学校のプロジェクトでは、UCI リポジトリからデータセットを選択し、「フィード フォワード ラッパー」機能選択で処理した後、KNN でデータを分類する必要があります。「フィードフォワードラッパー」をグーグルで検索しても何も得られません...誰かが私にそれが何であるかを説明できますか? さらに良いことに、この課題を完了するための手順を教えてください。「データ型」「属性の種類」「属性の数」はどのようなデータを選べばよいですか？
ベスト、ファティ
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私の最初の推測では、先生は、フィードフォワード ニューラル ネットワーク(多層パーセプトロン (MLP) とも呼ばれます) を使用し、その出力を KNN の入力として使用することを望んでいると思います。MLP をどのようにトレーニングするかはわかりませんが、ある程度は理にかなっています。
データセットの選択方法について: アイリス データセットのような単純なものから始めます。これには 4 つの次元と 3 つのクラスがあります。これは、アルゴリズムが非常に高速に処理されることを意味し、適切なパフォーマンスを得ることができるはずです。アルゴリズムが Iris で適切に実行されたら、より大きなセットを選択できます。
于 2012-12-05T17:19:21.420 に答える
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回答ありがとうございます、課題文の間違いでした。どうやら、Google がかなりの量の情報を生成するのは、単に「前方特徴選択」です。
于 2013-01-02T08:43:58.803 に答える