Pytania otagowane jako clustering

Analiza klastrów lub klastrowanie to zadanie grupowania zbioru obiektów w taki sposób, aby obiekty z tej samej grupy (zwanej klastrem) były bardziej podobne (w jakimś sensie) do siebie niż do innych grup (klastrów) . Jest to główne zadanie eksploracyjnej eksploracji danych i powszechna technika statystycznej analizy danych, stosowana w wielu dziedzinach, w tym w uczeniu maszynowym, rozpoznawaniu wzorców, analizie obrazu, wyszukiwaniu informacji itp.

2
Grupowanie unikalnych użytkowników według useragent, ip, session_id
Biorąc pod uwagę dane dostępu do witryny w formularzu session_id, ip, user_agenti opcjonalnie znacznik czasu, zgodnie z poniższymi warunkami, w jaki sposób najlepiej podzielić sesje na unikalnych użytkowników? session_id: to identyfikator nadawany każdemu nowemu odwiedzającemu. Nie wygasa, jednak jeśli użytkownik nie zaakceptuje plików cookie / wyczyści pliki cookie / zmieni …
15 clustering 
2
Szybki k-oznacza jak algorytm dla 10 ^ 10 punktów?
Szukam k-oznacza grupowanie na zbiorze punktów 10-wymiarowych. Haczyk: jest 10 ^ 10 punktów . Szukam tylko środka i wielkości największych klastrów (powiedzmy od 10 do 100 klastrów); Nie dbam o to, w jakim klastrze kończy się każdy punkt. Używanie k-średnich nie jest ważne; Właśnie szukam podobnego efektu, każdy przybliżony średni …
2
Używanie atrybutów do klasyfikowania / klastrowania profili użytkowników
Mam zbiór danych użytkowników kupujących produkty ze strony internetowej. Atrybuty, które mam, to identyfikator użytkownika, region (stan) użytkownika, identyfikator kategorii produktu, identyfikator słowa kluczowego produktu, identyfikator słowa kluczowego witryny internetowej i kwota sprzedaży produktu. Celem jest wykorzystanie informacji o produkcie i stronie internetowej w celu ustalenia tożsamości użytkowników, takich jak …
1
MinHashing vs SimHashing
Załóżmy, że mam pięć zestawów, które chciałbym połączyć. Rozumiem, że opisana tutaj technika SimHashing: https://moultano.wordpress.com/2010/01/21/simple-simhashing-3kbzhsxyg4467-6/ może przynieść trzy klastry ( {A}, {B,C,D}i {E}), na przykład, gdy jego wyniki: A -> h01 B -> h02 C -> h02 D -> h02 E -> h03 Podobnie technika MinHashing opisana w rozdziale 3 …
1
Ile komórek LSTM powinienem użyć?
Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: t - number of time steps n - length of input vector in …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
1
Rozwiązania do ciągłej identyfikacji klastrów online?
Pokażę przykład hipotetycznej aplikacji do klastrowania online: W chwili n punkty 1,2,3,4 są przydzielane do niebieskiej grupy A, a punkty b, 5,6,7 są przydzielane do czerwonej grupy B. W chwili n + 1 wprowadzany jest nowy punkt a, który jest przypisany do niebieskiej gromady A, ale powoduje również przypisanie punktu …
4
Korzystanie z klastrowania w przetwarzaniu tekstu
Cześć, to moje pierwsze pytanie w stosie Data Science. Chcę stworzyć algorytm do klasyfikacji tekstu. Załóżmy, że mam duży zestaw tekstu i artykułów. Powiedzmy, że około 5000 zwykłych tekstów. Najpierw używam prostej funkcji do określenia częstotliwości wszystkich czterech i więcej słów znakowych. Następnie używam tego jako cechy każdej próbki treningowej. …
3
Najlepsze języki do obliczeń naukowych [zamknięte]
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w większości języków dostępna jest pewna liczba naukowych bibliotek komputerowych. Python ma …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
1
Konwergencja w metodzie k-średnich Hartigana-Wonga i innych algorytmach
Próbowałem zrozumieć różne algorytmy grupowania k-średnich, które są głównie zaimplementowane w statspakiecie Rjęzyka. Rozumiem algorytm Lloyda i algorytm online MacQueena. Sposób ich rozumienia jest następujący: Algorytm Lloyda: Początkowo wybiera się losowe obserwacje „k”, które będą służyć jako centroidy gromad „k”. Następnie w iteracji następują następujące kroki, aż centroidy zbiegną się. …
10 r  clustering  k-means 
3
Analiza pliku dziennika: wyodrębnianie części informacyjnej z części wartościowej
Próbuję zbudować zestaw danych na kilku plikach dziennika jednego z naszych produktów. Różne pliki dziennika mają własny układ i własną zawartość; Z powodzeniem pogrupowałem je razem, pozostał tylko jeden krok ... Rzeczywiście, „wiadomości” dziennika są najlepszą informacją. Nie mam wyczerpującej listy wszystkich tych wiadomości, a kodowanie na podstawie tych kodów …
1
Grupowanie danych klientów przechowywanych w ElasticSearch
Mam kilka profili klientów przechowywanych w wyszukiwanie elastycznegrupa. Profile te są teraz używane do tworzenia grup docelowych dla naszych subskrypcji e-mail. Grupy docelowe są teraz tworzone ręcznie przy użyciu elastycznych funkcji wyszukiwania fasetowego (np. Zbierz wszystkich mężczyzn w wieku 23 lat z jednym samochodem i 3 dziećmi). Jak mogę szukać …
4
Zaproponuj zestawy danych szkoleniowych klasyfikatora tekstu
Jakich swobodnie dostępnych zestawów danych mogę użyć do szkolenia klasyfikatora tekstu? Staramy się zwiększyć zaangażowanie użytkowników, polecając mu najbardziej powiązane treści, więc pomyśleliśmy, że jeśli sklasyfikujemy nasze treści w oparciu o predefiniowany zestaw słów, możemy polecić mu angażujące treści, uzyskując jego opinie na temat losowej liczby postów już sklasyfikowanych przed. …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.