Als «unsupervised-learning» getaggte Fragen

Ich benutze R, um K-bedeutet Clustering zu machen. Ich verwende 14 Variablen, um K-means auszuführen Was ist ein hübscher Weg, um die Ergebnisse von K-means zu zeichnen? Gibt es bereits Implementierungen? Erschweren 14 Variablen das Zeichnen der Ergebnisse? Ich habe etwas namens GGcluster gefunden, das cool aussieht, sich aber noch …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

Ich verstehe, wie artificial neural network (ANN)man mit Backpropogation überwacht trainieren kann, um die Anpassung zu verbessern, indem man den Fehler in den Vorhersagen verringert. Ich habe gehört, dass ein ANN für unbeaufsichtigtes Lernen verwendet werden kann, aber wie kann dies ohne irgendeine Kostenfunktion durchgeführt werden, um die Optimierungsstufen zu …

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

Gibt es in Bezug auf unbeaufsichtigtes Lernen (wie Clustering) Metriken zur Bewertung der Leistung?

48 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

Sparse Coding ist definiert als Lernen eines überkompletten Satzes von Basisvektoren, um Eingangsvektoren darzustellen (<- warum wollen wir das?). Was sind die Unterschiede zwischen Sparse Coding und Autoencoder? Wann werden wir Sparse Coding und Autoencoder verwenden?

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

Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …

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 

Ich führe ein hierarchisches Clustering für Daten durch, die ich aus dem reddit-Daten-Dump in Google BigQuery gesammelt und verarbeitet habe. Mein Prozess ist der folgende: Holen Sie sich die neuesten 1000 Beiträge in / r / politics Sammeln Sie alle Kommentare Verarbeiten Sie die Daten und berechnen Sie eine n …

32 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Überwachtes Lernen 1) Ein menschliches baut einen Klassifizierer basierend auf Eingabe und Ausgabedaten 2) Dieser Klassifikator wird mit einem Trainingsdatensatz trainiert 3) Dieser Klassifikator wird mit einem Testdatensatz getestet 4) Bereitstellung, wenn die Ausgabe zufriedenstellend ist Um verwendet zu werden, wenn "Ich weiß, wie man diese Daten klassifiziert, ich brauche …

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

Angenommen, ich habe zwei Datengruppen mit der Bezeichnung A und B (jede enthält z. B. 200 Proben und 1 Merkmal), und ich möchte wissen, ob sie unterschiedlich sind. Ich könnte: a) Führen Sie einen statistischen Test (z. B. t-Test) durch, um festzustellen, ob sie sich statistisch unterscheiden. b) Verwenden Sie …

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

Was ist im Zusammenhang mit maschinellem Lernen der Unterschied zwischen unbeaufsichtigtes Lernen betreutes Lernen und teilüberwachtes Lernen? Und was sind einige der wichtigsten algorithmischen Ansätze?

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

Ich habe einige Punkte in und möchte die Punkte so gruppieren, dass:X= { x1, . . . , xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Jeder Cluster enthält eine gleiche Anzahl von Elementen von . (Angenommen, die Anzahl der Cluster teilt .)XXXnnn Jeder Cluster ist in gewissem Sinne "räumlich kohäsiv", wie die Cluster aus Mitteln.kkk Es …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Ich versuche eine Zeitreihenanalyse durchzuführen und bin neu in diesem Bereich. Ich habe eine tägliche Zählung eines Ereignisses von 2006-2009 und möchte ein Zeitreihenmodell dazu passen. Hier sind die Fortschritte, die ich gemacht habe: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Das resultierende Diagramm, das ich erhalte, ist: Um zu überprüfen, ob Saisonalität …

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

Die zweite Frage ist, dass ich in einer Diskussion irgendwo im Internet über "überwachtes Clustering" gesprochen habe. Soweit ich weiß, ist Clustering nicht überwacht. Was genau bedeutet "überwachtes Clustering"? Was ist der Unterschied zur "Klassifizierung"? Es gibt viele Links, die darüber sprechen: 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 etc …

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

Was sind die Unterschiede zwischen generativen und diskriminativen (diskriminanten) Modellen (im Kontext des Bayes'schen Lernens und der Inferenz)? und worum geht es bei Vorhersage, Entscheidungstheorie oder unbeaufsichtigtem Lernen?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

Nehmen wir der Einfachheit halber an, ich arbeite am klassischen Beispiel von Spam- / Nicht-Spam-E-Mails. Ich habe 20000 E-Mails. Davon weiß ich, dass 2000 Spam sind, aber ich habe kein Beispiel für Nicht-Spam-E-Mails. Ich möchte vorhersagen, ob es sich bei den verbleibenden 18000 um Spam handelt oder nicht. Im Idealfall …

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

Ich versuche herauszufinden, was die mannigfaltige Annahme im semi-überwachten Lernen bedeutet. Kann jemand auf einfache Weise erklären? Ich kann die Intuition dahinter nicht verstehen. Es besagt, dass Ihre Daten auf einer niedrigdimensionalen Mannigfaltigkeit liegen, die in einem höherdimensionalen Raum eingebettet ist. Ich habe nicht verstanden, was das bedeutet.

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