Preguntas etiquetadas con unsupervised-learning

La "supervisión distante" es un esquema de aprendizaje en el que se aprende un clasificador dado un conjunto de entrenamiento débilmente etiquetado (los datos de entrenamiento se etiquetan automáticamente según la heurística / reglas). Creo que tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje semi-supervisado pueden incluir tal "supervisión distante" si …

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

¿Hay alguna forma de determinar el número óptimo de clúster o debería probar diferentes valores y verificar las tasas de error para decidir el mejor valor?

19 clustering  unsupervised-learning 

¿Alguien puede explicar los pros y los contras de la agrupación jerárquica? ¿El agrupamiento jerárquico tiene los mismos inconvenientes que K significa? ¿Cuáles son las ventajas del agrupamiento jerárquico sobre K? ¿Cuándo debemos usar los medios K sobre el agrupamiento jerárquico y viceversa? Las respuestas a esta publicación explican los …

19 clustering  k-means  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: 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] …

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 

Si estoy en lo correcto, "clasificación no supervisada" es lo mismo que agrupamiento. Entonces, ¿hay una "regresión no supervisada"? ¡Gracias!

15 regression  unsupervised-learning 

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 

A medida que profundizamos en la literatura sobre redes neuronales , podemos identificar otros métodos con topologías neuromórficas (arquitecturas similares a "redes neuronales"). Y no estoy hablando del teorema de aproximación universal . A continuación se dan ejemplos. Entonces, me hace preguntarme: ¿cuál es la definición de una red neuronal …

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

Dada una matriz , la factorización de matriz no negativa (NMF) encuentra dos matrices no negativas W m × k y H k × n (es decir, con todos los elementos ≥ 0 ) para representar la matriz descompuesta como:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge 0 …

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

Sé que esta pregunta no está bien definida, pero algunos grupos tienden a ser elípticos o se encuentran en un espacio dimensional inferior, mientras que otros tienen formas no lineales (en ejemplos 2D o 3D). ¿Hay alguna medida de no linealidad (o "forma") de los grupos? Tenga en cuenta que …

14 unsupervised-learning  clustering 

En un problema específico con el que trabajo (una competencia) tengo la siguiente configuración: 21 características (numéricas en [0,1]) y una salida binaria. Tengo aproximadamente 100 K filas. El escenario parece ser muy ruidoso. Yo y otros participantes aplicamos la generación de características por un tiempo y la inserción de …

13 machine-learning  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne 

Si tengo un determinado conjunto de datos, ¿qué tan inteligente sería inicializar los centros de clúster utilizando muestras aleatorias de ese conjunto de datos? Por ejemplo, supongamos que quiero 5 clusters. Supongo que 5 random samplesdel size=20%conjunto de datos original. ¿Podría entonces tomar la media de cada una de estas …

13 clustering  k-means  unsupervised-learning 

Por lo que he leído: Supervisión distante : 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 

Actualmente, estoy tratando de analizar un conjunto de datos de documentos de texto que no tiene ninguna verdad fundamental. Me dijeron que puede usar la validación cruzada k-fold para comparar diferentes métodos de agrupación. Sin embargo, los ejemplos que he visto en el pasado utilizan una verdad fundamental. ¿Hay alguna …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

En el curso de aprendizaje automático de Stanford, Andrew Ng mencionó la aplicación de ML en TI. Algún tiempo después, cuando obtuve DDoS de tamaño moderado (alrededor de 20k bots) en nuestro sitio, decidí luchar contra él usando un simple clasificador de red neuronal. Escribí este script de Python en …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning 

Me pregunto si alguien está familiarizado con la agrupación de entradas nominales. He estado buscando en SOM como una solución, pero aparentemente solo funciona con características numéricas. ¿Hay alguna extensión para las características categóricas? Específicamente me preguntaba acerca de 'Días de la semana' como posibles características. Por supuesto, es posible …

11 clustering  unsupervised-learning  self-organizing-maps