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使用机器学习算法检测模式
我正在阅读一篇关于设计模式逆向工程的文章，该文章的作者指出，使用机器学习算法难以检测适配器和策略模式 because these patterns have concrete definitions on their realization in code structure and system behavior . 任何人都可以更详细地描述为什么机器学习算法无法检测到这种模式 . 谢谢 . -
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基于matlab仿真的神经网络模式识别
我是matlab中这个神经网络的新手 . 我想用matlab仿真创建一个神经网络 . 该matlab仿真使用模式识别 . 我在Windows XP平台上运行 . 例如，我有一组圆形波形 . 我已经拔出了两极 . 这些极点将教我的神经网络它是圆形的，因此每当我输入另一组略微不同的圆形波形时，神经网络能够区分形状 . 目前，我已经提取了这三种形状的圆柱，圆柱体，圆形和矩形 . 但我对如何创建我的神经网... -
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使用模式识别matlab
我使用nprtool和乳腺癌数据集来生成用于学习目的的样本神经网络 . 以下代码由matlab nprtool（模式识别工具）生成（并稍加修改） . 然而，这只是为了训练网络，现在我需要输入一个输入（特征值，数据集中当前有9个特征值），并给出最可能的输出 . 有谁知道这是怎么做的，或者任何人都可以指出我正确的方向 . 任何帮助是极大的赞赏 . % Create Network numHiddenN... -
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线性svm与chi平方内核vs rbf内核
我有一个大约2000的特征向量 . 所有都是直方图功能 . 我不知道在我的情况下哪个是有效的：将SVM应用于RBF内核或卡方内核？ 在你的情况下，请你建议我有效的内核吗？ -
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如何设计机器学习功能[关闭]
您是否有一些建议或阅读如何为机器学习任务设计功能？即使对于神经网络，良好的输入特征也很重要 . 所选择的特征将影响所需数量的隐藏神经元和所需数量的训练样例 . 以下是一个示例问题，但我对一般的特征工程感兴趣 . A motivation example: 在观看拼图时会有什么好的输入（例如，15-puzzle或Sokoban）？是否有可能认识到哪两个国家更接近目标？ -
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机器学习，分类类型
我正在攻读我的机器学习（ML）课程，我有一个问题，就是根据我目前的知识找不到答案 . 假设我有以下数据集， att1 att2 att3 class 5 6 10 a 2 1 5 b 47 8 4 c 4 9 8 a 4 5 6 b 上面的数据集很清楚，我想我可以在训练数据集后对新的输入数据应用分类算法 . 由... -
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如何在神经网络模式识别工具箱中使用多个标签作为目标？
我试图在MATLAB中使用神经网络模式识别工具箱来识别我的数据集中的不同类型的类 . 我有一个21392 x 4表，列1-3我想用作预测器，第4列有14个不同类别的标签（字符串，如愤怒，悲伤，快乐，中性等） . 与MATLAB Classification Learner工具箱不同，神经网络模式识别工具箱似乎不允许我导入表并自动从中提取预测变量和响应 . 此外，我无法手动指定神经网络的输入和目标，... -
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内核函数的级联/线性组合
我有一个关于机器学习和特别是内核函数的问题 . 假设我们有一个Kernel函数，比如K（x），还有另一个不同的函数，比如K'（x） . 我想知道K（K'（x））是一个内核函数吗？也就是说，如果将内核函数的输出提供给另一个内核，它意味着什么？它有意义吗？ 另一个问题是关于众所周知的核的线性组合的预期行为，例如RBF，多项式和MLP . 假设MLP内核在分类任务中产生60％的准确度，而RBF产生85％... -
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我可以通过将吉他和弦音符与其他音符进行比较来检测它吗？
我的想法是，我可以尝试不同的方法，而不是使用DFT / FFT计算吉他和弦或音符 . 我打算如何做到这一点（在Python中） 记录自己演奏大量音符和和弦并将其存储为大型数据集 . 在此之后，我会创建另一个录制我的单个音符或和弦需要被识别的录音 . 以类似的方式我使用spearman的等级相关系数比较两个数据集，我可以将记录与数据集中的每个文件进行比较，并查看哪个音符或和弦最相似 . ... -
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使用基于CNN的面部检测器检测面部图案
我有一个基于CNN的物体探测器，在WIDER Face数据集上训练过 . 它可以成功检测给定图像中的人脸 . 现在，我试图在 Cloud ，房屋等中检测抽象面孔和极简主义的面部图案，但没有成功 . 最初，我认为基于神经网络的物体探测器会以某种方式推广，我可以降低检测阈值来检测这种模式，但这样的方案不起作用 . 除了收集和标记这样的训练样例（面部模式）以解决这个问题之外，还有什么方法吗？ -
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神经网络时间序列归一化
我使用LSTM作为时间序列预测网络中的隐藏层功能 . 是否需要输入规范化？如果是，data = data / sum（data）是否正确归一化？输出是否也应该通过输入进行标准化？