unsupervised-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं R का उपयोग कर रहा हूँ K- साधन क्लस्टरिंग। मैं K- साधन चलाने के लिए 14 चर का उपयोग कर रहा हूँ K- साधनों के परिणामों की साजिश करने का एक सुंदर तरीका क्या है? क्या कोई मौजूदा कार्यान्वयन हैं? क्या 14 चर होने से परिणामों की साजिश रचने …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

मैं समझता हूं artificial neural network (ANN)कि भविष्यवाणियों में त्रुटि को कम करके फिटिंग को बेहतर बनाने के लिए बैकप्रोपोगेशन का उपयोग करके पर्यवेक्षित तरीके से कैसे प्रशिक्षित किया जा सकता है। मैंने सुना है कि एक ANN का उपयोग अप्रशिक्षित सीखने के लिए किया जा सकता है लेकिन अनुकूलन …

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

अप्रशिक्षित अधिगम (जैसे क्लस्टरिंग) के संबंध में, क्या प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए कोई मैट्रिक्स हैं?

49 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

स्पर्स कोडिंग को इनपुट वैक्टर का प्रतिनिधित्व करने के लिए आधार वैक्टर के एक अधिक-पूर्ण सेट को सीखने के रूप में परिभाषित किया गया है (<- हम ऐसा क्यों चाहते हैं)। विरल कोडिंग और ऑटोकेनोडर के बीच अंतर क्या हैं? हम विरल कोडिंग और ऑटोकेनोडर का उपयोग कब करेंगे?

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

प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

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 

मैं उस डेटा पर पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग कर रहा हूं जिसे मैंने इकट्ठा किया है और Google BigQuery पर रेडिट डेटा डंप से संसाधित किया है। मेरी प्रक्रिया निम्नलिखित है: नवीनतम 1000 पोस्ट / आर / राजनीति में प्राप्त करें सभी टिप्पणियों को इकट्ठा करें डेटा संसाधित करें और एक n …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

पर्यवेक्षित अध्ययन 1) एक मानव इनपुट और आउटपुट डेटा के आधार पर एक क्लासिफायरियर बनाता है 2) उस क्लासिफायरियर को डेटा के प्रशिक्षण सेट के साथ प्रशिक्षित किया जाता है 3) उस क्लासिफायर का परीक्षण डेटा के परीक्षण सेट के साथ किया जाता है 4) उत्पादन संतोषजनक है तो तैनाती …

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

मान लें कि मेरे पास दो डेटा समूह हैं, ए और बी (प्रत्येक में 200 नमूने और 1 सुविधा वाले) लेबल हैं, और मैं जानना चाहता हूं कि क्या वे अलग हैं। मैं कर सकता: a) यह देखने के लिए कि क्या वे सांख्यिकीय रूप से भिन्न हैं, एक सांख्यिकीय …

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

मशीन लर्निंग के संदर्भ में, क्या अंतर है अप्रशिक्षित शिक्षा पर्यवेक्षित शिक्षण और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा? और देखने के लिए कुछ मुख्य एल्गोरिथम दृष्टिकोण क्या हैं?

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

मैं समय श्रृंखला विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं और इस क्षेत्र में नया हूं। मेरे पास 2006-2009 की एक घटना की दैनिक गिनती है और मैं इसके लिए एक समय श्रृंखला मॉडल फिट करना चाहता हूं। यहां मैंने जो प्रगति की है वह है: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) …

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

मेरे पास में कुछ बिंदु , और मैं चाहता हूं कि अंक मिले:X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p प्रत्येक क्लस्टर में के तत्वों की बराबर संख्या होती है । (मान लें कि क्लस्टर की संख्या विभाजित करती है ।)XXXnnn प्रत्येक क्लस्टर कुछ अर्थों में "स्थानिक रूप से सामंजस्यपूर्ण" है, जैसे -means से क्लस्टर ।kkk यह …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

दूसरा सवाल यह है कि मुझे वेब पर एक चर्चा में "पर्यवेक्षण क्लस्टरिंग" के बारे में बात करते हुए पाया गया, जहां तक ​​मुझे पता है, क्लस्टरिंग अनसुनी है, तो "पर्यवेक्षित क्लस्टरिंग" के पीछे वास्तव में क्या अर्थ है? "वर्गीकरण" के संबंध में क्या अंतर है? इसके बारे में बात …

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

जेनेरिक और भेदभावपूर्ण (भेदभावपूर्ण) मॉडल (बायेसियन सीखने और अनुमान के संदर्भ में) के बीच अंतर क्या हैं? और यह भविष्यवाणी, निर्णय सिद्धांत या अनुपयोगी शिक्षा से क्या संबंधित है?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

सरलता के लिए, मान लीजिए कि मैं स्पैम / नॉन-स्पैम ईमेल के क्लासिक उदाहरण पर काम कर रहा हूं। मेरे पास 20000 ईमेल का एक सेट है। इनमें से, मुझे पता है कि 2000 स्पैम हैं, लेकिन मेरे पास नॉट-स्पैम ईमेल का कोई उदाहरण नहीं है। मैं भविष्यवाणी करना चाहता …

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

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि अर्ध-पर्यवेक्षित सीखने में कई गुना धारणा का क्या मतलब है। क्या कोई सरल तरीके से समझा सकता है? मैं इसके पीछे अंतर्ज्ञान प्राप्त नहीं कर सकता। यह कहता है कि आपका डेटा एक उच्च-आयामी स्थान में एम्बेडेड कम-आयामी कई गुना …

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