問題タブ [training-data]

AdaBoost.SAMME画像から HOG 特徴を抽出して、分類器 (特に、scikit-learn: multiclass Adaboost in scikit-learn ensembleを使用)に通すことができるようにしたいと考えています。

そのためには、画像を配列のようなものに変換する必要がありますshape = [n_samples, n_features]

しかし、画像から HOG 特徴を抽出した出力は 1D 配列です。これは私のコードの関連部分です:

を確認するfdと、次のような配列です。

最初の 9 行を取り、これがhog関数からの完全な出力であり、HOG 特徴を取得したこの画像がトレーニング データセットの最初の画像であると仮定します。

次に、1000 のトレーニング画像があるとすると、この HOG 情報はどのように表されX = [n_samples, n_features]ますか?

X以下の行は、分類器への入力として使用できる最初の行になりますか?

この HOG 値の行全体が 1 つの特徴と見なされますか? それともこれは間違っていますか？私が理解していることから、トレーニング サンプルは次の形式に準拠する必要があります。

誰かが顔認識のコンテキストで設定されたトレーニングが何を意味するのか説明してもらえますか?

私はジャーナルを読んでいて、次のようなページをよく目にします。

実験では、無作為に選んだ各人の 5 つのサンプルを使用してトレーニング セットを形成し、残りのサンプルをテストに使用します。

ありがとう

データセットがあり、データセットの特定の部分のみでキャレットをトレーニングして検証したいと考えています。私は2つのリストを持っています

と

これは、データ セットの行インデックスに対応します。train.ids$T1テストには使用する必要がありますが、トレーニングには使用するtest.ids$T1必要があります。T2 と T3 についても同様です。

使ってみた

しかし、これは trainControl を使用する正しい方法ではないようです。

どんな助けでも大歓迎です

2 つのサンプルを与えて、2 つのサンプルのうち良い方が高いスコアを返すようにすることで、ニューラル ネットワークをトレーニングしたいと考えています。トレーニングを行うと、特定のサンプルのスコアはわかりませんが、どのサンプルが優れているかはわかります。最終的には、特定のパターンのスコアを知りたいです。これをJavaで実装したいと思います。使用するのに適したフレームワークを知っている人はいますか? それとも私のアプローチに欠陥がありますか？

mydata2673 個の観測値と 23 個の変数を持つからトレーニング データとテスト データを作成したいと考えています。ただし、トレーニング データを差し引くだけではテスト セットを作成できません。

以下を実行すると、19 個の警告が表示され、結果には 20,062 個の観測値が含まれています。

私は何を間違っていますか？

私は特別なコース (ID を知っています) を持っています。このコースの成果物は、カスタマイズされたページの別の部分に表示する必要があります。

これは、mdl_assignments、mdl_quiz などのデータベース テーブルからこのコース ID に関連する成果物をレンダリングすることで実現できます。

しかし、毎週/トピック形式なしでコースコンテンツを表示する組み込みの方法があることを知りたい.

アーティファクトのタイトルとそれへのリンクだけが欲しい

注: course/view.php のコードを見ましたが、少し混乱しています。

私はmoodle 2.2を使用しています

前もって感謝します。

だから私はニューラルネットワークについて少し読んだことがあります.入力、出力、重み、活性化関数、隠れ層、3層アプローチ、およびいくつかの微積分に関係があると聞いていますが、これはプログラミングと何の関係がありますか?実際のニューラル ネットワーク。if ステートメント、while ループ、クラス、文字列、配列、ハッシュ、および並べ替えについて取り上げています。入力、出力、重み、活性化関数、微積分は、実際のプログラミングとどのような関係がありますか。特に算数の部分。そして、ニューラルネットワーク/プログラムを「トレーニング」できるコードをどのように記述しますか。私は初心者の質問をしているような気がします。