Запитання з тегом «unsupervised-learning»

У « Конволюційних мережах глибоких переконань для масштабованого без нагляду вивчення ієрархічних уявлень » Лі та ін. al. ( PDF ) Запропоновано згортки DBN. Також метод оцінюється для класифікації зображень. Це звучить логічно, оскільки існують природні локальні особливості зображення, такі як невеликі кути та краї тощо. У статті " Непідконтрольне …

11 classification  unsupervised-learning  intuition  deep-belief-networks 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

В даний час я досліджую візуалізацію об'ємних даних за допомогою t-SNE. У мене є деякі дані зі змішаними бінарними та безперервними змінними, і, схоже, ці дані занадто легко кластерують бінарні дані. Звичайно, це очікується для масштабованих (між 0 і 1) даних: евклідова відстань завжди буде найбільшим / найменшим між бінарними …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

Отже, отримання «уявлення» про оптимальну кількість кластерів у k-засобах добре зафіксовано. Я знайшов статтю про це в гауссових сумішах, але не впевнений, що я переконаний у цьому, не дуже добре це розумію. Чи існує ... ніжніший спосіб зробити це?

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Я намагаюся згрупувати різні набори даних, використовуючи непідтримувані алгоритми (кластеризація). Проблема полягає в тому, що у мене багато особливостей (~ 500) і невелика кількість справ (200-300). Поки що я займався лише проблемами з класифікацією, для яких я завжди мав дані як навчальні набори. Там я використав деякий критерій (тобто випадковий.форест.важливість …

9 r  clustering  feature-selection  unsupervised-learning 

Мережі автоматичного кодування здаються набагато складнішими, ніж звичайні MLP-мережі класифікатора. Після декількох спроб використання Lasagne все, що я отримую на реконструйованому виході, - це щось, що в кращому випадку нагадує розмите усереднення всіх зображень бази даних MNIST, не залежно від того, що насправді є вхідною цифрою. Я вибрав структуру мереж …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

Моя мета - проаналізувати мережеві журнали (наприклад, Apache, syslog, аудит безпеки Active Directory тощо), використовуючи кластеризацію / виявлення аномалії для виявлення вторгнень. З журналів у мене є багато текстових полів, таких як IP-адреса, ім’я користувача, ім’я хоста, порт призначення, порт джерела тощо (загалом 15-20 полів). Я не знаю, чи є …

9 feature-selection  outliers  unsupervised-learning  feature-construction 

Мій набір даних складається із загальної смертності чи виживання організму на трьох типах ділянок, прибережних, середніх каналів та офшорних. Цифри в таблиці нижче представляють кількість сайтів. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Мені хотілося б дізнатися, чи кількість сайтів, де 100% смертність сталася, …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial