«data-mining» etiketlenmiş sorular

K-aracı küme analizinde yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Anladığım kadarıyla, bu yöntem HERHANGİ BİR varsayım gerektirmez, yani, bana bir veri kümesi ve önceden belirlenmiş sayıda küme verir, k ve ben sadece küme içindeki kare hataların (SSE) en aza indirgenen bu algoritmayı uygularım hata. Yani k-aracı aslında bir optimizasyon problemidir. K-araçlarının …

365 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

Veri madenciliği, istatistik, makine öğrenmesi ve AI arasındaki fark nedir? Çok benzer problemleri çözmeye çalışan 4 alan olduklarını söylemek doğru olur mu? Farklı yaklaşımlarla? Tam olarak ortak noktaları nedir ve nereleri farklıdır? Aralarında bir çeşit hiyerarşi varsa, ne olurdu? Daha önce de benzer sorular sorulmuştu ama hala anlamadım: Veri Madenciliği …

208 machine-learning  data-mining 

Bir veri madenciliği kitabı okuyorum ve sınıflayıcıların tahmin performansını değerlendirmenin bir aracı olarak Kappa istatistiklerinden bahsetti. Ancak bunu anlayamıyorum. Ayrıca Wikipedia'yı da kontrol ettim ama bu da yardımcı olmadı: https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa . Cohen'in kappa sınıflandırıcıların öngörü performansını değerlendirmede nasıl yardımcı olur? Ne anlatıyor? % 100 kappa'nın sınıflandırıcının rastgele bir sınıflandırıcıyla tamamen …

131 classification  data-mining  cohens-kappa 

Rastgele ormanlar kara kutu olarak kabul edilir, ancak son zamanlarda rastgele bir ormandan hangi bilgilerin elde edilebileceğini düşünüyordum? En belirgin şey değişkenlerin önemidir, en basit değişkende, sadece değişkenlerin oluşum sayısını hesaplayarak yapılabilir. Düşündüğüm ikinci şey etkileşimler. Ağaç sayısı yeterince büyükse, o zaman değişken çiftlerinin oluşum sayısının test edilebildiğini düşünüyorum (ki …

127 machine-learning  data-mining  interaction  random-forest  cart 

Bir süredir veri madenciliği ve makine öğrenimi ile çok ilgilenmiştim , kısmen okulda o alanda yoğunlaştığım için, aynı zamanda sadece programlamadan biraz daha fazla düşünce gerektiren sorunları çözmeye çalışırken gerçekten çok daha heyecanlı olduğum için bilgi ve kimin çözümü çok formlara sahip olabilir. Araştırmacı / bilim adamı geçmişim yok, veri …

73 machine-learning  data-mining  careers  phd 

Bir yerlerde, çok boyutlu ve seyrek verilere sahip olduğumuzda klasik mesafelerin (Öklid mesafesi gibi) zayıf şekilde ayırt edici hale geldiğini gördüm. Neden? Öklid mesafesinin iyi performans göstermediği iki seyrek veri vektöründen bir örneğiniz var mı? Bu durumda hangi benzerliği kullanmalıyız?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

Veri madenciliği ve makine öğrenmesi o kadar popüler hale gelmiş gibi görünüyor ki, artık hemen hemen her CS öğrencisi sınıflandırıcılar, kümeleme, istatistiksel NLP… vb. Sorum şu: Bir veri madencisinin onu diğerlerinden farklı kılacak beceriler nelerdir? Onu o kadar kolay olmayan, onun gibi biri gibi biri yapması için.

71 machine-learning  data-mining 

Bir simülasyon çalışması için, mevcut bir değişkenine önceden tanımlanmış (popülasyon) bir korelasyon gösteren rastgele değişkenler oluşturmalıyım .YYY RPaketlere baktım copulave CDVinebelirli bir bağımlılık yapısına sahip rastgele çok değişkenli dağılımlar üretebiliyorum. Bununla birlikte, ortaya çıkan değişkenlerden birini mevcut bir değişkene sabitlemek mümkün değildir. Herhangi bir fikir ve mevcut fonksiyonlara bağlantılar takdir …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Modelleri geniş bir veri kümesine sığdırmaya çalışırken, ortak tavsiye, verileri üç bölüme ayırmaktır: eğitim, doğrulama ve test veri kümesi. Bunun nedeni, modellerin genellikle üç "seviye" parametresine sahip olmalarıdır: ilk "parametre", model sınıfıdır (örneğin, SVM, sinir ağı, rasgele orman), ikinci parametre grubu, "düzenlileştirme" parametreleri veya "hiperparametreler" dir ( örneğin, kement ceza …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

Kartezyen koordinatlarda (standart, günlük bir çizimde) çizilen verilerin görüntüsünü alacak ve grafikte çizilen noktaların koordinatlarını çıkaracak herhangi bir yazılımı (tercihen ücretsiz, tercihen açık kaynaklı) deneyime sahip olan var mı? Temel olarak, bu bir veri madenciliği problemi ve ters bir veri görselleştirme problemidir.

56 data-visualization  data-mining  software 

Ya da daha fazla "olacak" mı? Büyük Veri , istatistikleri ve ilgili bilgileri daha da önemli hale getirir ancak Örnekleme Teorisinin altını çizer. Bu yutturmaca 'Büyük Veri' etrafında gördüm ve "neden" her şeyi analiz etmek isteyeyim merak ediyorum yardımcı olamaz ? "Örnekleme Teorisi" nin tasarlanması / uygulanması / icat edilmesi …

54 sampling  data-mining  large-data 

Biliyorum, konu dışı gibi gelebilir ama beni duyun. Yığın Taşması'nda ve burada yayınlara oy veriyoruz, bunların hepsi tablo halinde saklanıyor. Örneğin: gönderen kimliği seçmen kimliği oy türü ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3 3 2000-1-1 10:00:01 10 5 2 2000-1-1 10:00:01 ... ve bunun gibi. …

51 time-series  hypothesis-testing  data-mining  markov-process  censoring 

Verileri kümelemek için algoritmalar çalıştım (denetimsiz öğrenme): EM ve k-araçları. Aşağıdakileri okumaya devam ediyorum: k-aracı, kümelerin küresel olduğu varsayımlarıyla birlikte EM'nin bir çeşididir. Birisi yukarıdaki cümleyi açıklayabilir mi? Küresel olanın ne anlama geldiğini ve kmeans ve EM'in birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamıyorum, çünkü biri olasılıksal ödevini diğeri ise deterministik bir …

50 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  expectation-maximization 

Denetimsiz öğrenmeye ilişkin (kümelenme gibi), performansı değerlendirmek için herhangi bir ölçüm var mı?

48 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

Sadece ayaklarımın istatistiklerini ıslattığım için üzgünüm, eğer bu soru mantıklı gelmiyorsa. Gizli aramaları (haksız kumarhaneler, zar atma vb.) Ve sinir ağlarını tahmin etmek için Markov modellerini ve kullanıcıların arama motorundaki tıklamaları incelemek için kullandım. Her ikisinde de gözlemleri kullanarak çözmeye çalıştığımız gizli durumlar vardı. Anladığım kadarıyla ikisi de gizli durumları …

40 data-mining  algorithms  neural-networks  markov-process