Preguntas etiquetadas con unsupervised-learning

Estoy usando R para hacer clustering K-means. Estoy usando 14 variables para ejecutar K-means ¿Cuál es una manera bonita de trazar los resultados de K-means? ¿Hay implementaciones existentes? ¿Tener 14 variables complica el trazado de los resultados? Encontré algo llamado GGcluster que se ve genial pero todavía está en desarrollo. …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

Entiendo cómo artificial neural network (ANN)se puede entrenar de forma supervisada usando la propagación hacia atrás para mejorar el ajuste al disminuir el error en las predicciones. He oído que un ANN se puede utilizar para el aprendizaje no supervisado, pero ¿cómo se puede hacer sin una función de costo …

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

Con respecto al aprendizaje no supervisado (como la agrupación), ¿hay alguna métrica para evaluar el rendimiento?

49 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

La codificación dispersa se define como el aprendizaje de un conjunto excesivo de vectores base para representar vectores de entrada (<- ¿por qué queremos esto?). ¿Cuáles son las diferencias entre codificación dispersa y autoencoder? ¿Cuándo utilizaremos codificación dispersa y autoencoder?

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

Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2a edición). En …

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 

Estoy realizando una agrupación jerárquica en los datos que he recopilado y procesado desde el volcado de datos reddit en Google BigQuery. Mi proceso es el siguiente: Recibe las últimas 1000 publicaciones en / r / política Reúne todos los comentarios Procese los datos y calcule una n x mmatriz …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Aprendizaje supervisado 1) Un humano construye un clasificador basado en entrada y salida de datos 2) Ese clasificador está entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento 3) Ese clasificador se prueba con un conjunto de datos de prueba 4) Despliegue si el resultado es satisfactorio Para usarse cuando, "Sé …

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

Suponga que tengo dos grupos de datos, etiquetados A y B (cada uno con, por ejemplo, 200 muestras y 1 función), y quiero saber si son diferentes. Yo podría: a) realice una prueba estadística (p. ej., prueba t) para ver si son estadísticamente diferentes. b) utilizar aprendizaje automático supervisado (por …

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

En el contexto del aprendizaje automático, ¿cuál es la diferencia entre aprendizaje sin supervisión aprendizaje supervisado y aprendizaje semi-supervisado? ¿Y cuáles son algunos de los principales enfoques algorítmicos a considerar?

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

Estoy tratando de hacer análisis de series de tiempo y soy nuevo en este campo. Tengo un recuento diario de un evento del 2006 al 2009 y quiero ajustarle un modelo de serie temporal. Aquí está el progreso que he hecho: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama resultante que obtengo …

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

Tengo algunos puntos en , y quiero agrupar los puntos para que:X= { x1, . . . , xnorte}X={X1,...,Xnorte}X=\{x_1,...,x_n\}RpagsRpagsR^p Cada grupo contiene un número igual de elementos de . (Suponga que el número de grupos divide .)XXXnortenorten Cada grupo es "espacialmente cohesivo" en algún sentido, como los grupos de significa.kkk …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

La segunda pregunta es que encontré en una discusión en alguna parte de la web hablando sobre "agrupación supervisada", que yo sepa, la agrupación no está supervisada, entonces, ¿cuál es exactamente el significado de "agrupación supervisada"? ¿Cuál es la diferencia con respecto a la "clasificación"? Hay muchos enlaces que hablan …

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

¿Cuáles son las diferencias entre los modelos generativos y discriminativos (discriminantes) (en el contexto del aprendizaje bayesiano y la inferencia)? ¿Y qué tiene que ver con la predicción, la teoría de la decisión o el aprendizaje no supervisado?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

En aras de la simplicidad, digamos que estoy trabajando en el ejemplo clásico de correos electrónicos no deseados / no deseados. Tengo un conjunto de 20000 correos electrónicos. De estos, sé que 2000 son spam, pero no tengo ningún ejemplo de correos electrónicos que no sean spam. Me gustaría predecir …

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

Estoy tratando de entender qué significa la suposición múltiple en el aprendizaje semi-supervisado. ¿Alguien puede explicar de una manera simple? No puedo tener la intuición detrás de esto. Dice que sus datos se encuentran en una variedad de baja dimensión incrustada en un espacio de mayor dimensión. No entendí lo …

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