প্রশ্ন ট্যাগ «feature-selection»

আমি অকার্যকর অ্যালগরিদম (ক্লাস্টারিং) ব্যবহার করে বিভিন্ন ডেটাसेट একসাথে তৈরি করার চেষ্টা করছি। সমস্যাটি হ'ল আমার কাছে অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য (500 ডলার) এবং অল্প পরিমাণে কেস (200-300) রয়েছে। এখনও পর্যন্ত আমি কেবল শ্রেণিবদ্ধের সমস্যাগুলিই করতাম যার জন্য আমি সবসময় প্রশিক্ষণের সেট হিসাবে ডেটা লেবেল করে রেখেছিলাম। সেখানে আমি বৈশিষ্ট্যগুলির পূর্বনির্ধারণের জন্য …

9 r  clustering  feature-selection  unsupervised-learning 

আমার লক্ষ্য হ'ল প্রবেশের সনাক্তকরণের উদ্দেশ্যে ক্লাস্টারিং / অ্যানোমালি সনাক্তকরণ ব্যবহার করে নেটওয়ার্ক লগগুলি (যেমন, অ্যাপাচি, সিসলগ, অ্যাক্টিভ ডিরেক্টরি সুরক্ষা নিরীক্ষণ এবং এই জাতীয়) বিশ্লেষণ করা। লগগুলি থেকে আমার কাছে অনেকগুলি পাঠ্য ক্ষেত্র রয়েছে যেমন আইপি ঠিকানা, ব্যবহারকারীর নাম, হোস্টনেম, গন্তব্য পোর্ট, উত্স বন্দর, এবং আরও (মোট 15-20 ক্ষেত্রগুলিতে)। লগগুলিতে …

9 feature-selection  outliers  unsupervised-learning  feature-construction 

ধরুন আমার (আমার একাধিক পর্যবেক্ষণ আছে, এটি কেবলমাত্র ফর্ম) এর অনুদৈর্ঘ্য তথ্য রয়েছে । আমি উপর নিষেধাজ্ঞাগুলিতে আগ্রহী । একটি অবাধ গ্রহণ সমতূল্য সঙ্গে ।Y =(ওয়াই1, … ,ওয়াইজে) ∼ এন( μ , Σ )ওয়াই=(ওয়াই1,...,ওয়াইজে)~এন(μ,Σ)\mathbf Y = (Y_1, \ldots, Y_J) \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)ΣΣ\SigmaΣΣ\Sigmaওয়াইঞ=αঞ+ +Σ। = 1j - 1φℓ জেওয়াইঞ - …

9 feature-selection  lasso  shrinkage 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রসঙ্গে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য ক্রমায়ন বিশ্লেষণ সম্পর্কে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। আপনি কি এলোমেলোভাবে পারমিটেশন পরীক্ষার একটি পরিষ্কার ব্যাখ্যা সরবরাহ করতে পারেন এবং এটি কীভাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য? সম্ভবত সঠিক অ্যালগরিদম এবং উদাহরণ সহ। অবশেষে, এটি অন্যান্য সংকোচন পদ্ধতির সাথে লাসো বা এলএআর এর সাথে কীভাবে …

9 regression  logistic  feature-selection  permutation-test  shrinkage 

আমার ডেটা সেটটি মোট তিনটি সাইটের ধরণের, ইনশোর, মিডচ্যানেল এবং অফশোর-তে মোট মৃত্যুর বা জীবের বেঁচে থাকার সমন্বয়ে গঠিত। নীচের সারণীতে নম্বরগুলি সাইটের সংখ্যা উপস্থাপন করে। 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 আমি জানতে চাই যে সাইটগুলির ধরণের উপর ভিত্তি করে যেখানে 100% …

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 

একটি গবেষণাপত্রে আমি সম্প্রতি পড়ছিলাম আমি তাদের ডেটা বিশ্লেষণ বিভাগের নিম্নলিখিত বিটটি দেখতে পেয়েছি: ডেটা টেবিলটি তখন টিস্যু এবং সেল লাইনগুলিতে বিভক্ত হয় এবং দুটি উপশমকে পৃথকভাবে মাঝারি পালিশ করা হত (একক টেবিলের সাথে পুনরায় যোগদানের আগে সারি এবং কলামগুলি পুনরাবৃত্তভাবে মাঝারি 0 হতে সামঞ্জস্য করা হয়েছিল)। পরিশেষে আমরা জিনের …

9 feature-selection  median  genetics 

পিসিএ যেমন ব্যবহৃত হয় তেমনিভাবে লেটেন্ট সিমেেন্টিক ইনডেক্সিং (এলএসআই) এর জন্য কার্নেল অধ্যক্ষ উপাদান বিশ্লেষণ (কেপিসিএ) ব্যবহার করা কি সম্ভব? আমি prcompপিসিএ ফাংশনটি ব্যবহার করে আর এ এলএসআই করি এবং প্রথম থেকে সর্বোচ্চ লোডিং সহ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করিটটkউপাদান। এর মাধ্যমে আমি উপাদানটির সর্বোত্তম বর্ণনা করার বৈশিষ্ট্যগুলি পেয়েছি। আমি kpcaফাংশনটি ব্যবহার …

9 r  pca  feature-selection  kernel-trick 

উপযুক্ত ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের সাথে মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন মধ্যে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের নির্বাচনের জন্য , সমস্ত সাবসেটগুলি স্পষ্টভাবে পরীক্ষা না করে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের একটি 'সর্বোত্তম' উপসেট খুঁজে পেতে কোন পদ্ধতিগুলি পাওয়া যায় ? 'ফলিত বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে' হোস্টার ও লেমশো কুকের পদ্ধতির বিষয়ে উল্লেখ করেছেন তবে আমি মূল কাগজটি খুঁজে পাই না। এই পদ্ধতিটি, বা …

9 modeling  regression  multivariable  model-selection  feature-selection