«data-mining» 태그된 질문

"빅 데이터"는 미디어 어디에나 있습니다. KDNuggets는 2012 년의 뜨거운 주제에 대한 설문 조사와 같이 "빅 데이터"가 2012 년에 가장 중요한 것이라고 말합니다 . 그러나 나는 여기에 깊은 우려가 있습니다. 빅 데이터를 사용하면 모든 것이 무엇이든 기뻐하는 것 같습니다 . 그러나 우리는 가설 검정 및 대표 표본 추출과 같은 모든 고전적인 …

40 data-mining  dataset  large-data  validation 

리프트가 정확히 어떻게 작동하는지 알기 위해 많은 웹 사이트를 검색 했습니까? 내가 찾은 결과는 응용 프로그램 자체가 아니라 응용 프로그램에서 사용하는 것입니다. 나는 지원과 자신감 기능에 대해 알고 있습니다. Wikipedia의 데이터 마이닝에서 리프트는 사례를 예측하거나 분류 할 때 모델의 성능을 측정하고 무작위 선택 모델을 기준으로 측정합니다. 그러나 어떻게? 신뢰도 * …

36 data-mining 

여기에서 찾을 수있는 데이터 과학 과정에 대한 강의 슬라이드를보고 있습니다. https://github.com/cs109/2015/blob/master/Lectures/01-Introduction.pdf 안타깝게도이 강의에 대한 비디오를 볼 수 없으며 슬라이드의 어느 시점에서 발표자가 다음과 같은 텍스트를 가지고 있습니다. 일부 주요 원칙 베이지안처럼 생각하고, Frequentist처럼 확인하십시오 (조정) 그게 실제로 무엇을 의미하는지 아는 사람이 있습니까? 이 두 가지 생각 학교에 대해 좋은 통찰력이 …

35 bayesian  data-mining  frequentist 

사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …

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 

나는 함수의 함수 형태를 발견 할 수 있습니다 반복 절차에 대한 궁금 y = f(A, B, C) + error_term내 유일한 입력이 관찰의 집합이다 ( y, A, B및 C). 의 기능적 형태 f는 알려져 있지 않습니다. 다음 데이터 세트를 고려하십시오. AA BB CC DD EE FF == == == == == …

34 regression  machine-learning  algorithms  model-selection  data-mining 

Gradient Boosted Trees에서 상대 변수 중요성이 계산되는 방법에 대한 설명을 찾고 있습니다. 측정 값은 변수가 분할을 위해 선택된 횟수, 각 분할의 결과로 모델의 제곱 개선에 의해 가중치가 부여되고 모든 트리에서 평균화 됩니다. [ Elith et al. 2008, 회귀 트리 향상을위한 작업 가이드 ] 그리고 그것은 덜 추상적입니다. 나는2j^( T) = …

33 machine-learning  data-mining  predictive-models  cart  boosting 

이 질문은 다소 주관적이지만 FAQ 지침 에 따라 좋은 주관적인 질문으로 인정되기를 바랍니다 . 그것은 Olle Häggström이 1 년 전에 나에게 물었던 질문을 기반으로하며 그것에 대해 약간의 생각이 있지만 명확한 대답이 없으며 다른 사람들의 도움을 부탁드립니다. 배경: D. Witztum, E. Rips 및 Y. Rosenberg의 "창세기 책에있는 등가의 문자 순서"라는 제목의 …

31 hypothesis-testing  data-mining 

데이터 마이닝 및 기계 학습을 준비하기 위해 자체 지시 수학 커리큘럼을 구성하려고합니다. 이것은 코스타에서 Andrew Ng의 머신 러닝 수업 을 시작 하고 진행하기 전에 수학 능력을 향상시켜야한다고 느꼈습니다. 얼마 전 대학을 졸업 했으므로 대수와 통계 (특히 정치 과학 / 심리학 수업)는 녹슬 었습니다. 스레드의 답 수학의 강력한 배경이 ML의 전제 …

30 machine-learning  references  data-mining 

예를 들어 선형 회귀 모델을 생각해 봅시다. 데이터 마이닝에서 AIC 기준을 기반으로 단계별 선택을 수행 한 후 각 실제 회귀 계수가 0이라는 귀무 가설을 테스트하기 위해 p- 값을 보는 것이 잘못되었다고 들었습니다. 모델에 남아있는 모든 변수를 0과 다른 실제 회귀 계수로 간주해야한다고 들었습니다. 아무도 왜 나에게 설명 할 수 있습니까? …

28 multiple-regression  predictive-models  data-mining  stepwise-regression 

표준 및 구형 k- 평균 군집 알고리즘의 주요 구현 차이점은 무엇인지 이해하고 싶습니다. 각 단계에서 k- 평균은 요소 벡터와 군집 중심 사이의 거리를 계산하고 중심이 가장 가까운 군집에 문서를 재 할당합니다. 그런 다음 모든 중심이 다시 계산됩니다. 구형 k- 평균에서는 모든 벡터가 정규화되고 거리 측정 값은 코사인 비 유사성입니다. 그게 …

28 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

현재 약 2 천만 개의 레코드를 분석하고 예측 모델을 작성해야합니다. 지금까지 Statistica, SPSS, RapidMiner 및 R을 사용해 보았습니다.이 통계 중 데이터 마이닝을 처리하는 데 가장 적합한 것으로 보이며 RapidMiner 사용자 인터페이스도 매우 편리하지만 Statistica, RapidMiner 및 SPSS는 소규모 데이터 세트에만 적합합니다. . 누구든지 큰 데이터 세트에 적합한 도구를 추천 할 …

27 large-data  software  data-mining 

저는 독일 대학에서 CS 논문을 공부하고 있습니다. 2 개월 안에 박사 학위를 계속하거나 업계에서 일자리를 구해야한다면 매우 어려운 결정을 내려야합니다. 박사 학위를 취득한 이유 : 나는 호기심이 사람이야 그리고 내가 아직 부족한 느낌이 너무 많은 지식을. 더 많은 것을 배우고 싶습니다. 더 많은 과정을 수강하고 수많은 논문을 읽을 수 있으며 …

25 machine-learning  data-mining  careers 

문서 클러스터링에 사용되는 다양한 기술을 조사하고 있으며 PCA (주요 구성 요소 분석) 및 LSA (잠재적 의미 분석)와 관련된 몇 가지 의문을 해결하고 싶습니다. 첫 번째-차이점은 무엇입니까? PCA에서 SVD 분해는 항 공분산 행렬에 적용되는 반면 LSA에서는 항 문서 행렬입니다. 다른 것이 있습니까? 둘째-문서 클러스터링 절차에서 그들의 역할은 무엇입니까? 지금까지 읽은 내용을 …

25 clustering  pca  data-mining  svd  lsa 

KnownLabel 매트릭스 및 PredictedLabel 매트릭스가 제공되는 시나리오를 고려하십시오. KnownLabel 매트릭스에 대한 PredictedLabel 매트릭스의 장점을 측정하고 싶습니다. 그러나 여기서의 과제는 KnownLabel 매트릭스에는 하나의 행이 하나만 있고 다른 몇 행에는 많은 행이 있다는 것입니다 (이 인스턴스는 다중 레이블이 지정됨). KnownLabel 매트릭스의 예는 다음과 같습니다. A =[1 0 0 0 0 1 0 …

25 machine-learning  data-mining  multilabel 

두 함수 모두 Gradient Boosting Regressors 와 같은 데이터 마이닝 방법의 일부라는 것을 알았습니다. 나는 그것들도 별도의 객체라는 것을 알았습니다. 둘 사이의 일반적인 관계는 어떻습니까?

23 regression  classification  data-mining  decision-theory