প্রশ্ন ট্যাগ «data-mining»

আমি গ্রুপের চেষ্টা করছি, উদাহরণস্বরূপ, প্রোগ্রামিং সম্পর্কিত অন্যান্য স্ট্রিংগুলির সাথে প্রোগ্রামিং সম্পর্কে স্ট্রিং, পদার্থবিজ্ঞানের বিষয়ে অন্যান্য স্ট্রিং সহ পদার্থবিজ্ঞানের স্ট্রিং ইত্যাদি বিভিন্ন বিষয়ের জন্য for সমস্যার সুস্পষ্ট তাত্ত্বিক ভাষাগত দিক থাকা সত্ত্বেও, আমি প্রোগ্রামিং / সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে এটি করার চেষ্টা করছি। রুনডাউন: প্রচুর পরিমাণে স্ট্রিং দেওয়া হয়েছে, কীভাবে আমি …

10 natural-language  data-mining 

আমার অজ্ঞতা ক্ষমা করুন, কিন্তু ... আমি নিজেকে এমন পরিস্থিতিতে আবিষ্কার করতে থাকি, যেখানে আমি খুঁজে পেতে পরিচালিত বেশ কয়েকটি নতুন ডেটার মুখোমুখি হয়েছি। এই ডেটাটি সাধারণত এমন কিছু দেখায়: Date Number1 Number2 Category1 Category2 20120125 11 101 Dog Brown 20120126 21 90 Cat Black 20120126 31 134 Cat Brown …

10 data-visualization  correlation  data-mining  eda 

আমার ফ্রি সময়ে, আমি একটি ছোট ওয়েব বেসড সিস্টেমে কাজ করছি যা ডেলফি উইন্ডোজ অ্যাপ্লিকেশনগুলি থেকে প্রেরিত ক্র্যাশ প্রতিবেদনগুলি সংগ্রহ করে (তবে অন্যান্য নয়, ক্র্যাশ নয় এমন বাগ রিপোর্টগুলি সংগ্রহ করে)। সমস্যা সমাধানের জন্য, ব্যবহারকারীরা হার্ডওয়্যার বা অপারেটিং সিস্টেম সংস্করণ এবং নির্দিষ্ট বাগ এবং / অথবা ক্র্যাশগুলির মধ্যে সম্পর্কগুলি খুঁজে …

10 data-mining 

এই প্রশ্নটি খুব বিস্তৃত মনে হতে পারে তবে আমি যা খুঁজছি তা এখানে। আমি জানি একনোমেট্রিক পদ্ধতি সম্পর্কে অনেক দুর্দান্ত বই এবং ইকোনোমেট্রিক কৌশল সম্পর্কে অনেক দুর্দান্ত এক্সপোজিটরি নিবন্ধ রয়েছে। এই ক্রসভিলেটেড প্রশ্নে বর্ণিত একনোমেট্রিক্সের এমনকি দুর্দান্ত পুনরুত্পাদনযোগ্য উদাহরণও রয়েছে । আসলে এই প্রশ্নের উদাহরণগুলি আমি যা খুঁজছি তার খুব …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

পরিসংখ্যান সাহিত্যে " ক্রিয়ামূলক ডেটা " (অর্থাত্ তথ্যগুলি যে বক্ররেখা হয়) এবং সমান্তরালে " উচ্চ মাত্রিক ডেটা " (অর্থাৎ যখন ডেটা উচ্চ মাত্রিক ভেক্টর থাকে) সম্পর্কিত প্রচুর উল্লেখ রয়েছে। আমার প্রশ্নটি দুই ধরণের ডেটার মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে। যখন প্রয়োগ করা পরিসংখ্যান পদ্ধতিগুলির ক্ষেত্রে কথা বলা হয় যা ক্ষেত্রে 1 এর …

10 data-mining  signal-processing  curve-fitting  wavelet 

আমি কিছু খুব গোলমাল দীর্ঘমেয়াদী ডেটাতে চেষ্টা করার চেষ্টা করার চেষ্টা করছি find তথ্যটি মূলত এমন কোনও কিছুর সাপ্তাহিক পরিমাপ যা প্রায় 8 মাসের সময়কালে প্রায় 5 মিমি স্থানান্তরিত করে। ডেটাটি 1 মিমি যথার্থ হয় এবং এক সপ্তাহে নিয়মিত +/- 1 বা 2 মিমি পরিবর্তিত হয় খুব গোলমাল। আমাদের কাছে …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

ডেটা মাইনিং বা বড় ডেটাতে আমার শিল্পের অভিজ্ঞতা নেই তাই আপনাকে কিছু অভিজ্ঞতা ভাগ করে নিতে শুনে ভালো লাগবে। লোকেরা কি আসলেই বড়-বড় ডেটাসেটে কে-মানে, প্যাম, ক্লারা ইত্যাদি চালায়? অথবা তারা এলোমেলোভাবে এটি থেকে একটি নমুনা বাছাই করে? যদি তারা কেবল ডেটাসেটের একটি নমুনা নেন, তবে ডাটাসেটটি সাধারণত বিতরণ না …

10 clustering  data-mining  k-means  convergence  large-data 

My dataset:My dataset:My \ \ dataset: 1:A,B,C,E1:A,B,C,E1: A,B,C,E 2:A,C,D,E2:A,C,D,E2:A,C,D,E 3: B,C,E3: B,C,E3:\ \ \ \ \ B,C,E 4:A,C,D,E4:A,C,D,E4:A,C,D,E 5: C,D,E5: C,D,E5:\ \ \ \ C, D, E 6: A,D,E6: A,D,E6: \ \ \ \ A, D,E আমি সর্বাধিক ঘন ঘন আইটেম সেট এবং বন্ধ ঘন ঘন আইটেম সেটগুলি সন্ধান করতে …

10 data-mining  dataset  association-rules 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

আমি ডেটা মাইনিং শিখতে চাই এখানে কোনও নিখরচায় ভিডিও বক্তৃতা রয়েছে যা ডেটা মাইনিংয়ের প্রক্রিয়াটিকে গভীরভাবে ব্যাখ্যা করে?

10 references  data-mining 

র্যান্ডম ফরেস্টে, প্রতিটি গাছের সমান্তরালভাবে ডেটার এক অনন্য বুস্ট্র্যাপ নমুনায় উত্থিত হয়। যেহেতু প্রতিটি বুস্ট্র্যাপ নমুনায় প্রায়% 63% অনন্য পর্যবেক্ষণ রয়েছে বলে আশা করা যায়, এটি প্রায় পর্যবেক্ষণের প্রায় 37% ছেড়ে দেয় যা গাছ পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এখন, মনে হচ্ছে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং-এ, আরএফ-এর মতো একটি :ও …

9 machine-learning  cross-validation  data-mining  random-forest  boosting 

এই কাগজটি দাবি করেছে যে কার্টে, কারণ প্রতিটি ধাপে একটি দ্বৈত বিভাজন একক কোভেরিয়েটে সঞ্চালিত হয়, তাই সমস্ত বিভাজন অরথোগোনাল এবং সুতরাং কোভেরিয়েটের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া বিবেচনা করা হয় না। তবে অনেকগুলি গুরুতর উল্লেখের বিপরীতে দাবি করা হয়েছে যে একটি গাছের শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো গ্যারান্টি দেয় যে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেল …

9 machine-learning  classification  data-mining  cart 

আমার কাছে ত্রি-মাত্রিক ডেটার একটি সেট রয়েছে এবং আমি সর্বাধিক অনন্য বা অদ্ভুত মানগুলি সনাক্ত করতে স্থানীয় আউটিলার ফ্যাক্টর বিশ্লেষণটি ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। এলওএফ বিশ্লেষণে কে-মানটি কীভাবে ব্যবহার করা যায়? আমি বুঝতে পেরেছি যে কে-মানটি নির্ধারণ করে, এবং তাই আমি বিস্মিত হই না যে আমি বিভিন্ন কে ব্যবহার করে …

9 data-mining  outliers 

আমি নিশ্চিত না যে এই প্রশ্নটি এখানে পুরোপুরি উপযুক্ত কিনা, যদি না হয় তবে দয়া করে মুছুন। আমি অর্থনীতিতে গ্রেডের ছাত্র। এমন একটি প্রকল্পের জন্য যা সামাজিক বীমাগুলির ক্ষেত্রে সমস্যাগুলি অনুসন্ধান করে, আমার কাছে যথেষ্ট পরিমাণে প্রশাসনিক কেস রিপোর্টে (> 200 কে) অ্যাক্সেস রয়েছে যা যোগ্যতার মূল্যায়নের সাথে ডিল করে। …

9 machine-learning  data-mining  econometrics  text-mining  natural-language 

মন্থন মডেলিংয়ের কাজের জন্য আমি বিবেচনা করছিলাম: ডেটা জন্য গণনা কে ক্লাস্টার প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য পৃথকভাবে কে মডেল তৈরি করুন। এর পক্ষে যুক্তিটি হ'ল, প্রমাণ করার মতো কিছুই নেই যে গ্রাহকগণের জনসংখ্যা একজাতীয়, সুতরাং উপাত্ত তৈরির প্রক্রিয়া ভিন্ন "গোষ্ঠীগুলির" জন্য পৃথক হতে পারে বলে ধরে নেওয়া যুক্তিযুক্ত আমার প্রশ্ন, এটি …

9 machine-learning  clustering  data-mining  predictive-models