Musterverträge weka

Es gibt mehrere Optionen für die Regularisierungsfunktion R oben, was dazu führen sollte, dass die Optimierung das einfachste Modell bevorzugt (d. h. mit der niedrigsten Menge an “Masse”, die über geschätzte Koeffizienten verteilt ist). Wenn möglich, sollten koeffiziente Koeffizienten auch im Modell auf 0 reduziert werden, sodass sie vollständig ignoriert werden können. Es ist Wahnsinn, weil man in Weka so produktiv sein kann, ohne eine Codezeile zu schreiben. UND Sie tasten den Machine Learning/Model-Building/Selection-Prozess sofort. Ich brauche wirklich deine Hilfe. Ich folgte den Tutorial-Schritten, um Vorhersagen auf Weka zu machen. Es tritt jedoch ein Fehler auf: Problem bei der Auswertung des Klassifiers: Klassenindex ist negativ (nicht festgelegt)! Vielen Dank war es sehr nützlich. Ist es möglich, Trainingsmodell mit neuronalem Netzwerk und dann mit Entscheidungsbaum das trainierte Modell in Weka klassifiziert ? wenn es möglich ist, wie wir es tun können? und wie können wir in dieser Situation Testdatensätze verwenden? Eine maschinelle Lerntechnik wie die binäre Klassifizierung erfordert mindestens zwei komplementäre Algorithmen, die in separaten Phasen arbeiten. Während einer Trainingsphase passt ein Algorithmus auf ein statistisches Modell, das auf einer Reihe von Eingaben basiert. Nach dem Training kann ein separater Algorithmus das trainierte statistische Modell verwenden, um Ergebnisse bei zuvor nicht sichtbaren Eingaben vorherzusagen.

Mathematisch arbeiten diese Algorithmen auf numerisch codierten Features von Eingabedaten, wobei jedes Feature einer Eingabevariablen Xi im zugrunde liegenden statistischen Modell zugeordnet ist. Algorithmen, die auch die richtige Ausgabekategorie eines Eingangs während des Trainings kennen, werden als überwacht bezeichnet (im Gegensatz zu unbeaufsichtigten Techniken, die die Ausgabekategorie der Inputs während des Trainings nicht kennen). Im Falle von prädiktiven Regressionsmodellen für MBT können wir davon ausgehen, dass Ausgänge beschriftet werden (obwohl es sicherlich einige interessante Anwendungen für unbeaufsichtigte Modelle in MBT gibt, die wir hier nicht untersuchen werden). Aber wenn ich mein Modell validieren möchte, stelle ich fest, dass es keine direkte Möglichkeit gibt, CV zu verwenden oder direkt über die Daten zu teilen, die von model1.model verwendet werden. Ich muss unbedingt “training.arff” neu laden, den Lebenslauf verwenden und sehen, wie es “Modell für Trainingsdaten erstellen” heißt, was bedeutet, dass es ein anderes Modell generiert. Unter dieser Formulierung wird die Schätzung der Parameter “jPure() _classCallCheck(this, Pure); return _super.apply(this, arguments); > bedeutet die Lösung eines Optimierungsproblems, das die Differenz zwischen den beobachteten und vorhergesagten Werten für Y minimiert. Die ursprünglichen Autoren des GLM zeigten eine Erwartungsmaximierungsformulierung dieser Modellanpassung, die für alle GLMs funktioniert [35]. Das Trainingsproblem kann auch in Form einer Verlustfunktion ausgedrückt werden, die auf Y und `Pure() definiert ist() _classCallCheck(dies, Rein); _super.apply(this, arguments); >: Der adaptive Fuzzy c-means Algorithmus (AFCM) [34] ist eine unbeaufsichtigte Technik, die Daten durch iterative Berechnung einer fuzzy-Mitgliedschaftsfunktion, Mittelwertschätzungen für jede Gewebeklasse und eine Schätzung der im Bild vorhandenen Intensitätsinhomogenitäten gruppiert. Die Fuzzy-Mitgliedschaftsfunktion, die auf Null und eins beschränkt ist, spiegelt den Grad der Ähnlichkeit zwischen dem Datenwert an dieser Position und dem prototypischen Datenwert oder Zentroid seiner Klasse wider. Daher bedeutet ein hoher Mitgliedswert in der Nähe der Einheit, dass der Datenwert an diesem Speicherort “nahe” am Schwerpunkt für diese bestimmte Klasse liegt. AFCM verallgemeinert den fuzzy c-means Algorithmus [20, 33] zu Bildern mit Intensitätsinhomogenitäten, die als glatt variierendes Verstärkungsfeld modelliert werden.



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