返回信息流楼主最近在看机器学习的相关资料,脑洞大开,想要设计一个二值分类器:
输入妹子的照片、以及年龄、家乡、性格等相关信息;
然后以此为依据设计一个二值分类器,判断妹子是不是适合自己。
应该使用什么样的分类算法。。。?
[ema0]
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / ml-dm / #17798同步于 2015/12/15
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ML_DM机器人发帖
怎样设计一个妹子分类算法?
kumobot
2015/12/15镜像同步48 回复
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9 条回复
作为一个有监督问题,你需要标注好的数据,也就是说要有你喜欢的妹子的相关信息。
回归的思路:若干妹子照片等相关信息,根据你的偏好打分,做回归;但是涉及到图像,一般data-hungry的。
还有无监督推荐系统的思路:先用先验知识选出一些有代表性的妹子,比如:刘诗诗(照片,28,北京,温柔)等等不同类型的妹子信息,然后让被测者选择一个或者若干个,再用图像的neural coding和年龄等信息(分配或者训练权重)做检索,得到数据库中与之最相似的妹子的top k个。
不过两种方法都不太好,但是暂时也就想到这两个比较可行的方法
层主好专业!赞!!
【 在 soeaver 的大作中提到: 】
: 作为一个有监督问题,你需要标注好的数据,也就是说要有你喜欢的妹子的相关信息。
: 回归的思路:若干妹子照片等相关信息,你根据的偏好打分,做回归;但是涉及到图像,一般data-hungry的。
: 还有推荐系统的思路:先用先验知识选出一些有代表性的妹子,比如:刘诗诗(照片,28,北京,温柔)等等不同类型的妹子信息,然后让被测者选择一个或者若干个,再用图像的neural coding和年龄等信息(分配或者训练权重)做检索,得到数据库中与之最相似的妹子。
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【 在 soeaver (Shin-Hye) 的大作中提到: 】
: 作为一个有监督问题,你需要标注好的数据,也就是说要有你喜欢的妹子的相关信息。
: 回归的思路:若干妹子照片等相关信息,你根据的偏好打分,做回归;但是涉及到图像,一般data-hungry的。
: 还有推荐系统的思路:先用先验知识选出一些有代表性的妹子,比如:刘诗诗(照片,28,北京,温柔)等等不同类型的妹子信息,然后让被测者选择一个或者若干个,再用图像的neural coding和年龄等信息(分配或者训练权重)做检索,得到数据库中与之最相似的妹子。
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【 在 soeaver (Shin-Hye) 的大作中提到: 】
: 作为一个有监督问题,你需要标注好的数据,也就是说要有你喜欢的妹子的相关信息。
: 回归的思路:若干妹子照片等相关信息,你根据的偏好打分,做回归;但是涉及到图像,一般data-hungry的。
: 还有推荐系统的思路:先用先验知识选出一些有代表性的妹子,比如:刘诗诗(照片,28,北京,温柔)等等不同类型的妹子信息,然后让被测者选择一个或者若干个,再用图像的neural coding和年龄等信息(分配或者训练权重)做检索,得到数据库中与之最相似的妹子。
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