Als «unsupervised-learning» getaggte Fragen

77

Wie kann eine hübsche grafische Darstellung der Ergebnisse der k-means Clusteranalyse erstellt werden?

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,...

52

Wie kann ein künstliches neuronales Netzwerk ANN für unbeaufsichtigtes Clustering verwendet werden?

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...

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

48

Leistungsmetriken zur Bewertung unbeaufsichtigten Lernens

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

machine-learning clustering data-mining unsupervised-learning

35

Was sind die Unterschiede zwischen Sparse Coding und Autoencoder?

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

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

34

Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?

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...

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

32

Auswahl der richtigen Verknüpfungsmethode für hierarchisches Clustering

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...

clustering distance unsupervised-learning hierarchical-clustering

30

Betreutes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Bestärkungslernen: Workflow-Grundlagen

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...

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

29

Unterscheidung zwischen zwei Gruppen in Statistik und maschinellem Lernen: Hypothesentest vs. Klassifikation vs. Clustering

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...

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

27

Unüberwachtes, überwachtes und halbüberwachtes Lernen

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

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

25

Clustering-Vorgang, bei dem jeder Cluster die gleiche Anzahl von Punkten hat?

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",...

machine-learning clustering k-means unsupervised-learning

24

Tägliche Zeitreihenanalyse

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)...

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

22

Generative vs. diskriminative Modelle (im Bayes'schen Kontext)

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

bayesian predictive-models unsupervised-learning

22

Beaufsichtigtes Clustering oder Klassifikation?

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...

clustering classification unsupervised-learning statistical-learning

21

Wie kann man ein Ergebnis mit nur positiven Fällen als Training vorhersagen?

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...

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

20

Fernüberwachung: überwacht, halb überwacht oder beides?

"Fernüberwachung" ist ein Lernschema, bei dem ein Klassifikator anhand eines schwach gekennzeichneten Trainingssatzes gelernt wird (Trainingsdaten werden automatisch anhand von Heuristiken / Regeln gekennzeichnet). Ich denke, dass sowohl beaufsichtigtes Lernen als auch semi-beaufsichtigtes Lernen...

machine-learning data-mining dataset references unsupervised-learning

20

Was ist die vielfältige Annahme beim teilüberwachten Lernen?

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...

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

19

Wie definiere ich die Anzahl der Cluster in K-means Clustering?

Gibt es eine Möglichkeit, die optimale Clusternummer zu ermitteln, oder sollte ich einfach andere Werte ausprobieren und die Fehlerraten überprüfen, um den besten Wert zu

clustering unsupervised-learning

19

Wie kann man die Nachteile von Hierarchical Clustering verstehen?

Kann jemand die Vor- und Nachteile von Hierarchical Clustering erklären? Hat hierarchisches Clustering die gleichen Nachteile wie K? Was sind die Vorteile von Hierarchical Clustering gegenüber K? Wann sollten wir K-Mittel anstelle von Hierarchical Clustering verwenden und umgekehrt? Antworten...

clustering k-means unsupervised-learning hierarchical-clustering

15

Was ist Datenmischung?

Dieser Begriff kommt häufig in methodenbezogenen Threads vor . Ist das Mischen eine bestimmte Methode für Data Mining und statistisches Lernen? Ich kann kein relevantes Ergebnis von Google erhalten. Es scheint, dass das Mischen die Ergebnisse vieler Modelle verwechselt und zu einem besseren...

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

15

Gibt es eine „unbeaufsichtigte Regression“?

Wenn ich richtig liege, ist "unbeaufsichtigte Klassifizierung" dasselbe wie Clustering. Gibt es dann eine "unbeaufsichtigte Regression"? Vielen

regression unsupervised-learning