unsupervised-learning पर टैग किए गए जवाब

"दूर का पर्यवेक्षण" एक सीखने की योजना है जिसमें एक क्लासिफायरियर को एक कमजोर लेबल प्रशिक्षण सेट दिया जाता है (प्रशिक्षण डेटा स्वचालित रूप से हेयूरिस्टिक्स / नियमों के आधार पर लेबल किया जाता है)। मुझे लगता है कि दोनों पर्यवेक्षित शिक्षण, और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण में ऐसे "दूर के पर्यवेक्षण" …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

क्या इष्टतम क्लस्टर संख्या निर्धारित करने का कोई तरीका है या क्या मुझे विभिन्न मूल्यों की कोशिश करनी चाहिए और सर्वोत्तम मूल्य तय करने के लिए त्रुटि दर की जांच करनी चाहिए?

19 clustering  unsupervised-learning 

क्या कोई व्यक्ति पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग के पेशेवरों और विपक्षों की व्याख्या कर सकता है? क्या Hierarchical Clustering में K का मतलब समान है? K साधनों पर पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग के क्या लाभ हैं? कब हमें Hierarchical Clustering & विपरीत पर K का उपयोग करना चाहिए? इस पोस्ट के उत्तर में कश्मीर …

19 clustering  k-means  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

एक मैट्रिक्स को देखते हुए Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}, गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन (NMF) दो गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} और Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (सभी तत्वों ≥0≥0\ge 0 ) को अपघटित मैट्रिक्स के रूप में दर्शाता है: V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, कि गैर नकारात्मक की आवश्यकता द्वारा …

16 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

अगर मैं सही हूं, तो "असुरक्षित वर्गीकरण" क्लस्टरिंग के समान है। फिर क्या "अनियंत्रित प्रतिगमन" है? धन्यवाद!

15 regression  unsupervised-learning 

यह शब्द अक्सर विधि-संबंधित थ्रेड्स में प्रकट होता है । है सम्मिश्रण डाटा माइनिंग और सांख्यिकीय सीखने में एक विशिष्ट विधि? मुझे Google से प्रासंगिक परिणाम नहीं मिल सकता है। ऐसा लगता है कि सम्मिश्रण कई मॉडलों के परिणामों को मिला रहा है और परिणामस्वरूप बेहतर परिणाम मिल रहा है। …

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

जैसा कि हम तंत्रिका नेटवर्क साहित्य में तल्लीन करते हैं , हमें न्यूरोमॉर्फिक टोपोलॉजी ("न्यूरल-नेटवर्क"-समान आर्किटेक्चर) के साथ अन्य तरीकों की पहचान करने के लिए मिलता है। और मैं यूनिवर्सल अपीयरेंस प्रमेय के बारे में बात नहीं कर रहा हूं । उदाहरण नीचे दिए गए हैं। फिर, यह मुझे आश्चर्यचकित …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

मुझे पता है कि इस सवाल को अच्छी तरह से परिभाषित नहीं किया गया है, लेकिन कुछ समूहों में अण्डाकार होते हैं या निचले आयामी स्थान पर झूठ होते हैं, जबकि दूसरे में अरेखीय आकार (2 डी या 3 डी उदाहरणों में) होते हैं। क्या गुच्छों की गैर-शुद्धता (या "आकृति") …

14 unsupervised-learning  clustering 

मैं (एक प्रतियोगिता) के साथ काम करने वाली विशिष्ट समस्या के रूप में मेरे पास follwoing सेटिंग है: 21 विशेषताएं ([0,1] पर संख्यात्मक) और एक बाइनरी आउटपुट। मेरे पास लगभग 100 K पंक्तियाँ हैं। सेटिंग बहुत शोर करने लगती है। मैं और अन्य प्रतिभागी कुछ समय के लिए फ़ीचर जेनरेशन …

13 machine-learning  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne 

अगर मेरे पास एक निश्चित डेटासेट है, तो उस डेटासेट के यादृच्छिक नमूनों के माध्यम से क्लस्टर केंद्रों को शुरू करना कितना स्मार्ट होगा? उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि मुझे चाहिए 5 clusters। मैं मूल डेटासेट के बारे 5 random samplesमें कहता हूं size=20%। फिर मैं इन 5 यादृच्छिक …

13 clustering  k-means  unsupervised-learning 

मैंने जो पढ़ा है: दूर की निगरानी : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

वर्तमान में, मैं एक टेक्स्ट डॉक्यूमेंट डेटासेट का विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूँ जिसमें कोई जमीनी सच्चाई नहीं है। मुझे बताया गया था कि आप अलग-अलग क्लस्टरिंग विधियों की तुलना करने के लिए k-fold क्रॉस सत्यापन का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, मैंने पिछले दिनों जो उदाहरण देखे …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

में स्टैनफोर्ड मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम एंड्रयू एनजी आईटी में एमएल लागू करने का उल्लेख किया। कुछ समय बाद जब मुझे हमारी साइट पर मध्यम आकार (लगभग 20k बॉट) DDoS मिला, तो मैंने सरल न्यूरल नेटवर्क क्लासिफायर का उपयोग करके इसके खिलाफ लड़ने का फैसला किया। मैंने लगभग 30 मिनट में …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning 

बस सोच रहा था कि कोई भी नाममात्र इनपुट क्लस्टरिंग से परिचित है। मैं एसओएम को एक समाधान के रूप में देख रहा हूं लेकिन जाहिर तौर पर यह केवल संख्यात्मक विशेषताओं के साथ काम करता है। क्या श्रेणीबद्ध विशेषताओं के लिए कोई एक्सटेंशन हैं? विशेष रूप से मैं संभावित …

11 clustering  unsupervised-learning  self-organizing-maps