Machine learning 用神经网络进行二元分类？
我有一个MxN顺序的数据集。我想用神经网络对这个数据集进行二进制分类。我在研究递归神经网络。尽管LSTM可以用于自动编码器，但我不确定它们是否可以用于分类（我正在尝试进行二进制分类）。我对神经网络和深度学习模型非常陌生，我不确定是否有办法用神经网络实现二元分类。我在我的数据集上尝试了Bernouli RBM。我不知道如何使用此模型进行分类。我还发现了管道（）。同样，我不知道如何实现我的目标Machine learning 用神经网络进行二元分类？,machine-learning,scikit-learn,neural-network,deep-learning,unsupervised-learning,Machine Learning,Scikit Learn,Neural Network,Deep Learning,Unsupervised Learning,我有一个MxN顺序的数据集。我想用神经网络对这个数据集进行二进制分类。我在研究递归神经网络。尽管LSTM可以用于自动编码器，但我不确定它们是否可以用于分类（我正在尝试进行二进制分类）。我对神经网络和深度学习模型非常陌生，我不确定是否有办法用神经网络实现二元分类。我在我的数据集上尝试了Bernouli RBM。我不知道如何使用此模型进行分类。我还发现了管道（）。同样，我不知道如何实现我的目标 任何帮助都将不胜感激 好吧，有些东西不对劲。如果您有未标记的数据，并且希望对其进行分类，则必须查看K-Me
任何帮助都将不胜感激 好吧，有些东西不对劲。如果您有未标记的数据，并且希望对其进行分类，则必须查看K-Means（）
关于LSTMs分类：您通过RNN层运行输入，获取最后一个输出，并将其输入到一些Conv/完全连接的层中，以处理您所知道的分类。因此，数据集如下所示。它是Mx3xN矩阵。其中M为每个受试者，3xN为每个受试者收集的数据。因此我有M（受试者）x 3xN。对不起，我没有正确描述我的数据集。我的目标是这样做：对于每个主题，我将把数据分成时间片（比如10个），我将使用8个时间片进行训练，剩余的2个用于预测。我期望的目标是一个二进制数，指示时间片中包含的数据是否与M个主题中的任何一个匹配（如果它与主题1或主题2，…，主题M匹配）。一种更简单的方法是将此任务表述为具有2^M个类的传统分类。