data-mining पर टैग किए गए जवाब

मेरे डेटा सेट में कई संख्यात्मक विशेषताएँ और एक श्रेणीबद्ध है। कहो NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, जहां CategoricalAttrतीन संभावित एक मान लेता है: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2या CategoricalAttrValue3। मैं ऑक्टेव https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ के लिए डिफ़ॉल्ट k- साधन क्लस्टरिंग कार्यान्वयन का उपयोग कर रहा हूं । यह केवल संख्यात्मक डेटा के साथ काम …

133 data-mining  clustering  octave  k-means  categorical-data 

समस्या पृष्ठभूमि: मैं एक प्रोजेक्ट पर काम कर रहा हूं, जिसमें आईटी मॉनिटरिंग स्पेस (आईटी स्पेस की मेरी सबसे अच्छी समझ) में पाई जाने वाली लॉग फाइल शामिल हैं। ये लॉग फाइलें टाइम-सीरीज़ डेटा हैं, जिन्हें विभिन्न मापदंडों की सैकड़ों / हजारों पंक्तियों में व्यवस्थित किया गया है। प्रत्येक पैरामीटर …

61 machine-learning  python  data-mining  anomaly-detection  library 

यह सवाल एक टिप्पणी के जवाब में है जो मैंने दूसरे प्रश्न पर देखा था। कौरसेरा पर मशीन लर्निंग कोर्स पाठ्यक्रम के बारे में टिप्पणी थी, और "एसवीएम का उपयोग आजकल इतना नहीं किया जाता है" की तर्ज पर किया गया था। मैंने केवल प्रासंगिक व्याख्यान खुद ही समाप्त कर …

58 data-mining  svm  state-of-the-art 

जब मैं "दस्तावेज़" कहता हूं, तो मेरे पास विकिपीडिया लेखों और समाचारों जैसे वेब पेज हैं। मैं उत्तरार्द्ध के लिए मजबूत वरीयता के साथ वेनिला लेक्सिकल डिस्टेंस मेट्रिक्स या अत्याधुनिक सिमेंटिक डिस्टेंस मेट्रिक्स देने वाले उत्तर पसंद करता हूं।

34 machine-learning  data-mining  nlp  text-mining  similarity 

मैं 100 न्यूमेरिक फीचर्स के साथ 50k उदाहरणों पर एक ढाल बढ़ाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। XGBClassifierमेरी मशीन पर 43 सेकंड के भीतर 500 पेड़ लगाता है, जबकि GradientBoostingClassifier1 मिनट और 2 सेकंड में केवल 10 पेड़ (!) को संभालता है :( मैंने 500 …

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मेरे पास डेटा (लगभग 8GB) का एक बड़ा सेट है। मैं इसका विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना चाहूंगा। इसलिए, मुझे लगता है कि दक्षता के लिए डेटा की गतिशीलता को कम करने के लिए मुझे SVD तो PCA का उपयोग करना चाहिए। हालाँकि, MATLAB और ऑक्टेव …

29 bigdata  data-mining  dimensionality-reduction 

समस्या का अर्थ है पेड़ों के निर्माण का निर्णय लेना। विकिपीडिया के अनुसार ' गिन्नी गुणांक ' को ' गिन्नी अशुद्धता ' के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए । हालाँकि निर्णय वृक्ष का निर्माण करते समय दोनों उपायों का उपयोग किया जा सकता है - ये आइटम के सेट को …

25 data-mining 

मैं कुछ अवधारणाओं पर स्पष्ट नहीं था: XGBoost कमजोर शिक्षार्थियों को मजबूत शिक्षार्थियों में परिवर्तित करता है। ऐसा करने से क्या फायदा? केवल एक पेड़ का उपयोग करने के बजाय कई कमजोर शिक्षार्थियों का संयोजन? रैंडम फॉरेस्ट एक पेड़ बनाने के लिए पेड़ से विभिन्न नमूने का उपयोग करता है। …

25 machine-learning  data-mining  random-forest  decision-trees  xgboost 

मुझे आशा है कि आप मेरी मदद कर सकते हैं, क्योंकि इस विषय पर मेरे कुछ प्रश्न हैं। मैं गहरी शिक्षा के क्षेत्र में नया हूं, और जब मैंने कुछ ट्यूटोरियल किए, तो मैं एक दूसरे से अवधारणाओं को संबंधित या अलग नहीं कर सकता।

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

मैं एडवेंचर सिस्टम के लिए मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन के बारे में सीख रहा हूं और मैं इस शब्द को latent featuresबहुत बार देख रहा हूं लेकिन मैं इसका मतलब नहीं समझ पा रहा हूं। मुझे पता है कि एक विशेषता क्या है, लेकिन मैं अव्यक्त सुविधाओं के विचार को नहीं समझता। …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

मुझे यकीन है कि डेटा विज्ञान पर चर्चा की जाएगी क्योंकि इस मंच में कई समानार्थी शब्द या कम से कम संबंधित क्षेत्र हैं जहां बड़े डेटा का विश्लेषण किया जाता है। मेरा विशेष प्रश्न डाटा माइनिंग के संबंध में है। मैंने कुछ साल पहले डेटा माइनिंग में स्नातक वर्ग …

22 data-mining  definitions 

पृष्ठभूमि मैं ऊर्जा मीटर रीडिंग के एक समय श्रृंखला डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। श्रृंखला की लंबाई मीटर से भिन्न होती है - कुछ के लिए मेरे पास कई साल हैं, अन्य केवल कुछ महीने हैं, आदि कई महत्वपूर्ण मौसमीता प्रदर्शित करते हैं, और अक्सर कई परतें - …

22 data-mining  clustering  time-series  beginner 

मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि वास्तव में हेलिंगर डिस्टेंस (सरल शब्दों में) में क्या होता है। इसके अलावा, मुझे यह जानने में भी दिलचस्पी है कि हम हेलिंगर डिस्टेंस का उपयोग करने में किस प्रकार की समस्याएं हैं? हेलिंगर डिस्टेंस का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

मैं एक सूत्र, विधि, या मॉडल को खोजने की कोशिश कर रहा हूं ताकि संभावना का विश्लेषण किया जा सके कि एक विशिष्ट घटना ने कुछ अनुदैर्ध्य डेटा को प्रभावित किया है। मुझे मुश्किल से पता चल रहा है कि Google पर क्या खोजना है। यहाँ एक उदाहरण है: छवि …

19 machine-learning  data-mining  statistics 

मैं हाल ही में मामले में आए Word2Vec , Sentence2Vec और Doc2Vec और उलझन के रूप में मैं वेक्टर शब्दों के नया हूँ की तरह। क्या कोई सरल शब्दों में इन विधियों में अंतर को विस्तृत कर सकता है। प्रत्येक विधि के लिए सबसे उपयुक्त कार्य क्या हैं?

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