Câu hỏi được gắn thẻ «association-rules»

Có một mô tả thực sự đơn giản về sự khác biệt thực tế giữa hai kỹ thuật này? Cả hai dường như được sử dụng cho việc học có giám sát (mặc dù các quy tắc kết hợp cũng có thể xử lý không giám sát). Cả hai có …

19 data-mining  association-rules 

Tôi đang sử dụng R (và gói arules) để khai thác các giao dịch cho các quy tắc kết hợp. Những gì tôi muốn làm là xây dựng các quy tắc và sau đó áp dụng chúng cho dữ liệu mới. Ví dụ, giả sử tôi có nhiều quy tắc, …

11 r  data-mining  association-rules 

Tôi đang làm một nghiên cứu về việc sử dụng polydrug. Tôi có một bộ dữ liệu gồm 400 người nghiện ma túy, mỗi người tuyên bố các loại thuốc mà họ lạm dụng. Có hơn 10 loại thuốc và do đó có thể kết hợp lớn. Tôi đã mã …

10 hypothesis-testing  clustering  combinatorics  association-measure  association-rules 

My dataset:My dataset:My \ \ dataset: 1:A,B,C,E1:A,B,C,E1: A,B,C,E 2:A,C,D,E2:A,C,D,E2:A,C,D,E 3: B,C,E3: B,C,E3:\ \ \ \ \ B,C,E 4:A,C,D,E4:A,C,D,E4:A,C,D,E 5: C,D,E5: C,D,E5:\ \ \ \ C, D, E 6: A,D,E6: A,D,E6: \ \ \ \ A, D,E Tôi muốn tìm hiểu các bộ mục thường xuyên tối đa và các bộ …

10 data-mining  dataset  association-rules 

Dự án hiện tại của tôi có thể yêu cầu tôi xây dựng một mô hình để dự đoán hành vi của một nhóm người nhất định. tập dữ liệu huấn luyện chỉ chứa 6 biến (id chỉ dành cho mục đích nhận dạng): id, age, income, gender, job category, …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data