ラベル 人工知能

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深い学習のためのビデオ抄録の開発のレビュー

今日、都市生活のペースはますます高速化しており、一部のビデオをブラウズしている間に完全なビデオを見るのに多くの時間を費やすことは望ましくありません。 多くの場合、ユーザーはこのビデオの最も重要な情報を知りたいだけであり、この要求に基づいて、グアモと他の映画評論家は非常に注目を集めています。 この時点で、ビデオの要約はその価値を示しています。 動画の概要とは何ですか? ビデオ要約は、ビデオの構造およ […]

スコアカードスコアカードモデル

式 Woe = ln(オッズ)、beitaは回帰係数、althaは切片、nは変数の数、offsetはオフセット(リスク優先度に依存する)、スケールファクタ係数です。 総合評価。 または、マイナス記号を削除します。 証拠の重さを伴うロジスティック回帰 スケール係数とオフセットは次のとおりです。 良いと悪いの比率を50とすると、対応するスコアは600であり、ある基準では、スコアは20ポイント増加します […]

Spark2線形回帰線形回帰

回帰正則化法(Lasso、Ridge、およびElasticNet)は、高次元データセットとデータセット変数の間の多重共線性の場合にうまく機能します。 数学的に、ElasticNetは、L1とL2の正則化項の凸の組み合わせとして定義されています。 αを適切に設定することにより、ElasticNetは特別なケースとしてL1とL2の正則化を含む。 例えば、線形回帰モデルがパラメータαを1に設定して訓練さ […]

Spark MLlibデータ前処理 – フィーチャ変換

Tokenizer (ワードブレーカー) アルゴリズムの紹介: トークン化は、テキストを独立した個人(通常は単語)に分割します。 RegexTokenizerは、正規表現に基づいてより多くのパーティショニングオプションを提供します。 デフォルトでは、パラメータ "pattern"はテキストを区切るセパレータです。 または、単語のセグメンテーション結果に可能性のあるすべての一致を […]

機械学習_ノートを読む

機械学習プロセス:トレーニングサンプルに従ってモデルを取得し、実際のデータ入力結果を使用してマークスペース(出力スペースとも呼ばれます)を取得します。 一般に、予測空間((x1、y1)、(x2、y2)、…..(xn、yn))を学習することにより、入力制御Xから出力空間Yへの写像fを作成することである。 X→y。 離散値を予測する場合、そのような学習タスクは「分類」分類と呼ばれ、連続値を […]

時系列の理解と成長分析

時系列 異なる時期に同じ現象が連続して観察される一連の この本では、観測値をt、観測値をYとすると、Yi(i = 1,2、…、n)は時刻tiの観測値 静止時系列、非定常時系列 時系列分類: a、トレンド(T) b、季節(S) c、周期性(C) d、ランダムまたは不規則な変動(I) グラフィカルな説明 図面を使用して、時間の経過とともにデータのパターンや傾向を判断することができます。 成 […]

重要なテスト

線形関係テスト 独立変数と従属変数との間に線形関係が存在する限り、F検定は合格することができるが、独立変数と従属変数の間の有意な線形関係 b。従属変数yとkの独立変数との間の関係が重要であるかどうか、全体的な有意性検定とも呼ばれます。 仮定を立てる H0: = = … = = 0有意な関係はない H1: 、 、…、 少なくとも1つは0に等しくない テストFの統計を計算する […]

残余分析

残余分析 回帰モデル y = + + 仮定 期待値0、等分散、正規分布を持つ確率変数です。仮説が真であるかどうかを判断する方法の1つは、残差分析です。 残余 従属価値観 推定された回帰式から得られた予測値 eで示される差は、推定回帰式を用いた予測を反映する そして、誤差が生じた場合、i番目の観測の残差は次のように書くことができます。 = – 残差地図による判断 残差地図を分析して誤差項 […]

重要なテスト

回帰分析のテストには、線形関係テスト、回帰係数テスト 線形関係テスト ステップ1:仮説を立てる H0: = 0 2つの変数間の線形関係は重要ではありません 説明: 線形関係のテストは、実際には、独立変数xと従属変数yとの間の線形関係が重要かどうか、または線形モデルを使用できるかどうかを示します。 + + 表現する ステップ2:統計の作成と計算 説明: SSRは対応する自由度で除算されます(SSRの […]

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