Perguntas com a marcação «unsupervised-learning»

"Supervisão à distância" é um esquema de aprendizado no qual um classificador é aprendido, devido a um conjunto de treinamento pouco rotulado (os dados de treinamento são rotulados automaticamente com base em heurísticas / regras). Penso que tanto a aprendizagem supervisionada quanto a semi-supervisionada podem incluir essa "supervisão distante" se …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

Existe alguma maneira de determinar o número ideal de cluster ou devo tentar valores diferentes e verificar as taxas de erro para decidir sobre o melhor valor?

19 clustering  unsupervised-learning 

Alguém pode explicar os prós e os contras do cluster hierárquico? O cluster hierárquico tem as mesmas desvantagens que K significa? Quais são as vantagens do cluster hierárquico sobre o K significa? Quando devemos usar os meios K sobre o cluster hierárquico e vice-versa? As respostas a este post explicam …

19 clustering  k-means  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Se estiver correto, "classificação não supervisionada" é o mesmo que agrupar. Então existe "regressão não supervisionada"? Obrigado!

15 regression  unsupervised-learning 

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 

À medida que nos aprofundamos na literatura das Redes Neurais , conseguimos identificar outros métodos com topologias neuromórficas (arquiteturas semelhantes à "Rede Neural"). E não estou falando do Teorema da Aproximação Universal . Exemplos são dados abaixo. Então, isso me faz pensar: qual é a definição de uma rede neural …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

Dada uma matriz , a fatoração de matriz não negativa (NMF) encontra duas matrizes não negativas e ( ou seja, com todos os elementos ) para representar a matriz decomposta como:W m × k H k × n ≥0Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge 0 V≈WH,V≈WH,\mathbf …

15 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

Sei que essa pergunta não está bem definida, mas alguns aglomerados tendem a ser elípticos ou ficam no espaço dimensional mais baixo, enquanto outros têm formas não lineares (em exemplos 2D ou 3D). Existe alguma medida de não linearidade (ou "forma") de clusters? Observe que no espaço 2D e 3D, …

14 unsupervised-learning  clustering 

No problema específico em que trabalho (uma competição), tenho a seguinte configuração: 21 recursos (numéricos em [0,1]) e uma saída binária. Eu tenho aproximadamente 100 mil linhas. A configuração parece ser muito barulhenta. Eu e outros participantes aplicamos a geração de recursos por um tempo e a incorporação estocástica de …

13 machine-learning  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne 

Se eu tiver um determinado conjunto de dados, quão inteligente seria inicializar os centros de cluster usando meios de amostras aleatórias desse conjunto de dados? Por exemplo, suponha que eu queira 5 clusters. Tomo 5 random samples, digamos, size=20%o conjunto de dados original. Eu poderia então tomar a média de …

13 clustering  k-means  unsupervised-learning 

Pelo que li: Supervisão distante : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Atualmente, estou tentando analisar um conjunto de dados de documento de texto que não tem nenhuma verdade. Disseram-me que você pode usar a validação cruzada k-fold para comparar diferentes métodos de armazenamento em cluster. No entanto, os exemplos que eu vi no passado usam uma verdade básica. Existe uma maneira …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

No curso de aprendizado de máquina de Stanford, Andrew Ng mencionou a aplicação de ML em TI. Algum tempo depois, quando obtive DDoS de tamanho moderado (cerca de 20k bots) em nosso site, decidi lutar contra ele usando um classificador simples da Rede Neural. Eu escrevi esse script python em …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning 

Basta saber se alguém está familiarizado com o agrupamento de entradas nominais. Eu estive olhando o SOM como uma solução, mas aparentemente ele só funciona com recursos numéricos. Existem extensões para recursos categóricos? Especificamente, eu estava pensando em "Dias da semana" como possíveis recursos. Obviamente, é possível convertê-lo em um …

11 clustering  unsupervised-learning  self-organizing-maps