Domande taggate «data-mining»

Il data mining utilizza metodi dell'intelligenza artificiale in un contesto di database per scoprire modelli precedentemente sconosciuti. Di conseguenza, i metodi sono generalmente senza supervisione. È strettamente correlato ma non identico all'apprendimento automatico. Le attività chiave del data mining sono l'analisi dei cluster, il rilevamento anomalo e il mining delle regole di associazione.

Come prevedere quando si verificherà il prossimo evento, in base agli orari degli eventi precedenti?

Sono uno studente delle superiori e sto lavorando a un progetto di programmazione per computer, ma non ho molta esperienza in statistica e modellizzazione dei dati oltre a un corso di statistica delle superiori, quindi sono un po 'confuso. Fondamentalmente, ho un elenco abbastanza grande (suppongo che sia abbastanza grande …

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Dati distorti nell'apprendimento automatico

Sto lavorando a un progetto di Machine Learning con dati che sono già (fortemente) distorti dalla selezione dei dati. Supponiamo che tu abbia una serie di regole codificate. Come si crea un modello di apprendimento automatico per sostituirlo, quando tutti i dati che può utilizzare sono dati già filtrati da …

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Quando è utile utilizzare la visualizzazione interattiva dei dati?

Mentre si prepara per un discorso darò presto, di recente ho iniziato a scavare in due grandi strumenti (gratuiti) per la visualizzazione interattiva dei dati: GGobi e Mondrian - entrambi offrono una vasta gamma di funzionalità (anche se sono un po 'buggy). Vorrei chiedere il tuo aiuto per articolare (sia …

17 data-visualization data-mining interactive-visualization

In quali condizioni le macchine per l'incremento del gradiente superano le foreste casuali?

La macchina per aumentare il gradiente di Friedman può ottenere prestazioni migliori rispetto alla Foresta casuale di Breiman ? In tal caso, in quali condizioni o che tipo di set di dati può migliorare gbm?

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approcci di formazione per set di dati altamente squilibrati

Ho un set di dati di test altamente squilibrato. Il set positivo è composto da 100 casi mentre il set negativo è composto da 1500 casi. Per quanto riguarda la formazione, ho un pool di candidati più ampio: il set di formazione positivo ha 1200 casi e il set di …

16 machine-learning classification data-mining svm bioinformatics

Che cos'è la fusione di dati?

Questo termine appare frequentemente nei thread relativi al metodo . La fusione è un metodo specifico nel data mining e nell'apprendimento statistico? Non riesco a ottenere un risultato pertinente da Google. Sembra che la fusione stia mescolando i risultati di molti modelli e producendo un risultato migliore. C'è qualche risorsa …

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

Un sondaggio sugli strumenti software di data mining

Sebbene sia stato addestrato come ingegnere, trovo che sto diventando più interessato al data mining. In questo momento sto cercando di indagare ulteriormente sul campo. In particolare, vorrei comprendere le diverse categorie di strumenti software esistenti e quali strumenti sono notevoli in ciascuna categoria e perché. (Nota che non ho …

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Significato delle caratteristiche latenti?

Sto cercando di capire i modelli di fattorizzazione a matrice per i sistemi di raccomandazione e leggo sempre "caratteristiche latenti", ma cosa significa? So cosa significa una funzionalità per un set di dati di training, ma non sono in grado di comprendere l'idea di funzionalità latenti. Ogni articolo sull'argomento che …

15 machine-learning data-mining recommender-system

La differenza tra regressione logistica e macchine vettoriali di supporto?

So che la regressione logistica trova un iperpiano che separa i campioni di addestramento. So anche che Support vector machines trova l'iperpiano con il margine massimo. La mia domanda: allora la differenza tra regressione logistica (LR) e macchine vettoriali di supporto (SVM) è che LR trova un iperpiano che separa …

14 machine-learning classification svm data-mining

Perché usiamo k-mean invece di altri algoritmi?

Ho studiato k-mean e questi sono ciò che ho ottenuto: k-mean è uno degli algoritmi più semplici che utilizza un metodo di apprendimento senza supervisione per risolvere i problemi noti del clustering. Funziona davvero bene con set di dati di grandi dimensioni. Tuttavia, ci sono anche degli svantaggi di K-Means …

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Prestazioni del modello nella modellazione quantile

Sto usando la regressione quantile (ad esempio tramite gbmo quantregin R) - non focalizzandomi sulla mediana ma invece su un quantile superiore (ad esempio 75 °). Provenendo da un background di modellazione predittiva, voglio misurare quanto bene il modello si adatta a un set di test ed essere in grado …

14 regression data-mining predictive-models quantile-regression

Diagrammi di flusso per aiutare a selezionare la tecnica di analisi e il test corretti

Come qualcuno che ha bisogno di conoscenze statistiche ma non è uno statistico addestrato formalmente, troverei utile avere un diagramma di flusso (o un qualche tipo di albero decisionale) che mi aiuti a scegliere l'approccio corretto per risolvere un particolare problema (ad es. "Vero? hai bisogno di questo e sai …

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Esistono algoritmi di clustering non basati sulla distanza?

Sembra che per K-medie e altri algoritmi correlati, il clustering si basa sul calcolo della distanza tra i punti. Ce n'è uno che funziona senza di essa?

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Differenza tra macchine di fattorizzazione e fattorizzazione a matrice?

Mi sono imbattuto nel termine macchine di fattorizzazione nei sistemi di raccomandazione. So cos'è la fattorizzazione a matrice per i sistemi di raccomandazione, ma non ho mai sentito parlare di macchine per la fattorizzazione. Quindi qual è la differenza?

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Matematica dietro alberi di classificazione e regressione

Qualcuno può aiutare a spiegare alcune delle matematiche alla base della classificazione in CART? Sto cercando di capire come accadono due fasi principali. Ad esempio, ho addestrato un classificatore CART su un set di dati e ho usato un set di dati di prova per contrassegnare le prestazioni predittive ma: …

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