Vega datalibデータ型推論

Vega datalib JSライブラリのdl.type.infer関数のドキュメントを調べています。 「型推論は、各値の型をテストし、null、未定義、またはNaN値を無視することによって実行されます。すべての型チェックを渡す最も具体的な型が返されます。 https://github.com/vega/datalib/wiki/Import#dl_type_infer データ型を評価するために各値に対してどのようなテストが行​​われますか?そして、「最も特殊なタイプ」は何を意味していますか?これに関する洞察は役に立ちます。ありがとうございました。 ベストアンサー 申し訳ありませんが、適切な答えはありません

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sklearnのRandomForestClassifierによるリアルタイム信号処理

私は、レーダーセンサーからのデータをリアルタイムに判断し、占有を検出しようとしています。同じセンサを使ってデータを生成しました。手動で注釈を付けました。私は列車とテストセットにデータを分割しました。トレーニングデータについては、データをそれぞれ約1秒分のデータに分割しています(使用している機能の一部が範囲や分散などの時間的なものです)。これらのウィンドウをシャッフルして乱数を作成します列車のセット。私はRandomForestClassifierを使ってデータを適合させました。私はテストセットで分類器を実行し、81%の精度を得ました。 私&#x306

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スタンフォードCS231nダウンロードデータセットの質問

私はスタンフォードcs231nコースからの神経回路網を自己学習しています。 割り当て1 を完了しようとしています。しかし、私はちょうどデータをダウンロードする方法に立ち往生しています。私はインストラクターに続き、 データをダウンロードする:開始コードを取得したら、   CIFAR-10データセットをダウンロードしてください。 assignment1 から次のコードを実行します。   ディレクトリ: cd cs231n/datasets ./get_datasets.sh 次のを “実行する”ことが何を意味するのか分かりません。何を正確に実行しますか?以前はRを使用していたので、「Rを実行する」という意味を理解しています。しか

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imageNetから画像やバウンディングボックスをダウンロードする方法は?

私は特定のクラス、例えば椅子に対してオブジェクトの検出を行っています。 imageNetから椅子の画像をダウンロードしたい。私はまた、imageNetから注釈xmlファイル(バウンディングボックス)をダウンロードしたいと思っています。 どちらもimageNetで提供されており、 ImageNet_Utils というツールを使ってダウンロードできました。 https://github.com/tzutalin/ImageNet_Utils しかし、ダウンロードしたイメージとバウンディングボックスには名前が一致しません。したがって、どのxmlファイルがどの画像用であるかを知ることは不可能です。 対応するイメージと注釈xmlファイルの名前が一致するように、imageNetからイメ

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k-meansクラスタリングのための有用な特徴の抽出

つまり、フィーチャが存在するかどうか、つまり 0 または 1 のデータセットがあるとします。クラスタリングに本当に役立つ機能を特定したいと思います。 私は4つの訓練の例があると言うのと同様。今度は、すべてのトレーニングの例で、つまり 1 というフィーチャがあるとします。さて、2つの機能についてもう少し話しましょう。共通するトレーニング例が多い場合、クラスタリングにあまり役立たない(ベン図の2つの重なり合った円を考えてみましょう)。だから、このようにして、私はクラスタリング、すなわちほとんど重複しない特徴に大きな影響を&#x

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回帰を階層化する

私は分類の問題に取り組んできました。そして、層別相互検証は、私が見つけた最も有用で簡単な手法の1つです。その場合、ターゲット変数のクラスと同じprorportionsを持つトレーニングと検証セットを構築することです。 私はそのような戦略が回帰に存在するかどうか疑問に思います。簡単なアプローチは、データを四分位数または十分位数に分割し、それぞれの四分位数と十分位数のトレーニングインスタンスと検証インスタンスの比率が同じであることを確認することです。 問題は、これを行うための標準的な方法があるかどうかです。もしそうなら、sklearnに&#

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ニューラルネットを使って非線形ベクトル自己回帰を構築する方法

私はVAR(vector Auto regression)に取り組んできました。これは、すべての変数間に線形関係がある場合、複数の出力値(連続)を予測します。私はそうするためにニューラルネットを使いたいので、変数間の非線形関係も含めることができます。 NNの特定のタイプがありますか? どうすればNNを使って実装できますか? ベストアンサー あなたが探している人工ニューラルネット(ANN)のタイプは、広く知られているサイクルのANNです。リカレントニューラルネットワーク(RNN)。 Vector Auto Regression(VAR)について言及してきたので、VARを比較するこの論文をチェックすることをお勧めします。 2つの異なる実

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クラスタリングによる断片的回帰

私は数値データ(3次元以上)を異なるクラスタにクラスタリングし、各クラスタでカーブフィッティングを行い、単一のモデルを使用するよりもはるかに高い精度を得ることができるかどうか疑問に思っていました。 線形回帰が好ましいので、線形近似に基づいてデータ点をクラスタリングする方法はありますか? これは、入力データと一致する結果が必要で、目に見えないデータが気にしないためです。データをハードコードしたり、ルックアップの仕組みを使用することはできません。その代わり、おおよその数学関数が望ましいでしょう。 既存の実&#x8

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Keras例外:ValueError:入力をチェックしているときにエラーが発生しました:conv2d_1_inputが形状(150,150,3)を持ちますが、シェイプ(256,256,3)

私は画像のマルチクラス分類に取り組んでいます。このために私はkerasでCNNモデルを作成しました。私はすでにすべての画像をサイズ(150,150,3)に前処理しました。ここにモデルの概要があります Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv2d_1 (Conv2D) (None, 146, 146, 32) 2432 _________________________________________________________________ max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 73, 73, 32) 0 _________________________________________________________________ conv2d_2 (Conv2D) (None, 71, 71, 64) 18496 _________________________________________________________________ max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 35, 35, 64) 0 _________________________________________________________________ conv2d_3 (Conv2D) (None, 33, 33, 64) 36928 _________________________________________________________________ max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 16, 16, 64) 0 _________________________________________________________________ conv2d_4 (Conv2D) (None, 14, 14, 128) 73856 _________________________________________________________________ max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 7, 7, 128) 0 _________________________________________________________________ flatten_1 (Flatten) (None, 6272) 0 _________________________________________________________________ dense_1 (Dense) (None, 300) 1881900 _________________________________________________________________ dense_2 (Dense) (None, 10) 3010 ================================================================= Total params: 2,016,622

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COCOキーポイント注釈ツール

私はCOCOのキーポイントに似たデータセットを作成していますが、私は人の骨格キーポイント(ジョイント)に注釈を付けるアノテーションツールを見つけるのに苦労しています。 ココのperson_keypoint_datasetのデータセットに注釈を付ける/ラベル付けするためにどのツールが使用されたか知っていますか? ベストアンサー 申し訳ありませんが、適切な答えはありません

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