통계 및 빅 데이터 data-mining

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이전 이벤트 시간을 기준으로 다음 이벤트 발생시기를 예측하는 방법은 무엇입니까?

저는 고등학생이며 컴퓨터 프로그래밍 프로젝트를 진행하고 있지만 고등학교 통계 과정을 넘어서는 통계 및 모델링 데이터에 대한 경험이 많지 않아 혼란 스럽습니다. 기본적으로 누군가가 문서를 인쇄하기로 결정한 시간의 합리적으로 큰 목록 (통계 테스트 또는 측정에 대한 가정을 충족하기에 충분히 크다고 가정)을 가지고 있습니다. 이 목록을 바탕으로 이전 이벤트 시간을 모두 고려하여 …

19 probability modeling data-mining predictive-models

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머신 러닝의 바이어스 된 데이터

데이터 선택에 의해 이미 (심하게) 바이어스 된 데이터로 Machine Learning 프로젝트를 진행하고 있습니다. 하드 코딩 된 규칙 집합이 있다고 가정 해 봅시다. 사용할 수있는 모든 데이터가 해당 규칙에 의해 이미 필터링 된 데이터 인 경우이를 대체하기 위해 기계 학습 모델을 어떻게 구축합니까? 일을 명확히하기 위해 가장 좋은 예는 신용 리스크 …

18 machine-learning classification data-mining bias extrapolation

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대화 형 데이터 시각화는 언제 유용합니까?

연설을 준비하는 동안, 나는 최근 대화식 데이터 시각화를위한 두 가지 주요 도구 인 GGobi 와 mondrian을 파헤 치기 시작했습니다. 둘 다 다양한 기능을 제공합니다 (약간 버그가 있더라도). 조음 (나 자신과 미래의 청중 모두)에게 도움을 요청하고 싶습니다. 대화 형 음모를 사용하는 것이 언제 도움이됩니까? 데이터 탐색 (자신을위한) 및 데이터 프레젠테이션 ( …

17 data-visualization data-mining interactive-visualization

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그라디언트 부스팅 머신이 임의의 포리스트보다 성능이 우수한 조건은 무엇입니까?

Friedman의 그래디언트 부스팅 머신 은 Breiman의 Random Forest 보다 더 나은 성능을 얻을 수 있습니까 ? 그렇다면 어떤 조건에서 어떤 종류의 데이터 세트가 gbm을 향상시킬 수 있습니까?

16 machine-learning data-mining random-forest boosting

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불균형 데이터 세트에 대한 교육 접근법

불균형 테스트 데이터 세트가 있습니다. 양수 세트는 100 건으로 구성되고 음수 세트는 1500 건으로 구성됩니다. 훈련 측면에는 더 큰 후보 풀이 있습니다. 긍정적 훈련 세트는 1200 건이고 부정적인 훈련 세트는 12000 건입니다. 이런 종류의 시나리오에는 몇 가지 선택이 있습니다. 1) 전체 교육 세트에 가중치 SVM 사용 (P : 1200, N …

16 machine-learning classification data-mining svm bioinformatics

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데이터 블렌딩이란 무엇입니까?

이 용어는 메소드 관련 스레드 에서 자주 나타납니다 . 되어 혼합 데이터 마이닝 및 통계 학습의 특정 방법을? Google에서 관련 결과를 얻을 수 없습니다. 블렌딩은 많은 모델의 결과를 혼합하여 더 나은 결과를 가져온 것 같습니다. 그것에 대해 더 잘 아는 데 도움이되는 자료가 있습니까?

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

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데이터 마이닝 소프트웨어 도구에 대한 조사

엔지니어로 훈련을 받았지만 데이터 마이닝에 더 관심이있는 것으로 나타났습니다. 지금은 현장을 더 조사하려고합니다. 특히, 나는 존재하는 다양한 소프트웨어 툴 범주와 각 카테고리에서 주목할만한 툴과 그 이유를 이해하고 싶습니다. (저는 "최고의"도구는 말하지 않았으며, 주목할만한 도구는 화염 전쟁을 시작하지 않을 것입니다.) 특히 오픈 소스 도구이고 자유롭게 사용할 수있는 도구를 기록해 두십시오. 나는 …

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잠재 기능의 의미?

추천 시스템의 매트릭스 인수 분해 모델을 이해하려고 노력하고 있으며 항상 '잠재적 기능'을 읽습니다. 그러나 그 의미는 무엇입니까? 기능이 교육 데이터 세트에 어떤 의미가 있는지 알고 있지만 잠재 기능에 대한 아이디어를 이해할 수 없습니다. 내가 찾을 수있는 주제에 대한 모든 문서는 너무 얕습니다. 편집하다: 적어도 아이디어를 설명하는 논문을 알려 주시면됩니다.

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로지스틱 회귀와 서포트 벡터 머신의 차이점은 무엇입니까?

로지스틱 회귀 분석에서 훈련 샘플을 분리하는 초평면을 찾습니다. 또한 Support 벡터 머신은 최대 마진을 가진 하이퍼 플레인을 찾습니다. 내 질문 : 로지스틱 회귀 (LR)와 서포트 벡터 머신 (SVM)의 차이점은 LR이 훈련 샘플을 분리하는 하이퍼 플레인을 찾는 반면 SVM은 최대 마진을 가진 하이퍼 플레인을 찾는 것입니까? 아니면 내가 틀렸어? 참고 : …

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다른 알고리즘 대신 k- 평균을 사용하는 이유는 무엇입니까?

나는 k- 평균에 대해 연구했고 이것들은 내가 얻은 것입니다 : k- 평균은 감독되지 않은 학습 방법을 사용하여 알려진 클러스터링 문제를 해결하는 가장 간단한 알고리즘 중 하나입니다. 큰 데이터 세트에서 실제로 잘 작동합니다. 그러나 K-Means의 단점은 다음과 같습니다. 특이 치 및 노이즈에 대한 강한 감도 비 원형 클러스터 형태에서는 제대로 작동하지 …

14 clustering data-mining algorithms k-means

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Quantile 모델링의 모델 성능

나는 중간 회귀에 중점을 두지 않고 대신 높은 양자 (예 : 75 번째) 를 통해 Quantile Regression (예 : via gbm또는 quantregR)을 사용하고 있습니다. 예측 모델링 배경에서 모델이 테스트 세트에 얼마나 적합한 지 측정하고이를 비즈니스 사용자에게 설명 할 수 있기를 원합니다. 내 질문은 어떻게? 연속 대상이있는 일반적인 설정에서 다음을 수행 …

14 regression data-mining predictive-models quantile-regression

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적절한 분석 기술 및 테스트를 선택하는 데 도움이되는 순서도

통계 지식이 필요하지만 공식적으로 훈련 된 통계학자는 아니지만 특정 문제를 해결하기위한 올바른 접근 방식을 선택하는 데 도움이되는 순서도 (또는 일종의 의사 결정 트리)를 갖는 것이 도움이됩니다. 기술이 필요합니다. 기술 X를 사용하십시오. 데이터가 정상이 아닌 경우 Y 또는 Z를 사용하십시오 "). 인터넷 검색 후 다양한 커버리지와 품질에 대한 몇 가지 시도를 …

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비거리 기반 클러스터링 알고리즘이 있습니까?

K- 평균 및 기타 관련 알고리즘의 경우 군집화는 점 사이의 거리 계산에 기초한 것으로 보입니다. 그것없이 작동하는 것이 있습니까?

14 machine-learning clustering data-mining k-means

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분해 기계와 행렬 분해의 차이점은 무엇입니까?

추천 시스템에서 Factorization Machines라는 용어를 발견했습니다. 추천 시스템에 대한 Matrix Factorization이 무엇인지 알고 있지만 Factorization Machines에 대해서는 들어 본 적이 없습니다. 차이점은 무엇입니까?

14 machine-learning data-mining recommender-system

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분류 및 회귀 트리 뒤의 수학

누구든지 CART 분류의 일부 수학을 설명 할 수 있습니까? 두 가지 주요 단계가 어떻게 진행되는지 이해하려고합니다. 예를 들어 데이터 세트에 대해 CART 분류기를 훈련시키고 예측 데이터를 표시하기 위해 테스트 데이터 세트를 사용했지만 다음과 같습니다. 나무의 초기 뿌리는 어떻게 선택됩니까? 각 가지가 왜 그리고 어떻게 형성됩니까? 15 개의 열과 23 개의 …

14 regression classification data-mining cart

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