Preguntas etiquetadas con clustering

El análisis de agrupamiento o agrupamiento es la tarea de agrupar un conjunto de objetos de tal manera que los objetos en el mismo grupo (llamado agrupamiento) sean más similares (en algún sentido u otro) entre sí que con los de otros grupos (agrupamientos) . Es una tarea principal de la minería de datos exploratoria, y una técnica común para el análisis estadístico de datos, utilizada en muchos campos, incluido el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones, el análisis de imágenes, la recuperación de información, etc.

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Agrupación de visitantes únicos por useragent, ip, session_id
Dados los datos de acceso al sitio web en el formulario session_id, ip, user_agent, y opcionalmente la marca de tiempo, siguiendo las condiciones a continuación, ¿cómo agruparía mejor las sesiones en visitantes únicos? session_id: es una identificación dada a cada nuevo visitante. No caduca, sin embargo, si el usuario no …
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MinHashing vs SimHashing
Supongamos que tengo cinco conjuntos que me gustaría agrupar. Entiendo que la técnica SimHashing descrita aquí: https://moultano.wordpress.com/2010/01/21/simple-simhashing-3kbzhsxyg4467-6/ podría producir tres grupos ( {A}, {B,C,D}y {E}), por ejemplo, si sus resultados fueran: A -> h01 B -> h02 C -> h02 D -> h02 E -> h03 Del mismo modo, la …
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¿Cuántas celdas LSTM debo usar?
¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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Uso de la agrupación en el procesamiento de texto
Hola, esta es mi primera pregunta en la pila de Data Science. Quiero crear un algoritmo para la clasificación de texto. Supongamos que tengo un gran conjunto de textos y artículos. Digamos alrededor de 5000 textos simples. Primero uso una función simple para determinar la frecuencia de las palabras de …
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Los mejores idiomas para la informática científica [cerrado]
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la mayoría de los idiomas tienen cierto número de bibliotecas …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
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Convergencia en el método k-means de Hartigan-Wong y otros algoritmos
He estado tratando de entender los diferentes algoritmos de agrupación de k-means que se implementan principalmente en el statspaquete del Rlenguaje. Entiendo el algoritmo de Lloyd y el algoritmo en línea de MacQueen. La forma en que los entiendo es la siguiente: Algoritmo de Lloyd: Inicialmente, se eligen observaciones aleatorias …
10 r  clustering  k-means 
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Agrupación de datos de clientes almacenados en ElasticSearch
Tengo un montón de perfiles de clientes almacenados en un clúster de Elasticsearch . Estos perfiles ahora se utilizan para la creación de grupos objetivo para nuestras suscripciones de correo electrónico. Los grupos objetivo ahora se forman manualmente usando las capacidades de búsqueda facetada de búsqueda elástica (como obtener todos …
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Relación entre convolución en matemáticas y CNN
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?
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¿Cuándo elegir regresión lineal o árbol de decisión o regresión de bosque aleatorio? [cerrado]
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en un proyecto y tengo dificultades para decidir qué algoritmo …
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