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.

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Detectando Clusters em uma Sequência Binária
Eu tenho uma sequência binária como 11111011011110101100000000000100101011011111101111100000000000011010100000010000000011101111 Onde clusters de 1s são seguidos por um número maior de zeros, como na figura abaixo (preto significa 1): Eu gostaria de aplicar uma técnica (preferencialmente em R ou em Python) em que eu possa detectar automaticamente esses clusters de 1s e produzir …
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Conjuntos de dados de jogos de computador
Eu estava procurando por conjuntos de dados de jogos de computador, mas até agora só consegui encontrar o conjunto de dados 'Avatar History' para o WoW. Existem outros conjuntos de dados interessantes por aí, possivelmente para outros gêneros?
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Conferências de mineração de dados? [fechadas]
Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 5 meses . Quais são as conferências anuais de mineração de dados …
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Documentos / exemplos de mineração de dados
Estou procurando alguns documentos / sites / etc de médio a longo prazo sobre mineração de dados, especificamente onde um conjunto de dados é explorado em profundidade, desde a preparação dos dados até o modelo final. Estou particularmente interessado em discussões sobre a aplicação de algos de aprendizado de máquina …
8 r  data-mining 
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O que esse borrão ao redor da linha significa neste gráfico?
Eu estava brincando com o ggplot2 usando os seguintes comandos para ajustar uma linha aos meus dados: ggplot(data=datNorm, aes(x=Num, y=Val)) + geom_point() + stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", geom="errorbar", colour="red", width=0.8) + stat_sum_single(median) + stat_sum_single(mean, colour="blue") + geom_smooth(level = 0.95, aes(group=1), method="lm") Os pontos vermelhos são valores medianos, o azul é a …
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remende treinamento inteligente e treinamento totalmente convolucional em rede neural totalmente convolucional
No artigo da rede neural totalmente convolucional , os autores mencionam tanto o treinamento inteligente quanto o treinamento totalmente convolucional. Meu entendimento para a construção do conjunto de treinamento é o seguinte: Dada uma M*Mimagem, extraia as sub-imagens com N*N, where ( N<M). As sub-imagens selecionadas são sobrepostas com outras. …
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Rede bayesiana vs. regras de associação
O algoritmo Apriori encontra algumas regras de implicação. Resultados semelhantes são fornecidos pelas redes bayesianas. Qual é a diferença essencial? Quais são as vantagens / desvantagens específicas? Edit: O Apriori Algorithm gera regras de atribuição como um tipo de implicação, como pode ser visualmente inspecionado na figura a seguir (tirada …
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