Câu hỏi được gắn thẻ «unsupervised-learning»

Chỉ cần tự hỏi nếu có ai quen thuộc với cụm đầu vào danh nghĩa. Tôi đã xem SOM như một giải pháp nhưng rõ ràng nó chỉ hoạt động với các tính năng số. Có bất kỳ phần mở rộng cho các tính năng phân loại? Cụ thể tôi …

11 clustering  unsupervised-learning  self-organizing-maps 

Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Tôi hiện đang điều tra trực quan hóa dữ liệu chiều cao bằng t-SNE. Tôi có một số dữ liệu với các biến nhị phân và biến liên tục và dữ liệu dường như phân cụm dữ liệu nhị phân quá dễ dàng. Tất nhiên điều này được dự kiến …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

Vì vậy, việc có được một "ý tưởng" về số lượng cụm tối ưu trong phương tiện k cũng được ghi lại. Tôi đã tìm thấy một bài viết về việc làm điều này trong các hỗn hợp gaussian, nhưng không chắc chắn rằng tôi bị thuyết phục bởi nó, …

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

Khi chúng tôi phân loại và hồi quy, chúng tôi thường đặt các bộ kiểm tra và đào tạo để giúp chúng tôi xây dựng và cải thiện các mô hình. Tuy nhiên, khi chúng ta phân cụm chúng ta cũng cần phải thiết lập các bộ kiểm tra và …

10 machine-learning  clustering  unsupervised-learning 

Ví dụ: Tôi có một câu trong mô tả công việc: "Kỹ sư cao cấp Java ở Anh". Tôi muốn sử dụng một mô hình học tập sâu để dự đoán nó thành 2 loại: English và IT jobs. Nếu tôi sử dụng mô hình phân loại truyền thống, nó …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Tôi đang cố gắng tạo nhóm các bộ dữ liệu khác nhau bằng các thuật toán không được giám sát (phân cụm). Vấn đề là tôi có nhiều tính năng (~ 500) và một số ít trường hợp (200-300). Cho đến nay tôi thường chỉ làm các vấn đề phân …

9 r  clustering  feature-selection  unsupervised-learning 

Các mạng tự động mã hóa dường như phức tạp hơn các mạng MLP phân loại bình thường. Sau nhiều lần thử sử dụng Lasagne, tất cả những gì tôi nhận được ở đầu ra được xây dựng lại là thứ gì đó giống với mức trung bình mờ nhất …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

Mục tiêu của tôi là phân tích nhật ký mạng (ví dụ: Apache, syslog, kiểm toán bảo mật Active Directory, v.v.) bằng cách sử dụng phát hiện phân cụm / dị thường cho mục đích phát hiện xâm nhập. Từ nhật ký, tôi có rất nhiều trường văn bản như …

9 feature-selection  outliers  unsupervised-learning  feature-construction 

Tập dữ liệu của tôi bao gồm tổng tỷ lệ tử vong hoặc tỷ lệ sống của một sinh vật ở ba loại địa điểm, trong nước, giữa kênh và ngoài khơi. Các số trong bảng dưới đây đại diện cho số lượng trang web. 100% Mortality 100% Survival Inshore …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Đối với trình phân loại nhiều lớp xác suất, chúng ta có thể nhận được xác suất thành viên của một điểm mới cho mỗi lớp y i ; trong trường hợp 3 lớp giả sử ta nhận được P ( y a | x ) > P ( y …

9 probability  classification  svm  unsupervised-learning  uncertainty 

Tôi đang tìm hiểu về các mô hình hỗn hợp Gaussian (GMM) nhưng tôi bối rối không biết tại sao mọi người nên sử dụng thuật toán này. Thuật toán này tốt hơn thuật toán phân cụm tiêu chuẩn khác như KKK-means khi nói đến cụm? CácKKK có nghĩa là …

9 normal-distribution  unsupervised-learning  gaussian-mixture 

Tôi có một bộ dữ liệu chứa hoạt động của người dùng với 168 kích thước, nơi tôi muốn trích xuất các cụm bằng cách học không giám sát. Tôi không rõ liệu nên sử dụng phương pháp mô hình hóa chủ đề trong phân bổ Direntlet tiềm ẩn (LDA) …

8 clustering  gaussian-mixture  unsupervised-learning  topic-models 

Trong các phương pháp phân cụm như K- mean, khoảng cách euclide là số liệu cần sử dụng. Do đó, chúng tôi chỉ tính các giá trị trung bình trong mỗi cụm. Và sau đó điều chỉnh được thực hiện trên các yếu tố dựa trên khoảng cách của chúng …

8 normal-distribution  clustering  k-means  unsupervised-learning  gaussian-mixture 

Đối với một ứng dụng, tôi muốn phân cụm dữ liệu (có khả năng chiều cao) và trích xuất xác suất thuộc về một cụm. Tôi xem xét tại thời điểm Tự tổ chức bản đồ hoặc kernel k-nghĩa để thực hiện công việc. Những ưu và nhược điểm của …

8 clustering  unsupervised-learning