Функция Извлечение для обучения

Question

У меня возникли проблемы с использованием выделения признаков для классификации объектов. Мне нужно классифицировать различные типы автомобилей, но я не знаю, какую технику извлечения объектов использовать для целей обучения.

Короче Как я могу сделать вывод, что (Допустим) Алгоритм хорошо для моей цели, и какие функции я должен искать? `

Также скажите мне, если есть какие-либо module осуществить выделение признаков в python.

Answer 1

Методы, которые вы будете использовать при обучении машинам, будут зависеть от ваших дескрипторов. Являются ли они непрерывными или дискретными? Охарактеризует ли ваш оракул непрерывное значение или находит дискретный?

• Например, если ваш выход непрерывно, вы можете использовать линейную регрессию, SVM ...
• Для дискретного выхода, вы можете полагаться на деревья решений, к-средств или любой методики кластеризации, множественного дискриминантного анализа ,
• Нейронные сети могут использоваться для обоих.

Работа с дискретными описателей может быть немного сложнее, вы можете:

• превратить их в непрерывных переменных
• использование регрессионных деревьев, кластеризация деревья, и т.д.

Если вы у вас много дескрипторов, вам может потребоваться выбрать ваши дескрипторы на этапе предварительной обработки (выбор функции); вы можете сделать это с помощью прямого выбора, например.

Вы действительно найдете много вещей в R, поэтому я предлагаю вам позвонить R из вашего кода Python. Подробнее по этой ссылке (http://scienceoss.com/rpy-statistics-in-r-from-python/).

Cheers