data-mining पर टैग किए गए जवाब

डेटा माइनिंग पहले अज्ञात पैटर्न को खोजने के लिए डेटाबेस संदर्भ में कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तरीकों का उपयोग करता है। इस प्रकार, विधियां आमतौर पर अनसुनी की जाती हैं। यह बारीकी से संबंधित है, लेकिन मशीन सीखने के समान नहीं है। डेटा-माइनिंग के प्रमुख कार्य हैं क्लस्टर विश्लेषण, बाह्य नियमों का पता लगाना और खनन करना।

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सादे अंग्रेजी में भिन्नता
YouTube पर वीडियो देखने के बाद, मुझे ऐसा लगता है कि मैं वास्तव में परिभाषित नहीं कर सकता हूं कि परिवर्तनशील निष्कर्ष क्या है। जब मैं इसके बारे में वीडियो व्याख्यान देख रहा हूं तो मैं प्रक्रियाओं का पालन कर सकता हूं। लेकिन यह परिभाषित करना कठिन है कि वास्तव …
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गिनी अशुद्धता का उपयोग कब करें और सूचना लाभ का उपयोग कब करें?
क्या कोई मुझे समझा सकता है कि निर्णय पेड़ों के लिए गिन्नी अशुद्धता और सूचना लाभ का उपयोग कब करें? क्या आप मुझे ऐसी स्थितियाँ / उदाहरण दे सकते हैं, जिनका उपयोग करना सबसे अच्छा है?
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वहाँ इस modellng दृष्टिकोण में overfitting है
मुझे हाल ही में बताया गया था कि मैंने जिस प्रक्रिया का पालन किया था (एक एमएस थीसिस के घटक) को ओवर-फिटिंग के रूप में देखा जा सकता है। मैं इस बारे में बेहतर जानकारी प्राप्त करना चाह रहा हूं और यह देखना चाहता हूं कि क्या अन्य सहमत हैं। …
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डेटा के साथ व्यावहारिक पीसीए ट्यूटोरियल
पीसीए ट्यूटोरियल के लिए इंटरनेट पर खोज करने से हजारों परिणाम (यहां तक ​​कि वीडियो) मिलते हैं। कई ट्यूटोरियल बहुत अच्छे हैं। लेकिन मुझे कोई भी व्यावहारिक उदाहरण नहीं मिल रहा है जहां पीसीए को कुछ डेटा-सेटों का उपयोग करके समझाया जाता है जो मैं प्रदर्शन के लिए उपयोग कर …
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नए डेटा के लिए उपयुक्त नियम खोजना
मैं एसोसिएशन नियमों के लिए खनन लेनदेन के लिए आर (और आरूल्स पैकेज) का उपयोग कर रहा हूं। मैं जो करना चाहता हूं वह नियमों का निर्माण करना है और फिर उन्हें नए डेटा पर लागू करना है। उदाहरण के लिए, मान लें कि मेरे कई नियम हैं, जिनमें से …
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आप एक नाम से कितनी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं?
एक नाम: पहला, संभवतः एक मध्य और उपनाम। मुझे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट का उपयोग करके आप एक नाम से कितनी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, इसके बारे में उत्सुक हूं। मुझे पता है कि आप अमेरिकी जनगणना डेटा: 1) का उपयोग करके निम्न-उच्च संभावना (इनपुट के आधार पर) …
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आर / एमजीसीवीवी: क्यों टी () और टीआई () टेंसर उत्पाद विभिन्न सतहों का उत्पादन करते हैं?
mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए डेटा को विभाजित करने के साधन के रूप में क्लस्टरिंग
मैं एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के साथ कुछ विशेषताओं के आधार पर छात्रों की सफलता या विफलता की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं। मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए, मैंने पहले ही स्पष्ट अंतर के आधार पर छात्रों को अलग-अलग समूहों में विभाजित करने और प्रत्येक …
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डेटा प्रीप्रोसेसिंग और आउटलाइयर डिटेक्शन तकनीकों को कवर करने वाली अच्छी किताबें
जैसा कि शीर्षक से पता चलता है, क्या किसी को एक अच्छी तारीख का पता है, जो सामान्य रूप से और विशेष रूप से बाह्य पहचान तकनीकों में डेटा प्रीप्रोसेसिंग को कवर करता है? पुस्तक को केवल उस पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन …
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क्या एफ-माप सटीकता का पर्याय है?
मैं समझता हूं कि एफ-माप (सटीक और याद के आधार पर) एक अनुमान है कि एक क्लासिफायरियर कितना सटीक है। जब हम असंतुलित डेटासेट होते हैं, तब भी एफ-माप सटीकता का पक्षधर है । मेरे पास एक सरल प्रश्न है (जो तकनीक के बारे में सही शब्दावली का उपयोग करने …
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पीसीए फिट की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए अच्छे मैट्रिक्स क्या हैं, ताकि घटकों की संख्या का चयन किया जा सके?
प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक अच्छा मीट्रिक क्या है? मैंने एक एल्गोरिथ्म पर इस एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन किया। मेरा उद्देश्य सुविधाओं की संख्या को कम करना था (जानकारी बहुत बेमानी थी)। मुझे पता है कि हमारे पास रखी गई भिन्नता का प्रतिशत इस …
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ओबामा के अभियान में डेटा खनन तकनीक
मुझे इस लेख में ओबामा के अभियान अभियान में डेटा माइनिंग टीम के बारे में पता चला। दुर्भाग्य से, लेख सांख्यिकीय एल्गोरिदम की वास्तविक मशीनरी के बारे में बहुत फजी है। हालाँकि, ऐसा लग रहा था कि सामान्य तकनीक सामाजिक और राजनीतिक विज्ञान में जानी जाती है। चूंकि यह मेरी …
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अनोवा (और ड्रॉप 1) जीएलएमएम के लिए अलग-अलग उत्तर क्यों प्रदान करते हैं?
मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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शब्द "एक मॉडल सीखो" कहाँ से आया था
अक्सर मैंने सुना है कि डेटा खनिक इस शब्द का उपयोग करते हैं। एक सांख्यिकीविद् के रूप में, जिन्होंने वर्गीकरण की समस्याओं पर काम किया है, मैं "ट्रेन ए क्लासिफायर" शब्द से परिचित हूं और मेरा मानना ​​है कि "एक मॉडल सीखें" का मतलब एक ही बात है। मुझे "ट्रेन …
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टेक्स्ट दस्तावेज़ के लिए फीचर वेक्टर बनाने के लिए बिग्राम (एन-ग्राम) मॉडल का उपयोग करने के बारे में
टेक्स्ट माइनिंग के लिए फीचर निर्माण का एक पारंपरिक तरीका बैग-ऑफ-वर्ड्स दृष्टिकोण है, और किसी दिए गए टेक्स्ट डॉक्यूमेंट की विशेषता वाले वेक्टर की स्थापना के लिए tf-idf का उपयोग करके इसे बढ़ाया जा सकता है। वर्तमान में, मैं फ़ीचर वेक्टर के निर्माण के लिए द्वि-ग्राम भाषा मॉडल या (एन-ग्राम) …
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