Какой алгоритм я должен выбрать из KNN и CNN для аудио двоичной классификации?

Question

Какой алгоритм я должен выбрать из KNN и CNN для аудио двоичной классификации?

, посмотрите ниже код

#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8
'''黄哥Python'''


def get_substring_indices(text, s):
    result = [i for i in range(len(text)) if text.startswith(s, i)]
    return result


if __name__ == '__main__':
    text = "How much wood would a wood chuck chuck if a wood chuck could chuck wood?"
    s = 'wood'
    print get_substring_indices(text, s)

-2

machine-learning deep-learning knn

задан pouyan 17 January 2019 в 06:57

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

machine-learning deep-learning knn

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

В KNN выход полностью зависит от ближайших соседей, что может быть или не быть хорошим выбором. Также он чувствителен к метрикам расстояния. Больше вы можете найти здесь здесь . И отличная дискуссия о ее метриках расстояний может быть полезной для вас.

С другой стороны, CNN извлекает признаки из входных данных. Которые очень полезны для проведения анализа. И недавний успех в CNN специально wavenet для аудио приложения, я предпочту пойти с CNN.

Редактировать: Учитывая ваш размер данных, CNN не является хорошим вариантом здесь.