Preguntas etiquetadas con data-mining

La minería de datos utiliza métodos de inteligencia artificial en un contexto de base de datos para descubrir patrones previamente desconocidos. Como tal, los métodos generalmente no están supervisados. Está estrechamente relacionado pero no es idéntico al aprendizaje automático. Las tareas clave de la minería de datos son el análisis de conglomerados, la detección de valores atípicos y la extracción de reglas de asociación.

¿Cómo predecir cuándo ocurre el próximo evento, en función de los tiempos de eventos anteriores?

Soy estudiante de secundaria y estoy trabajando en un proyecto de programación de computadoras, pero no tengo mucha experiencia en estadísticas y datos de modelado más allá de un curso de estadística de secundaria, así que estoy un poco confundido. Básicamente, tengo una lista razonablemente grande (supongo que es lo …

19 probability modeling data-mining predictive-models

Datos sesgados en el aprendizaje automático

Estoy trabajando en un proyecto de Machine Learning con datos que ya están (muy) sesgados por la selección de datos. Supongamos que tiene un conjunto de reglas codificadas. ¿Cómo se construye un modelo de aprendizaje automático para reemplazarlo, cuando todos los datos que puede usar son datos que ya fueron …

18 machine-learning classification data-mining bias extrapolation

¿Cuándo es útil utilizar la visualización interactiva de datos?

Mientras me preparaba para una charla que daré pronto, recientemente comencé a buscar dos herramientas principales (gratuitas) para la visualización interactiva de datos: GGobi y mondrian , ambas ofrecen una gran variedad de capacidades (incluso si están un poco defectuosas). Deseo pedir su ayuda para articular (tanto para mí como …

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¿En qué condiciones las máquinas de aumento de gradiente superan a los bosques aleatorios?

¿Puede la máquina de aumento de gradiente de Friedman lograr un mejor rendimiento que el Bosque aleatorio de Breiman ? Si es así, ¿en qué condiciones o qué tipo de conjunto de datos puede mejorar gbm?

16 machine-learning data-mining random-forest boosting

enfoques de capacitación para un conjunto de datos altamente desequilibrado

Tengo un conjunto de datos de prueba altamente desequilibrado. El conjunto positivo consta de 100 casos, mientras que el conjunto negativo consta de 1500 casos. En el lado del entrenamiento, tengo un grupo de candidatos más grande: el conjunto de entrenamiento positivo tiene 1200 casos y el conjunto de entrenamiento …

16 machine-learning classification data-mining svm bioinformatics

¿Qué es la combinación de datos?

Este término aparece con frecuencia en los hilos relacionados con el método . ¿ Combinar es un método específico en minería de datos y aprendizaje estadístico? No puedo obtener un resultado relevante de google. Parece que la combinación está mezclando los resultados de muchos modelos y dando como resultado un …

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

Una encuesta de herramientas de software de minería de datos

Aunque me formé como ingeniero, descubro que me estoy interesando más en la minería de datos. En este momento estoy tratando de investigar más el campo. En particular, me gustaría entender las diferentes categorías de herramientas de software que existen y qué herramientas son notables en cada categoría y por …

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Significado de las características latentes?

Estoy tratando de entender los modelos de factorización matricial para sistemas de recomendación y siempre leo 'características latentes', pero ¿qué significa eso? Sé lo que significa una característica para un conjunto de datos de entrenamiento, pero no puedo entender la idea de las características latentes. Cada artículo sobre el tema …

15 machine-learning data-mining recommender-system

¿La diferencia entre la regresión logística y las máquinas de vectores de soporte?

Sé que la regresión logística encuentra un hiperplano que separa las muestras de entrenamiento. También sé que Support vector machines encuentra el hiperplano con el margen máximo. Mi pregunta: ¿la diferencia entre la regresión logística (LR) y las máquinas de vectores de soporte (SVM) es que LR encuentra algún hiperplano …

14 machine-learning classification svm data-mining

¿Por qué usamos k-means en lugar de otros algoritmos?

Investigué sobre k-means y esto es lo que obtuve: k-means es uno de los algoritmos más simples que utiliza un método de aprendizaje no supervisado para resolver problemas de agrupamiento conocidos. Funciona muy bien con grandes conjuntos de datos. Sin embargo, también hay inconvenientes de K-Means que son: Fuerte sensibilidad …

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Rendimiento del modelo en modelado cuantil

Estoy usando la regresión cuantil (por ejemplo, a través de gbmo quantregen R), sin centrarme en la mediana, sino en un cuantil superior (por ejemplo, 75º). Viniendo de un entorno de modelado predictivo, quiero medir qué tan bien se ajusta el modelo en un conjunto de prueba y poder describir …

14 regression data-mining predictive-models quantile-regression

Diagramas de flujo para ayudar a seleccionar la técnica de análisis y prueba adecuadas

Como alguien que necesita conocimiento estadístico pero no es un estadístico formalmente capacitado, me sería útil tener un diagrama de flujo (o algún tipo de árbol de decisión) para ayudarme a elegir el enfoque correcto para resolver un problema en particular (por ejemplo, " ¿necesita esto y sabe eso y …

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¿Hay algún algoritmo de agrupamiento no basado en la distancia?

Parece que para K-means y otros algoritmos relacionados, la agrupación se basa en el cálculo de la distancia entre puntos. ¿Hay alguno que funcione sin él?

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¿Diferencia entre las máquinas de factorización y la factorización matricial?

Encontré el término Máquinas de factorización en sistemas de recomendación. Sé lo que es la factorización matricial para los sistemas de recomendación, pero nunca escuché hablar de las máquinas de factorización. Entonces, ¿cuál es la diferencia?

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Matemáticas detrás de los árboles de clasificación y regresión.

¿Alguien puede ayudar a explicar algunas de las matemáticas detrás de la clasificación en CART? Estoy buscando entender cómo ocurren dos etapas principales. Por ejemplo, entrené a un clasificador CART en un conjunto de datos y usé un conjunto de datos de prueba para marcar su rendimiento predictivo pero: ¿Cómo …

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