Khoa học dữ liệu

Tôi có một tập dữ liệu có thuộc tính lớp nhị phân. Có 623 trường hợp với lớp +1 (ung thư dương tính) và 101.671 trường hợp với lớp -1 (ung thư âm tính). Tôi đã thử các thuật toán khác nhau (Naive Bayes, Random Forest, AODE, C4.5) và tất …

11 classification  random-forest  decision-trees  unbalanced-classes 

Tôi đang làm việc để thiết lập một bộ máy ảo để thử nghiệm với Spark trước khi tôi đi ra ngoài và chi tiền để xây dựng một cụm với một số phần cứng. Ghi chú nhanh: Tôi là một học giả có nền tảng về học máy ứng …

11 python  apache-spark  pyspark  ipython 

Tôi muốn tránh quá nhiều trong rừng ngẫu nhiên. Về vấn đề này, tôi dự định sử dụng mtry, bitsize và maxnodes, v.v. Bạn có thể giúp tôi chọn giá trị cho các tham số này không? Tôi đang sử dụng R. Ngoài ra, nếu có thể, vui lòng cho …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

Gần đây tôi đã phát hiện ra gói R mới để kết nối với API LinkedIn. Thật không may, API LinkedIn có vẻ khá hạn chế để bắt đầu; ví dụ: bạn chỉ có thể nhận dữ liệu cơ bản về các công ty và điều này được tách ra …

11 data-mining  social-network-analysis  crawling  scraping 

Google Xu hướng trả về dữ liệu hàng tuần nên tôi phải tìm cách hợp nhất chúng với dữ liệu hàng ngày / hàng tháng của mình. Những gì tôi đã làm cho đến nay là chia từng serie thành dữ liệu hàng ngày, ví dụ: từ: 2013/03/03 - 2013-03-09 …

11 time-series 

Bất cứ ai cũng có thể giải thích làm thế nào các máy nhân tố nhận biết trường (FFM) so với các máy Factorization tiêu chuẩn (FM)? Tiêu chuẩn: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Nhận thức trường": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Tôi đang xem pybrain để lấy báo động giám sát máy chủ và xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề. Tôi hài lòng với việc đào tạo nó bằng cách sử dụng việc học có giám sát và quản lý các bộ dữ liệu đào tạo. Dữ liệu …

11 machine-learning  neural-network 

Hàm cơ sở R glm()sử dụng Ghi điểm Fishers cho MLE, trong khi glmnetdường như sử dụng phương pháp gốc tọa độ để giải phương trình tương tự. Phối hợp gốc có hiệu quả về thời gian hơn so với Ghi điểm của Fisher, vì Ghi điểm của Fisher tính …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

Để tôi chỉ cho bạn một ví dụ về ứng dụng phân cụm trực tuyến giả định: Tại thời điểm n điểm 1,2,3,4 được phân bổ cho cụm A màu xanh lam và các điểm b, 5,6,7 được phân bổ cho cụm màu đỏ B. Tại thời điểm n + …

11 machine-learning  clustering 

Tôi có 2 bộ dữ liệu, một bộ có các trường hợp tích cực về những gì tôi muốn phát hiện và một bộ có các trường hợp không được gắn nhãn. Tôi có thể sử dụng phương pháp nào? Ví dụ, giả sử chúng tôi muốn hiểu phát hiện …

11 classification  semi-supervised-learning 

Tôi đang cố gắng giải một tập hợp các phương trình có 40 biến độc lập (x1, ..., x40) và một biến phụ thuộc (y). Tổng số phương trình (số hàng) là ~ 300 và tôi muốn giải quyết tập hợp 40 hệ số giúp giảm thiểu tổng sai số …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Tôi thường xây dựng một mô hình (phân loại hoặc hồi quy) trong đó tôi có một số biến dự đoán là các chuỗi và tôi đã cố gắng tìm các đề xuất kỹ thuật để tóm tắt chúng theo cách tốt nhất có thể để đưa vào làm dự …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

Tôi nghĩ rằng mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) sẽ được coi là mô hình thống kê, nhưng một người bạn nói với tôi rằng một số bài báo phân loại nó là một kỹ thuật học máy. Cái nào là đúng (hoặc chính xác hơn)? Bất kỳ lời …

11 machine-learning  statistics  glm 

Vì vậy, chúng tôi có tiềm năng cho một ứng dụng học máy phù hợp khá gọn gàng với miền vấn đề truyền thống được giải quyết bởi các bộ phân loại, tức là chúng tôi có một tập hợp các thuộc tính mô tả một mục và một "nhóm" …

11 machine-learning  classification 

Trong công ty của chúng tôi, chúng tôi có cơ sở dữ liệu MongoDB chứa nhiều dữ liệu phi cấu trúc, trên đó chúng tôi cần chạy các thuật toán giảm bản đồ để tạo báo cáo và các phân tích khác. Chúng tôi có hai cách tiếp cận để …

11 scalability  apache-hadoop  map-reduce  mongodb