라이브러리를 추가 할 수 있습니다. 그러나 이러한 추가 기능에는 추가 사용 권한과 기능이 필요합니다. (연락처, 카메라, 라이브 배경 화면 또는 홈 화면과 유사). 내 목표는 고객이 과도

android security permissions android-support-library feature-selection 2014-09-09

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SVM을 사용하는 시맨틱 역할 레이블링 시스템

SVM 분류 기준에 따라 작동하는 SRL (Semantic Role Labeling)을 알려주시겠습니까? Python 또는 Java를 선호합니다. 제 의도는 문장의 기능이 술어가 주어지면 어떻게 벡터로 표현되는지 배우는 것입니다. 감사합니다.

python machine-learning svm feature-selection semantic-analysis 2014-11-01

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SVM 용 벡터로 텍스트 기능 표현

시맨틱 역할 레이블링 (SRL) 작업을 배우고 있습니다. 나는 많은 것을 읽었으며, 이제는 텍스트 기능을 벡터로 표현하는 방법에 문제가 있습니다. 예를 들어 , 문장에 대한 : like, 몇 가지 기능은 다음과 같습니다 : 술어 동사 주어진 We like StackOverflow very much 이러한 기능을 대표 할 수있는 권리 방법은 무엇 the le

machine-learning nlp text-mining feature-selection semantic-analysis 2014-11-01

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Weka에서 CfsSubsetEval이 훈련 인스턴스를 이산화하는 것을 어떻게 막을 수 있습니까?

기능 하위 집합 선택을 수행하기 위해 Weka에서 CfsSubsetEval 클래스를 호출하는 Java 프로그램을 작성하려고합니다. CfsSubsetEval은 데이터 집합을 불연속 화합니다. 데이터 집합이 이미 이산화되어 있으므로이를 피하려고합니다. 다음은 이산화를 수행하는 CfsSubsetEval.java의 행입니다. @ATTRIBUTE class {tru

weka feature-selection discretization 2014-11-02

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캐럿 : 매트릭스 단위 작업을 사용하여 기능 선택 사용자 정의

간단한 질문 : caretSBF $ score 함수에서 행렬 연산을 사용할 수 있습니까? 동기 부여 : R의 큰 행렬을 사용하여 작업 할 때 원래 행렬 방식으로 작동하는 연산 [예 : rowMeans (X)]는 한 번에 한 행씩 접근하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 적용 (X, 1, 평균)]. rows = 1000000 cols = 100 X <- matri

r feature-selection r-caret 2014-09-19

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AdaBoost를 기능 선택에 어떻게 사용합니까?

큰 숫자 (~ 100k)에서 좋은 세트 기능을 선택하려면 AdaBoost를 사용하고 싶습니다. AdaBoost는 기능 세트를 반복하고 그들이 얼마나 잘 preform하는지에 따라 기능을 추가하여 작동합니다. 기존 피처 세트로 잘못 분류 된 샘플에서 잘 수행되는 피처를 선택합니다. 임 현재 열린 CV의 CvBoost에서 사용 중입니다. example work

c++ opencv machine-learning feature-selection adaboost 2014-09-21

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Neural Nets 혼합 실수 형 및 범주 형 입력 기능

내 질문의 세 가지 부분이 있습니다 : (1) 피드 포워드 신경망이 혼합 된 입력 기능을 처리 할 수 ​​있습니까 : 일부는 범주 형 (이산 값 : 예 : 낮음, 보통, 높음) 일부는 실제 가치가 있습니까? 입력 특징 변수의 총 수는 약 80 - 90이며, (감독 된) 분류 문제를 풀고 싶습니다. (2) 파트 (1)에 대한 답이 '예'라면, 나는 (Low

machine-learning neural-network random-forest feature-selection 2014-11-15

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새 X 데이터 세트에 기능 선택 적용

처음 포스터! 저는 입니다.은 새로운 데이터 과학이며 경쟁에 참여하기로 결정했습니다. 교육 데이터 세트 X (9999 행, 2000 열)에서 상위 10 %의 기능을 선택하는 코드를 작성했습니다. 내가 알 수없는 것은 새로운 AdaBoostRegressor를 사용하여 Y_val을 예측할 수 있도록이 동일한 기능 선택을 새로운 유효성 검사 데이터 세트 X_va

python scikit-learn feature-selection 2014-09-30

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