prediction

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scikit-learn 및 mllib 예측의 차이점

Spark 2.0.0을 사용하여 이진 분류 용으로 훈련 된 SVM 모델에 문제가 있습니다. 동일한 데이터 세트를 사용하여 scikit-learn과 MLlib를 사용하여 동일한 로직을 따라했습니다. svc_model = SVC() svc_model.fit(X_train, y_train) print "supposed to be 1" print svc_m

python apache-spark scikit-learn apache-spark-mllib prediction 2016-12-21

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원시 데이터를 깊은 학습 기계에 이미지로 제공하고 주어진 클래스에 대한 이미지를 생성 할 것을 기대합니다.

저는 깊은 학습이 이미지와 관련된 많은 멋진 것들을 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 제가 직면하고있는 질문은 : 여러 클래스에 대한 큰 데이터의 비트 맵 이미지를 생성하여 심층 학습 이미지 처리 기계에 공급할 수 있으며, 훈련 된 시스템이 주어진 클래스의 이미지를 생성 할 것으로 기대합니다 ? 예를 들어 스포츠 경기를 예측합니다. 각 게임의 통계를 이미

image-processing neural-network artificial-intelligence deep-learning prediction 2016-12-28

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상관 관계 변수 그룹에서 나머지 변수를 가장 잘 나타내는 변수의 하위 집합을 어떻게 추론 할 수 있습니까?

나는 1684 개의 측정을하는 60 개의 센서 데이터 세트를 가지고 있습니다. 실험 중에 사용되는 센서의 수를 줄이고 나머지 센서 데이터를 사용하여 제거 된 센서를 예측합니다 (기계 학습을 사용하여). 데이터 (image 참조)를 살펴보고 X 센서를 제거하고 나머지 센서를 사용하여 동작을 예측할 수있는 센서 간의 강력한 상관 관계를 밝혀 냈습니다. 센서 세

machine-learning statistics correlation prediction information-theory 2017-01-03

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는 원래 값으로 잔차를 변환하는 방법 파이썬은

나는이 방법을 사용하여 시계열 데이터를 분해 할 수 statsmodels - from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose decomposition = seasonal_decompose(ts) trend = decomposition.trend seasonal = decomposition.seaso

python machine-learning time-series prediction statsmodels 2017-01-05

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R h20 신경망보기 예측

처음으로 h20 라이브러리의 신경망 기능을 사용하고 있으며 훈련 된 모델의 예측을 어떻게 볼 수 있는지 궁금합니다. 이상적으로는 데이터 프레임의 모든 예측을 보거나 테스트 데이터 프레임과 결합하여 데이터의 각 행에 대한 예측 및 실제를 볼 수 있습니다. 내가 그것을 알아 냈다고 생각 NN_model<- h2o.deeplearning( training_fra

r neural-network prediction 2017-01-11

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작은 데이터 세트 <200 샘플의 이진 분류

181 개의 샘플과 10 개의 피쳐 및 하나의 대상 변수로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 10 가지 기능은 숫자 적이며 연속적입니다. 나는 이진 분류를 수행해야한다. 나는 다음과 같은 작업을 수행 한 - I have performed 3 Fold cross validation and got following accuracy results using var

python machine-learning classification data-mining prediction 2017-01-12

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지원 벡터 머신 - R 코드 - 시간 시리즈의 잔여 오류 예측

R 코드를 사용하여 시계열의 잔류 오류를 예측하려고합니다. 내 데이터 세트는 다음과 같은 두 개의 열이 있습니다 (I는 처음 10 행에 샘플을 넣어 것입니다) : Observation Residuals 1 -0,087527458 2 -0,06907199 3 -0,066604145 4 -0,07796713 5 -0,081723932 6 -0,094

r svm prediction 2017-01-14

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멀티 스레딩을 개선하기위한 일반적인 팁 (C++)

나중에 멀티 쓰레딩 할 필요가 없다고 생각하지 않고 C++ 코드를 빌드했습니다. OpenMP로 3 개의 for 루프를 멀티 스레드했습니다. 단일 스레드 (bash가 time로 측정) 다음 성능 비교는 real 5m50.008s user 5m49.072s sys 0m0.877s 24 개 코어의 사용에 의해 실시간으로 감소 real 1m22.572s

c++ multithreading performance prediction 2016-12-05

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Weka : 예상 값

Weka에서 J48 분류기를 사용하여 예측합니다. 그러나 예측 결과에서 실제 인스턴스 값과 예측 된 인스턴스 값의 인스턴스 순서가 내가 작업중인 데이터 집합의 원래 순서 (즉, 행)와 일치하지 않음을 알았습니다. 무슨 일이 일어날 지 모르는 어떤 생각?

csv instance weka prediction j48 2016-12-15

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Azure ML : Azure ML 예측에 대한 신뢰도 설정은 무엇입니까? 그리고 그것은 조정될 수 있습니까?

부스터 트리 및 하이퍼 매개 변수 설정을 사용하여 일부 데이터에 몇 가지 모델을 구축했습니다. 그러나 예측을 위해 모델을 사용하려고 할 때 많은 데이터에 대한 예측 결과를 제공하지 않으며 일부는 데이터의 75 %까지 범위를 지정합니다. 나는 이것이 모델과 관련이 있다고 생각한다. 어떤 이유로 어떤 결과를 예측하지 못하기 때문에 예측의 신뢰 한계와 관련이 있

statistics prediction azure-machine-learning 2016-12-16

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