Perguntas com a marcação «unsupervised-learning»

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A precisão da máquina de aumento de gradiente diminui à medida que o número de iterações aumenta

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

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
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Como medir a forma do cluster?

Sei que essa pergunta não está bem definida, mas alguns aglomerados tendem a ser elípticos ou ficam no espaço dimensional mais baixo, enquanto outros têm formas não lineares (em exemplos 2D ou 3D). Existe alguma medida de não linearidade (ou "forma") de clusters? Observe que no espaço 2D e 3D,...

unsupervised-learning clustering
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Você pode comparar diferentes métodos de armazenamento em cluster em um conjunto de dados sem uma verdade básica por validação cruzada?

Atualmente, estou tentando analisar um conjunto de dados de documento de texto que não tem nenhuma verdade. Disseram-me que você pode usar a validação cruzada k-fold para comparar diferentes métodos de armazenamento em cluster. No entanto, os exemplos que eu vi no passado usam uma verdade básica....

machine-learning clustering cross-validation unsupervised-learning
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Por que Anova () e drop1 () forneceram respostas diferentes para os GLMMs?

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois...

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
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Como executar vários testes qui-quadrado post-hoc em uma tabela 2 X 3?

Meu conjunto de dados é composto pela mortalidade total ou pela sobrevivência de um organismo em três tipos de locais, costeiros, canais intermediários e offshore. Os números na tabela abaixo representam o número de sites. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1...

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
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Não é possível fazer com que esta rede de autoencoder funcione corretamente (com camadas convolutional e maxpool)

As redes de codificadores automáticos parecem ser muito mais complicadas do que as redes MLP classificadoras normais. Depois de várias tentativas usando Lasagne, tudo o que recebo na saída reconstruída é algo que se assemelha, na melhor das hipóteses, a uma média borrada de todas as imagens do...

machine-learning neural-networks dimensionality-reduction unsupervised-learning autoencoders
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Qual modelo de aprendizagem profunda pode classificar categorias que não são mutuamente exclusivas

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...

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