Perguntas com a marcação «unsupervised-learning»

Estou usando R para fazer cluster K-significa. Estou usando 14 variáveis ​​para executar K-means Qual é uma maneira bonita de traçar os resultados dos meios K? Existem implementações existentes? Ter 14 variáveis ​​complica a plotagem dos resultados? Encontrei algo chamado GGcluster que parece legal, mas ainda está em desenvolvimento. Também …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

Eu entendo como um artificial neural network (ANN), pode ser treinado de maneira supervisionada usando a retropropagação para melhorar o ajuste, diminuindo o erro nas previsões. Ouvi dizer que uma RNA pode ser usada para aprendizado não supervisionado, mas como isso pode ser feito sem uma função de custo de …

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

Com relação ao aprendizado não supervisionado (como cluster), existem métricas para avaliar o desempenho?

49 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

A codificação esparsa é definida como a aprendizagem de um conjunto excessivo de vetores básicos para representar vetores de entrada (<- por que queremos isso). Quais são as diferenças entre codificação esparsa e autoencoder? Quando usaremos a codificação esparsa e o autoencoder?

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

Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2ª edição). No terceiro …

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 

Estou executando um cluster hierárquico de dados que reuni e processei no despejo de dados do reddit no Google BigQuery. Meu processo é o seguinte: Receba as últimas 1000 postagens em / r / policy Reúna todos os comentários Processar os dados e calcular uma n x mmatriz de dados …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Aprendizado supervisionado 1) Um humano constrói um classificador com base na entrada e saída de dados 2) Esse classificador é treinado com um conjunto de dados de treinamento 3) Esse classificador é testado com um conjunto de dados de teste 4) Implantação se a saída for satisfatória Para ser usado …

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

Suponha que eu tenha dois grupos de dados, rotulados como A e B (cada um contendo, por exemplo, 200 amostras e 1 recurso), e quero saber se eles são diferentes. Eu poderia: a) realize um teste estatístico (por exemplo, teste t) para verificar se eles são estatisticamente diferentes. b) use …

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

No contexto do aprendizado de máquina, qual é a diferença entre aprendizado não supervisionado aprendizado supervisionado e aprendizagem semi-supervisionada? E quais são algumas das principais abordagens algorítmicas a serem observadas?

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

Eu tenho alguns pontos em e quero agrupar os pontos para que:X= { x1, . . . , xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Cada grupo contém um número igual de elementos de . (Suponha que o número de clusters divida .)XXXnnn Cada agrupamento é "espacialmente coeso" em algum sentido, como os agrupamentos de -eans.kkk …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Estou tentando fazer análise de séries temporais e sou novo nesse campo. Eu tenho contagem diária de um evento de 2006-2009 e quero ajustar um modelo de série temporal a ele. Aqui está o progresso que eu fiz: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) O gráfico resultante que recebo é: Para verificar …

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

A segunda pergunta é que eu encontrei em uma discussão em algum lugar na Web falando sobre "cluster supervisionado", tanto quanto eu sei, cluster não é supervisionado, então qual é exatamente o significado por trás de "cluster supervisionado"? Qual a diferença em relação à "classificação"? Existem muitos links falando sobre …

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

Quais são as diferenças entre os modelos generativo e discriminativo (discriminante) (no contexto da aprendizagem e inferência bayesiana)? e o que diz respeito à previsão, teoria da decisão ou aprendizado não supervisionado?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

Por uma questão de simplicidade, digamos que estou trabalhando no exemplo clássico de emails de spam / não spam. Eu tenho um conjunto de 20000 e-mails. Destas, sei que 2000 são spam, mas não tenho nenhum exemplo de email que não seja spam. Eu gostaria de prever se os 18000 …

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

Estou tentando descobrir o que a suposição múltipla significa na aprendizagem semi-supervisionada. Alguém pode explicar de uma maneira simples? Não consigo entender a intuição por trás disso. Ele diz que seus dados estão em um coletor de baixa dimensão incorporado em um espaço de maior dimensão. Eu não entendi o …

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