Perguntas com a marcação «data-mining»

A mineração de dados usa métodos da inteligência artificial em um contexto de banco de dados para descobrir padrões anteriormente desconhecidos. Como tal, os métodos geralmente não são supervisionados. Está intimamente relacionado, mas não é idêntico ao aprendizado de máquina. As principais tarefas da mineração de dados são análise de cluster, detecção de outlier e mineração de regras de associação.

Como prever quando o próximo evento ocorre, com base nos horários dos eventos anteriores?

Sou estudante do ensino médio e estou trabalhando em um projeto de programação de computadores, mas não tenho muita experiência em estatística e modelagem de dados além de um curso de estatística do ensino médio, por isso estou meio confuso. Basicamente, tenho uma lista razoavelmente grande (suponha que seja grande …

19 probability modeling data-mining predictive-models

Dados tendenciosos no aprendizado de máquina

Estou trabalhando em um projeto de Machine Learning com dados que já são (fortemente) influenciados pela seleção de dados. Vamos supor que você tenha um conjunto de regras codificadas. Como você cria um modelo de aprendizado de máquina para substituí-lo, quando todos os dados que ele pode usar são dados …

18 machine-learning classification data-mining bias extrapolation

Quando a visualização interativa de dados é útil?

Enquanto me preparava para uma palestra que darei em breve, recentemente comecei a explorar duas ferramentas principais (gratuitas) para visualização interativa de dados: GGobi e mondrian - ambas oferecem uma grande variedade de recursos (mesmo que sejam um pouco problemáticos). Desejo pedir sua ajuda na articulação (tanto para mim quanto …

17 data-visualization data-mining interactive-visualization

Sob quais condições as máquinas de aumento de gradiente superam as florestas aleatórias?

A máquina de aumento de gradiente de Friedman pode obter melhor desempenho do que a Random Forest de Breiman ? Em caso afirmativo, em quais condições ou que tipo de conjunto de dados pode melhorar o gbm?

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abordagens de treinamento para um conjunto de dados altamente desequilibrado

Eu tenho um conjunto de dados de teste altamente desequilibrado. O conjunto positivo consiste em 100 casos, enquanto o conjunto negativo consiste em 1500 casos. No lado do treinamento, eu tenho um pool de candidatos maior: o conjunto de treinamento positivo tem 1200 casos e o conjunto de treinamento negativo …

16 machine-learning classification data-mining svm bioinformatics

O que é mistura de dados?

Este termo aparece frequentemente nos encadeamentos relacionados ao método . A combinação de um método específico para mineração de dados e aprendizado estatístico? Não consigo obter um resultado relevante do google. Parece que a mistura está misturando resultados de muitos modelos e resultando em um resultado melhor. Existe algum recurso …

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

Uma pesquisa sobre ferramentas de software de mineração de dados

Embora tenha sido treinado como engenheiro, acho que estou me interessando mais pela mineração de dados. No momento, estou tentando investigar mais o campo. Em particular, eu gostaria de entender as diferentes categorias de ferramentas de software que existem e quais ferramentas são notáveis em cada categoria e por quê. …

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Significado de recursos latentes?

Estou tentando entender os modelos de fatoração matricial para sistemas de recomendação e sempre leio 'recursos latentes', mas o que isso significa? Sei o que significa um recurso para um conjunto de dados de treinamento, mas não consigo entender a idéia de recursos latentes. Todo artigo sobre o assunto que …

15 machine-learning data-mining recommender-system

A diferença entre regressão logística e máquinas de vetores de suporte?

Eu sei que a regressão logística encontra um hiperplano que separa as amostras de treinamento. Sei também que as máquinas de vetores de suporte encontram o hiperplano com a margem máxima. Minha pergunta: então a diferença entre regressão logística (LR) e máquinas de vetores de suporte (SVM) é que a …

14 machine-learning classification svm data-mining

Por que usamos k-means em vez de outros algoritmos?

Eu pesquisei sobre k-means e é isso que obtive: k-means é um dos algoritmos mais simples que usa o método de aprendizado não supervisionado para resolver problemas conhecidos de agrupamento. Funciona muito bem com grandes conjuntos de dados. No entanto, também existem desvantagens do K-Means, que são: Forte sensibilidade a …

14 clustering data-mining algorithms k-means

Desempenho do modelo na modelagem quantílica

Estou usando regressão quantílica (por exemplo, via gbmou quantregem R) - não focando na mediana, mas em um quantil superior (por exemplo, 75º). Vindo de um histórico de modelagem preditiva, quero medir o quão bem o modelo se encaixa em um conjunto de testes e poder descrevê-lo para um usuário …

14 regression data-mining predictive-models quantile-regression

Fluxogramas para ajudar a selecionar a técnica e o teste de análise adequados

Como alguém que precisa de conhecimento estatístico, mas não é um estatístico formalmente treinado, acho útil ter um fluxograma (ou algum tipo de árvore de decisão) para me ajudar a escolher a abordagem correta para resolver um problema específico (por exemplo, "você precisa disso, saiba disso e daquilo e considere …

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Existem algoritmos de cluster não baseados em distância?

Parece que para médias K e outros algoritmos relacionados, o agrupamento é baseado no cálculo da distância entre pontos. Existe alguém que funciona sem ele?

14 machine-learning clustering data-mining k-means

Diferença entre máquinas de fatoração e fatoração matricial?

Me deparei com o termo Máquinas de Fatoração em sistemas de recomendação. Eu sei o que é a Fatoração Matricial para sistemas de recomendação, mas nunca ouvi falar em Máquinas de Fatoração. Então qual a diferença?

14 machine-learning data-mining recommender-system

Matemática por trás das árvores de classificação e regressão

Alguém pode ajudar a explicar algumas das matemáticas por trás da classificação no CART? Estou procurando entender como duas etapas principais acontecem. Por exemplo, eu treinei um classificador CART em um conjunto de dados e usei um conjunto de dados de teste para marcar seu desempenho preditivo, mas: Como é …

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