Pytania otagowane jako unsupervised-learning

Używam R, aby wykonać grupowanie K-oznacza. Używam 14 zmiennych do uruchomienia K-średnich Jaki jest ładny sposób na wykreślenie wyników K-średnich? Czy są jakieś istniejące wdrożenia? Czy posiadanie 14 zmiennych komplikuje wykreślanie wyników? Znalazłem coś o nazwie GGcluster, które wygląda fajnie, ale wciąż jest w fazie rozwoju. Przeczytałem też coś o …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

Rozumiem, w jaki sposób artificial neural network (ANN)można trenować w nadzorowany sposób, stosując propagację wsteczną, aby poprawić dopasowanie, zmniejszając błąd w prognozach. Słyszałem, że ANN można wykorzystać do nauki bez nadzoru, ale jak można tego dokonać bez jakiejś funkcji kosztowej, która poprowadziłaby etapy optymalizacji? W przypadku k-średnich lub algorytmu EM …

52 clustering  neural-networks  unsupervised-learning  self-organizing-maps 

Czy w odniesieniu do uczenia się bez nadzoru (takiego jak klastrowanie) istnieją jakieś wskaźniki pozwalające ocenić wydajność?

49 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

Kodowanie rzadkie definiuje się jako uczenie się kompletnego zestawu wektorów podstawowych do reprezentowania wektorów wejściowych (<- dlaczego tego chcemy). Jakie są różnice między rzadkim kodowaniem a autoencoderem? Kiedy zastosujemy rzadkie kodowanie i autoencoder?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Wykonuję hierarchiczne grupowanie danych zebranych i przetworzonych ze zrzutu danych reddit w Google BigQuery. Mój proces jest następujący: Pobierz najnowsze 1000 postów w / r / politics Zbierz wszystkie komentarze Przetwarzaj dane i oblicz n x mmacierz danych (n: users / samples, m: posts / features) Oblicz macierz odległości dla …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Nadzorowana nauka 1) Ludzka tworzy klasyfikator oparty na wejściowych i wyjściowych danych 2) Ten klasyfikator jest szkolony przy użyciu zestawu danych szkoleniowych 3) Ten klasyfikator jest testowany z testowym zestawem danych 4) Wdrożenie, jeśli wynik jest zadowalający Do użycia, gdy: „Wiem, jak klasyfikować te dane, potrzebuję tylko ciebie (klasyfikatora), aby …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Załóżmy, że mam dwie grupy danych, oznaczone A i B (każda zawiera np. 200 próbek i 1 cechę), i chcę wiedzieć, czy są one różne. Mógłbym: a) wykonać test statystyczny (np. test t), aby sprawdzić, czy są statystycznie różne. b) korzystać z nadzorowanego uczenia maszynowego (np. klasyfikatora wektorów wsparcia lub …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

Jaka jest różnica w kontekście uczenia maszynowego uczenie się bez nadzoru nadzorowane uczenie się i częściowo nadzorowane uczenie się? Jakie są niektóre z głównych podejść algorytmicznych?

27 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

Próbuję przeprowadzić analizę szeregów czasowych i jestem nowy w tej dziedzinie. Codziennie liczę wydarzenie z lat 2006-2009 i chcę dopasować do niego model szeregów czasowych. Oto postęp, który poczyniłem: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Otrzymany wykres to: Aby sprawdzić, czy dane zawierają sezonowość i trendy, wykonuję kroki wymienione w tym poście …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Że pewne punkty w , i chcę skupić punkty, aby:X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Każda grupa zawiera taką samą liczbę elementów . (Załóżmy, że liczba klastrów dzieli .)XXXnnn Każda klaster jest w pewnym sensie „przestrzennie spójny”, podobnie jak klastry z średnich.kkk Łatwo jest wymyślić wiele procedur klastrowania, które spełniają jedną lub drugą z nich, …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Drugie pytanie dotyczy tego, że w dyskusji gdzieś w Internecie mówiłem o „nadzorowanym klastrowaniu”, o ile wiem, klastrowanie nie jest nadzorowane, więc jakie jest dokładnie znaczenie „nadzorowanego klastrowania”? Jaka jest różnica w odniesieniu do „klasyfikacji”? Mówi o tym wiele linków: http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervised_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervised_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf itp ...

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

Jakie są różnice między modelami generatywnymi i dyskryminacyjnymi (dyskryminującymi) (w kontekście nauki i wnioskowania bayesowskiego)? a co to jest z prognozowaniem, teorią decyzji lub uczeniem się bez nadzoru?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

Dla uproszczenia załóżmy, że pracuję nad klasycznym przykładem wiadomości e-mail ze spamem / bez spamu. Mam zestaw 20000 e-maili. Wiem, że 2000 to spam, ale nie mam żadnego przykładu wiadomości nie będących spamem. Chciałbym przewidzieć, czy pozostałe 18000 to spam, czy nie. Idealnie, wynik, którego szukam, to prawdopodobieństwo (lub wartość …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

Próbuję dowiedzieć się, co to różnorodne założenie oznacza w częściowo nadzorowanym uczeniu się. Czy ktoś może wyjaśnić w prosty sposób? Nie rozumiem za tym intuicji. Mówi, że twoje dane leżą na wielowymiarowym kolektorze osadzonym w przestrzeni o wyższych wymiarach. Nie zrozumiałem, co to znaczy.

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning