Câu hỏi được gắn thẻ «data-mining»

Khai thác dữ liệu sử dụng các phương thức từ trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh cơ sở dữ liệu để khám phá các mẫu chưa biết trước đó. Như vậy, các phương pháp thường không được giám sát. Nó liên quan chặt chẽ nhưng không giống với học máy. Nhiệm vụ chính của khai thác dữ liệu là phân tích cụm, phát hiện ngoại lệ và khai thác các quy tắc kết hợp.

Làm thế nào để dự đoán khi sự kiện tiếp theo xảy ra, dựa trên thời gian của các sự kiện trước đó?

Tôi là một học sinh cấp ba và tôi đang làm việc trong một dự án lập trình máy tính, nhưng tôi không có nhiều kinh nghiệm về thống kê và mô hình hóa dữ liệu ngoài một khóa học thống kê ở trường trung học nên tôi hơi bối …

19 probability modeling data-mining predictive-models

Dữ liệu thiên vị trong học máy

Tôi đang làm việc trong một dự án Machine Learning với dữ liệu đã bị sai lệch (nặng nề) bởi lựa chọn dữ liệu. Giả sử bạn có một bộ quy tắc mã hóa cứng. Làm thế nào để bạn xây dựng một mô hình học máy để thay thế …

18 machine-learning classification data-mining bias extrapolation

Khi nào trực quan hóa dữ liệu tương tác hữu ích để sử dụng?

Trong khi chuẩn bị cho một cuộc nói chuyện tôi sẽ sớm đưa ra, gần đây tôi đã bắt đầu đào sâu vào hai công cụ chính (Miễn phí) để trực quan hóa dữ liệu tương tác: GGobi và mondrian - cả hai đều cung cấp một loạt các khả …

17 data-visualization data-mining interactive-visualization

Trong những điều kiện nào làm máy tăng cường độ dốc vượt trội so với rừng ngẫu nhiên?

Máy tăng cường độ dốc của Friedman có thể đạt được hiệu suất tốt hơn Rừng ngẫu nhiên của Breiman không? Nếu vậy, trong điều kiện hoặc loại dữ liệu nào có thể làm cho gbm tốt hơn?

16 machine-learning data-mining random-forest boosting

phương pháp đào tạo cho tập dữ liệu mất cân bằng cao

Tôi có một bộ dữ liệu kiểm tra mất cân bằng cao. Tập hợp tích cực bao gồm 100 trường hợp trong khi tập hợp âm bao gồm 1500 trường hợp. Về mặt đào tạo, tôi có một nhóm ứng viên lớn hơn: bộ đào tạo tích cực có 1200 …

16 machine-learning classification data-mining svm bioinformatics

Trộn dữ liệu là gì?

Thuật ngữ này xuất hiện thường xuyên trong các chủ đề liên quan đến phương pháp . Là pha trộn một phương pháp cụ thể trong khai thác dữ liệu và học thống kê? Tôi không thể nhận được một kết quả có liên quan từ google. Có vẻ như …

15 machine-learning data-mining unsupervised-learning statistical-learning

Một cuộc khảo sát các công cụ phần mềm khai thác dữ liệu

Mặc dù tôi được đào tạo như một kỹ sư, tôi thấy rằng tôi đang trở nên quan tâm hơn đến việc khai thác dữ liệu. Ngay bây giờ tôi đang cố gắng điều tra lĩnh vực này hơn nữa. Cụ thể, tôi muốn hiểu các loại công cụ phần …

15 data-mining

Ý nghĩa của các tính năng tiềm ẩn?

Tôi đang cố gắng hiểu các mô hình nhân tố ma trận cho các hệ thống đề xuất và tôi luôn đọc 'các tính năng tiềm ẩn', nhưng điều đó có nghĩa là gì? Tôi biết một tính năng có nghĩa là gì đối với tập dữ liệu đào tạo …

15 machine-learning data-mining recommender-system

Sự khác biệt giữa hồi quy logistic và máy vectơ hỗ trợ?

Tôi biết rằng hồi quy logistic tìm thấy một siêu phẳng ngăn cách các mẫu đào tạo. Tôi cũng biết rằng các máy vectơ hỗ trợ tìm thấy siêu phẳng với lề tối đa. Câu hỏi của tôi: sự khác biệt giữa hồi quy logistic (LR) và máy vectơ hỗ …

14 machine-learning classification svm data-mining

Tại sao chúng ta sử dụng phương tiện k thay vì các thuật toán khác?

Tôi đã nghiên cứu về phương tiện k và đây là những gì tôi nhận được: k-mean là một trong những thuật toán đơn giản nhất sử dụng phương pháp học tập không giám sát để giải quyết các vấn đề phân cụm đã biết. Nó hoạt động thực sự …

14 clustering data-mining algorithms k-means

Hiệu suất mô hình trong mô hình lượng tử

Tôi đang sử dụng hồi quy lượng tử (ví dụ thông qua gbmhoặc quantregtrong R) - không tập trung vào trung vị mà thay vào đó là một lượng tử trên (ví dụ 75). Xuất phát từ một nền tảng mô hình dự đoán, tôi muốn đo lường mức độ …

14 regression data-mining predictive-models quantile-regression

Lưu đồ để giúp chọn kỹ thuật phân tích và kiểm tra thích hợp

Là một người cần kiến thức thống kê nhưng không phải là một nhà thống kê được đào tạo chính thức, tôi thấy thật hữu ích khi có một sơ đồ (hoặc một loại cây quyết định nào đó) để giúp tôi chọn phương pháp đúng để giải quyết một …

14 hypothesis-testing data-mining eda

Có bất kỳ thuật toán phân cụm không dựa trên khoảng cách?

Dường như đối với phương tiện K và các thuật toán liên quan khác, việc phân cụm dựa trên việc tính toán khoảng cách giữa các điểm. Có một cái mà làm việc mà không có nó?

14 machine-learning clustering data-mining k-means

Sự khác biệt giữa máy Factorization và Matrix Factorization?

Tôi đã bắt gặp thuật ngữ Factorization Machines trong các hệ thống đề xuất. Tôi biết Matrix Factorization là gì cho các hệ thống đề xuất nhưng chưa bao giờ nghe nói về Factorization Machines. Vậy sự khác biệt là gì?

14 machine-learning data-mining recommender-system

Một lớp SVM là gì và nó hoạt động như thế nào?

Tôi đã sử dụng một lớp SVM , được triển khai trong scikit-learn, cho công việc nghiên cứu của tôi. Nhưng tôi không có hiểu biết tốt về điều này. Bất cứ ai có thể xin vui lòng giải thích đơn giản, tốt về một lớp SVM ?

14 machine-learning svm data-mining novelty-detection

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.

Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.