Thống kê và dữ liệu lớn data-mining

5

Làm thế nào để hiểu những nhược điểm của K-nghĩa

K-mean là một phương pháp được sử dụng rộng rãi trong phân tích cụm. Theo hiểu biết của tôi, phương pháp này KHÔNG yêu cầu BẤT CỨ giả định nào, nghĩa là đưa cho tôi một tập dữ liệu và số cụm được chỉ định trước, k và tôi chỉ …

365 machine-learning clustering data-mining k-means

12

Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu, thống kê, học máy và AI là gì?

Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu, thống kê, học máy và AI là gì? Sẽ là chính xác để nói rằng họ là 4 lĩnh vực đang cố gắng giải quyết các vấn đề rất giống nhau nhưng với các cách tiếp cận khác nhau? Chính xác thì …

208 machine-learning data-mining

4

Cohen's kappa bằng tiếng Anh

Tôi đang đọc một cuốn sách khai thác dữ liệu và nó đã đề cập đến thống kê Kappa như một phương tiện để đánh giá hiệu suất dự đoán của các phân loại. Tuy nhiên, tôi không thể hiểu điều này. Tôi cũng đã kiểm tra Wikipedia nhưng nó …

131 classification data-mining cohens-kappa

9

Thu thập kiến thức từ một khu rừng ngẫu nhiên

Rừng ngẫu nhiên được coi là hộp đen, nhưng gần đây tôi đã nghĩ những kiến thức nào có thể thu được từ một khu rừng ngẫu nhiên? Điều rõ ràng nhất là tầm quan trọng của các biến, trong biến thể đơn giản nhất, nó có thể được thực …

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

11

Có một công việc khai thác dữ liệu mà không cần bằng tiến sĩ

Tôi đã rất quan tâm đến việc khai thác dữ liệu và học máy trong một thời gian, một phần vì tôi học chuyên ngành đó ở trường, nhưng cũng vì tôi thực sự hào hứng hơn khi cố gắng giải quyết các vấn đề đòi hỏi một chút suy …

73 machine-learning data-mining careers phd

7

Khoảng cách Euclide thường không tốt cho dữ liệu thưa thớt?

Tôi đã thấy ở đâu đó rằng khoảng cách cổ điển (như khoảng cách Euclide) trở nên phân biệt đối xử yếu khi chúng ta có dữ liệu đa chiều và thưa thớt. Tại sao? Bạn có một ví dụ về hai vectơ dữ liệu thưa thớt trong đó khoảng …

72 machine-learning clustering data-mining sparse euclidean

8

Kỹ năng khó tìm thấy ở người học máy?

Dường như việc khai thác dữ liệu và học máy trở nên phổ biến đến mức hầu như mọi sinh viên CS đều biết về phân loại, phân cụm, NLP thống kê ... vv. Vì vậy, dường như việc tìm kiếm các công cụ khai thác dữ liệu ngày nay …

71 machine-learning data-mining

8

Tạo một biến ngẫu nhiên có tương quan xác định với (các) biến hiện có

Đối với một nghiên cứu mô phỏng tôi phải tạo ra các biến ngẫu nhiên cho thấy mối tương quan (dân số) được bắt đầu với một biến hiện có .YYY Tôi đã xem xét các Rgói copulavà CDVinecó thể tạo ra các phân phối đa biến ngẫu nhiên với …

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

2

Tại sao chỉ có ba phân vùng? (đào tạo, xác nhận, kiểm tra)

Khi bạn đang cố gắng điều chỉnh các mô hình cho một tập dữ liệu lớn, lời khuyên phổ biến là phân vùng dữ liệu thành ba phần: đào tạo, xác nhận và tập dữ liệu thử nghiệm. Điều này là do các mô hình thường có ba "mức" tham …

61 machine-learning model-selection data-mining

12

Phần mềm cần thiết để cạo dữ liệu từ biểu đồ [đã đóng]

Bất kỳ ai cũng có kinh nghiệm với phần mềm (tốt nhất là miễn phí, tốt nhất là nguồn mở) sẽ lấy hình ảnh của dữ liệu được vẽ trên tọa độ cartesian (một âm mưu chuẩn, hàng ngày) và trích xuất tọa độ của các điểm được vẽ trên …

56 data-visualization data-mining software

8

Việc lấy mẫu có liên quan trong thời điểm 'dữ liệu lớn' không?

Hay nhiều hơn "nó sẽ"? Dữ liệu lớn làm cho số liệu thống kê và kiến thức có liên quan trở nên quan trọng hơn nhưng dường như không phù hợp với Lý thuyết lấy mẫu. Tôi đã thấy sự cường điệu này xung quanh 'Dữ liệu lớn' và không …

54 sampling data-mining large-data

3

Chúng ta có vấn đề gì về sự thương hại của người Viking không?

Tôi biết, điều này nghe có vẻ lạc đề, nhưng hãy nghe tôi nói. Tại Stack Overflow và ở đây chúng tôi nhận được phiếu bầu trên các bài đăng, tất cả đều được lưu trữ dưới dạng bảng. Ví dụ: bài đăng id cử tri id loại thời gian …

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

3

Phân cụm với K-Means và EM: chúng có liên quan như thế nào?

Tôi đã nghiên cứu các thuật toán để phân cụm dữ liệu (học tập không giám sát): EM và k-mean. Tôi tiếp tục đọc như sau: k-mean là một biến thể của EM, với giả định rằng các cụm là hình cầu. Ai đó có thể giải thích câu trên? …

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

1

Chỉ số hiệu suất để đánh giá việc học tập không giám sát

Đối với việc học tập không giám sát (như phân cụm), có số liệu nào để đánh giá hiệu suất không?

49 machine-learning clustering data-mining unsupervised-learning

3

Sự khác biệt giữa các mô hình Markov ẩn và mạng lưới thần kinh là gì?

Tôi chỉ bị ướt chân trong số liệu thống kê nên tôi xin lỗi nếu câu hỏi này không có ý nghĩa. Tôi đã sử dụng các mô hình Markov để dự đoán các trạng thái ẩn (sòng bạc không công bằng, cuộn súc sắc, v.v.) và mạng lưới thần …

40 data-mining algorithms neural-networks markov-process

Câu hỏi được gắn thẻ «data-mining»