comment générer un algorithme de classification pour l'apprentissage automatique de vecteurs de caractéristiques - apprentissage automatique, classification

Dans les problèmes de classification traditionnels d'apprentissage automatique, le classificateur accepte un vecteur de caractéristiques en entrée et se classe dans l'une des classes prédéterminées.

Dans mon scénario, je dois prendre un vecteur de fonctionnalité d'entrée

Fin = (fi1, fi2, fi3.... fin)

et apprendre à sortir un autre vecteur caractéristique comme

Fout = (fo1, fo2, fo3,....fon)

Comment peut-on y parvenir en utilisant des classificateurs généraux comme ANN, arbres de décision ou svm.

Réponses:

Si vous voulez utiliser des "classificateurs généraux", votre seule option est de prédire chaque élément de vecteur individuellement, c'est-à-dire d'apprendre un modèle pour prédire la première caractéristique, la prédire et la répéter n fois.

Il est également possible de prédire des sorties structurées telles que des vecteurs de caractéristiques. apprentissage relationnel statistique techniques. C’est un domaine beaucoup moins mature que l’apprentissage automatique traditionnel et plus difficile à comprendre et à utiliser. De plus, il y a beaucoup moins d'outils disponibles.