unsupervised-learning पर टैग किए गए जवाब

"में श्रेणीबद्ध अभ्यावेदन की स्केलेबल के चलते किसी सीखने के लिए Convolutional गहरे विश्वास नेटवर्क ली एट द्वारा"। अल। ( पीडीएफ ) रूपांतरण डीबीएन प्रस्तावित हैं। इसके अलावा छवि वर्गीकरण के लिए विधि का मूल्यांकन किया जाता है। यह तार्किक लगता है, क्योंकि प्राकृतिक स्थानीय छवि विशेषताएं हैं, जैसे छोटे …

11 classification  unsupervised-learning  intuition  deep-belief-networks 

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 

मैं वर्तमान में टी-एसएनई का उपयोग करके उच्च-आयामी डेटा के दृश्य की जांच कर रहा हूं। मेरे पास मिश्रित बाइनरी और निरंतर चर के साथ कुछ डेटा है और डेटा बाइनरी डेटा को बहुत आसानी से क्लस्टर करने के लिए प्रकट होता है। बेशक यह स्केल (0 और 1 के …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

तो, के-साधनों में समूहों की इष्टतम संख्या का "विचार" प्राप्त करना अच्छी तरह से प्रलेखित है। मुझे गाऊसी मिश्रण में ऐसा करने पर एक लेख मिला , लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मैं इससे सहमत हूं, इसे बहुत अच्छी तरह से नहीं समझें। वहाँ है ... यह करने का …

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

मैं समूह का एक साथ अलग-अलग डेटासेट बनाने की कोशिश कर रहा हूं, जिसमें अप्रयुक्त एल्गोरिदम (क्लस्टरिंग) का उपयोग किया गया है। समस्या यह है कि मेरे पास कई विशेषताएं हैं (~ 500) और मामलों की एक छोटी राशि (200-300)। अब तक मैं केवल वर्गीकरण समस्याओं के लिए करता था …

9 r  clustering  feature-selection  unsupervised-learning 

Autoencoder नेटवर्क को सामान्य क्लासिफायर MLP नेटवर्क की तुलना में अधिक पेचीदा लगता है। Lasagne का उपयोग करने के कई प्रयासों के बाद, जो मुझे पुन: निर्मित आउटपुट में प्राप्त होता है, वह कुछ ऐसा है जो एमएनआईएसटीटी डेटाबेस की सभी छवियों का एक धुँधली औसत से मिलता-जुलता है, जो …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

मेरा लक्ष्य घुसपैठ का पता लगाने के उद्देश्य से क्लस्टरिंग / विसंगति का पता लगाने के लिए नेटवर्क लॉग्स (जैसे, अपाचे, syslog, सक्रिय निर्देशिका सुरक्षा ऑडिट और इतने पर) का विश्लेषण करना है। लॉग से मेरे पास बहुत सारे पाठ फ़ील्ड हैं जैसे कि आईपी पता, उपयोगकर्ता नाम, होस्टनाम, गंतव्य …

9 feature-selection  outliers  unsupervised-learning  feature-construction 

मेरे डेटा सेट में तीन साइट प्रकारों, इंहोर, मिडचैनल और ऑफशोर में किसी भी जीव की कुल मृत्यु या जीवित रहने से संबंधित है। नीचे दी गई तालिका में संख्याएँ साइटों की संख्या को दर्शाती हैं। 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 मैं …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial