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数据集的决策树和神经网络
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我正在研究对数据集同时使用决策树和神经网络的优缺点。我一直在互联网上寻找答案，但我似乎找到的所有答案都是从大的角度来看每个问题的利弊。基本上，我试图弄清楚为什么决策树和神经网络对特定的数据集是有好处的。我假设无论数据集是大是小，离群值和丢失的数据都会对使用决策树或神经网络的准确性或不准确性产生影响。提前感谢
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
你能建议我在课堂实验中使用大约1000到10000的中等大小的数据集进行神经网络回归吗？波士顿住宅数据集但它们看起来确实很小。另一方面，我知道其他数据集，如齐洛价格，但它们似乎非常大，以探索不同类型的神经网络<
浏览 0提问于2020-07-20得票数 0
我正在尝试在自定义的大型数据集上构建暹罗神经网络和在这种情况下可以使用ImageDataGenerator吗？假设数据集非常
浏览 4提问于2017-01-13得票数 11
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多核神经网络训练
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我的神经网络是一个经典的前馈反向传播。我有一个历史数据集，其中包括：
对于每个线程，训练数据被分解成同样大的批。每个线程执行向前和向后传播。每个线程的权重和</em
浏览 4提问于2014-05-06得票数 4
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图像表明，传统的机器学习算法经过一定量的数据后，性能趋于平稳，而深度学习算法的性能随着数据量的增加而提高。与机器学习模型的手动特征选择相比，深度学习方法是否能自动学习重要的特征？
浏览 0提问于2019-05-10得票数 2
我的输入层为98个浮动值-5.0 <x< 5.0，单个节点浮点数输出的值为-5.0 <x< 5.0我最有困难的部分是激活函数。如果输入和输出值为-5.0 <x< 5.0，那么使用的最佳激活函数是什么。另外，如果您知道哪种类型的神经网络(LSTM，CNN)，退出，隐藏层的#，batch_size和优化器是最好的使用这样的数据集，这也是值得赞赏的。尽管有大量
浏览 1提问于2018-05-10得票数 0
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尺度神经网络
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当使用神经网络(TensorFlow:深度神经回归)时，当将训练数据从样本增加到整个数据(例如10倍大的数据集)时，您应该对模型体系结构(更深/更宽)、学习速度和一般的超参数进行哪些更改？在这些变化中，有多少尝试和错误涉及到启发式逻辑？
浏览 0提问于2019-03-21得票数 6
我们已经知道了如何将大数据写入我们的PostgreSQL数据库。我们希望将这些(归一化)数据运行到Orange的车载神经网络中。我们的首席程序员说，他认为，如果我们从大PostgreSQL数据中直接将Orange神经网络输入Orange神经网络，那么Orange很可能会被这么大量的数据所窒息。这里有人对这个问题有经验吗？我们是否应该编写一个小部件来缓存数据并将其以离散块的形式输入到神经网络中？这里有
浏览 0提问于2018-10-06得票数 1
在这种情况下，需要强大的CPU，因为它是一个大数据集，它需要更多的内存，所以GPU不是CPU，而是解决方案。提前谢谢。
如果问题的任何部分不清楚，请评论。
浏览 0提问于2019-03-24得票数 1
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我在一个火炬/ Lua项目中工作，在该项目中我实现了一个人工神经网络模型。一切都正常，但现在我想以以下方式修改我的代码。由于我的输入数据集非常大，所以我想将其划分为N=20范围。然后，我只想在第一个数据集上训练我的神经网络，然后并行地测试其他的N1=19跨。
为了运行所有这些并行作业，我需要将我的神经网络模型细节保存到一个文件中，然后将它加载到每19个作业中。中有任何方法可以正确地“编写”一个人工神经网络模型来存档吗？
浏览 3提问于2015-10-22得票数 9
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我想使用MATLAB神经网络工具箱在KTH数据集中进行语音识别。现在，我的训练数据是如此之大，以至于我无法立即将它们加载到一个用于批量训练的大型矩阵中。我发现的一个解决方案是使用增量式培训，同时使用对数据块的适应性。但据我所知，这可能会降低准确性。
我之前用的是NICO工具箱。有办法在MATLAB中对这么大的数据集进行批量培训吗？
浏览 2提问于2014-03-02得票数 1
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如何提高MLP神经网络的精度
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我正在努力提高我的模型在UCI乳腺癌数据集上的准确性。有426条记录，这是一个二进制分类模型。批次大小:整个数据集上的批处理梯度下降，对于随机数据集，它是1/1，小批处理需要16批。它们都显示出相同的准确性。学习率为0.00095，历元为50。以下是随机梯度
浏览 0提问于2022-10-23得票数 0
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我试图为3种神经网络建立一个多数投票系统，我遇到了套袋法的概念。实际上，我想使用神经网络作为弱学习者(我知道它是可争论，但一些论文已经尝试过，我也想尝试)。我读到，套袋可以提高弱学习者的整体准确性，但正如你所看到的，我只有3个学习者，而且没有任何关于使用神经网络的明确信息。经过一些阅读，我才发现，通过线性的方式使用训练的NNs的输出，我可以利用神经网络来进行集成学习。如果我想按步骤详细说明这一点，我会写：从培训席，构建3个
浏览 0提问于2019-08-28得票数 1
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我想在MATLAB中定义一个用RBF神经网络逼近的函数。
RBF需要三个参数：“单位中心”、“σ”和“权重”。我有一个由1000条记录和10个特征组成的数据集。第二个问题:我通过数据集上的k-means聚类定义了“单位中心”。这是三个集群中心。对于"sigma“和"weight”参数，我应该定义一个与“单位中心”大小相同的矩阵？单位中心是3*10大小的矩阵。另外两个RBF参数应该以3in10大小赋
浏览 2提问于2013-07-04得票数 0
我目前正在使用excel工作表中的数据集来训练我的系统。下面是指向我正在使用的示例数据集的链接：，这里是我使用的代码：import xlrd if(deriv
浏览 4提问于2016-06-30得票数 0
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神经网络(NN)现在非常流行，但是可靠性如何呢？他们说，它在1000个测试数据上进行了测试。嗯，这还不够，10000或更多呢？对于未经测试或看不见的数据，您能说些什么？我的意思不仅仅是提出缺乏数据的问题，而是NN的黑箱性质。高斯过程是，我发现“更安全”，因为输出可以导出为某种分布(尽管这取决于您选择的内核)，至少我知道未见的数据将返回与类似的已见数据类似的预测。当输入数据发生变化时，我可以安全地假设从NN获得连续的结果吗？谢谢。
相似主题
浏览 1提问于2017-05-22得票数 0
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word2vec需要多少数据？是否有有用的公共数据集？下面是Kaggle的word2vec教程，它使用50,000部电影评论。
浏览 0提问于2016-07-27得票数 4
我有2套图像补丁数据，即培训和测试集。这两个文件都已写入LMDB文件。我使用Caffe在这个数据上运行卷积神经网络。问题是，存储在硬盘上的数据占用了相当大的空间，并且阻碍了我引入更多的训练数据，并故意增加噪声，从而使我的模型更加健壮。目前，我正在使用python从培训数据集的图像中生成补丁。
浏览 3提问于2016-08-22得票数 1
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我试图寻找人脸检测神经网络/libs/工具(没有matlab)，这些工具是鲁棒的检测(不是识别)人脸，但不需要双眼和嘴巴都能找到人脸。换句话说，它也应该检测轮廓中的面孔。此外，是否有大的图像数据集用于对象检测任务，其中包括“脸”类。
有人有线索吗？(同样的问题是车牌检测(也不是识别))
浏览 2提问于2017-05-15得票数 0
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