prediction

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    我想知道我可以做的實驗的算法列表,以根據輸入集合預測癌症或發熱或患者身上的任何事情。 。假設我有數以百萬計的數據,所以我想嘗試最好的算法來預測...我對數據挖掘和機器學習非常陌生......

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    我想在一個文件中表示一組標記實例(數據)作爲訓練數據送入LibSVM。對於this問題中提到的問題。這將包括, 登錄的時間 登錄時間 位置(國家代碼?) 一週 真實性日(0 - 非正品,1 - 正品) - 標籤 如何格式化該數據以輸入到SVM?

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    我很努力地弄清楚如何開始使用SVD和MovieLens/Netflix類型的數據集來進行評級預測。我非常感謝python/java中的簡單示例,或者所涉及的過程的基本僞代碼。有許多論文/文章總結了整體概念,但我不確定如何開始實施它,即使使用了一些建議的庫。 據我瞭解,我需要如下轉換我的初步數據集: 初始數據集: user movie rating 1 43 3 1 57

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    我想知道測試時間序列模型的好方法是什麼。假設我在時間域t1,t2,... tN中有一個時間序列。我有輸入,比如zt1,zt2,... ztN和輸出x1,x2 ... xN。現在,如果這是一個經典的數據挖掘問題,我可以使用已知的方法,如交叉驗證,一次性退出,70-30或其他方法。 但是,我應該如何處理測試我的模型與時間序列的問題?我應該在第一個t1,t2,... t(N-k)輸入上建立模型,並在最後

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    是否有圍繞AI的標準規則引擎/算法,可以預測用戶對特定類型產品(如衣服)的喜好。 我知道這是所有電子商務網站會殺死的一件事。但是我正在尋找理論模式,如果不是很準確,這將有助於更好地進行預測。

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    我有一個數據幀。第一列包含我的模型的預測分數(從0到100的範圍,預期較小的值在A類中,預計較大的值在B類中),第二列包含條目的實際分類(「 A級「或」B級「)。 如何獲得混淆矩陣爲R爲不同的截止值,因爲我不能決定,我應該定義值< 20或50 <爲A級了嗎? 如何與R有效地進行比較?

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    我在文檔的語料庫上使用了LDA,並找到了一些主題。我的代碼的輸出是兩個包含概率的矩陣。一個文檔 - 主題概率和另一個詞 - 主題概率。但我實際上不知道如何使用這些結果來預測新文檔的主題。我正在使用Gibbs抽樣。有誰知道如何? 謝謝

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    在許多試驗中,我對系統(x,y,z,..)有一些測量。系統產生一個真或假的輸出。我想採用我的數據併產生一個預測函數x,y,z,這將最能預測系統結果。 我習慣於近似平滑結果的方法,如近似圖,但不知道結果爲真/假時要搜索的術語。

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    有人知道是否存在Win32平臺的LDA算法(無論是庫還是應用程序)的一些實現?也許在C/C++或其他可以編譯的語言中?

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    我一直在尋找一種'預測字典',它使用iPhone和其他手機通過建議單詞來增加文本輸入的準確性。 有誰知道這樣的字典是否可用於Objective C/iOS? 或從頭開始創建一個方法/工具? 非常感謝重定向/鏈接/回覆, 基督教