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Exercice

(Hé vous) C'est quoi ce son?

Les chansons sont d'abord des phénomènes analogiques : leur son n'est qu'un ensemble de vibrations de l'air. Pour analyser une chanson, vous devez la convertir en nombres pertinents. Les pièces du Million Song Dataset comportent douze mesures de timbre prises à intervalles réguliers tout au long de la chanson. (Le timbre est une mesure de la qualité perçue d'un son; par exemple, il permet de distinguer une voix d'un instrument à cordes ou de percussion.)

Dans ce chapitre, vous allez tenter de prédire l'année de parution d'une pièce à partir de son timbre. Autrement dit, vous allez utiliser ces mesures de timbre pour générer des caractéristiques pour les modèles. (Rappelez-vous que le terme feature en Machine Learning désigne une variable d'entrée dans un modèle. En statistique, on parle souvent de variables explicatives.)

Les données de timbre sont sous forme de matrice, où les lignes représentent les points dans le temps et les colonnes représentent les différentes mesures de timbre. Ainsi, toutes les matrices de timbre ont douze colonnes, mais le nombre de lignes varie d'une chanson à l'autre. La moyenne de chaque colonne estime la valeur moyenne d'une mesure de timbre pour l'ensemble de la chanson. On peut s'en servir pour générer douze caractéristiques pour le modèle.

Instructions

100 XP

timbre, qui contient les mesures de timbre pour « Poker Face » de Lady Gaga, a été prédefini dans votre espace de travail.

  • Utilisez colMeans() pour calculer les moyennes des colonnes de timbre. Assignez le résultat à mean_timbre.