プログラミング

ベイジアン分類器は統計的分類器です。特定のサンプルが特定のクラスに適用される確率など、クラスメンバーシップの確率を予測できます。ベイジアン分類器は、高いデータベースを持つことができる場合にも、大きな効率と速度を示しています。 クラスが定義されているため、システムは分類を監視するルールを推測する必要があります。したがって、システムは各クラスの説明を検出できる必要があります。説明は、トレーニングセットの予測属性を定義して、ネガティブインスタンスではなく、ポジティブインスタンスのみが説明を満たさなければならないようにする必要があります。ルールの説明がすべての肯定的な例をカバーし、クラスの否定的な例

単純ベイズ分類器は、クラスの条件付き独立性の仮定を作成します。つまり、タプルのクラスラベルが与えられると、属性の値は互いに条件付きで分離されていると見なされます。これは評価を定義します。 仮定が真に影響する場合、したがって、単純ベイズ分類器は、複数の分類器とは対照的に効果的です。共同条件付き確率分布を表すことができます。 これらにより、クラスの条件付き独立性を変数のサブセット間で表すことができます。それらは、学習を実装できる因果関係のグラフィカル構造をサポートします。訓練されたベイジアン信念ネットワークが分類に使用されます。ベイジアン信念ネットワークは、信念ネットワーク、ベイジアンネットワ

人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの機能に配置されたシステムです。生物学的神経系のシミュレーションです。人工ニューラルネットワークの特徴は、アルゴリズムのいくつかのアプローチを必要とするいくつかの構造があることですが、複雑なシステムであるにもかかわらず、ニューラルネットワークは簡単です。 これらのネットワークは、ディレクターのツールボックス内の特定の信号処理科学の間にあります。スペースは非常に学際的ですが、この手法では、ビューがエンジニアリングの観点に制限されます。 エンジニアリングでは、ニューラルネットワークはパターン分類器と非線形適応フィルターとして2つの重要

人工ニューラルネットワークは、パーセプトロンモデルよりも複雑なメカニズムを持っています。多層人工ニューラルネットワークには、次のようないくつかの方法があります- ネットワークには、入力層と出力層の間に複数の中間層を含めることができます。このような中間層は非表示層と呼ばれ、これらの層にインストールされているノードは非表示ノードと呼ばれます。結果として得られるアーキテクチャは、多層ニューラルネットワークと呼ばれます。 フィードフォワードニューラルネットワークでは、1つの層のノードは、次の層のノードにのみリンクされます。パーセプトロンは、複雑な数値演算を実装する出力層のノードが1層しかないため、

人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの機能に基づくシステムです。生体神経系のシミュレーションです。人工ニューラルネットワークの特徴は、いくつかの構造があり、いくつかのアルゴリズムの方法が必要でしたが、複雑なシステムであるにもかかわらず、ニューラルネットワークは簡単です。 これらのネットワークは、ディレクターのツールボックス内の特定の信号処理科学の間にあります。この分野は非常に学際的ですが、このアプローチでは、ビューがエンジニアリングの観点に限定されます。 エンジニアリングでは、ニューラルネットワークはパターン分類器と非線形適応フィルターとして2つの重要な機能を生成し

人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの機能に配置されたシステムです。生物学的神経系のシミュレーションです。人工ニューラルネットワークの特徴は、アルゴリズムのいくつかのアプローチを必要とするいくつかの構造があることですが、複雑なシステムであるにもかかわらず、ニューラルネットワークは簡単です。 これらのネットワークは、ディレクターのツールボックス内の特定の信号処理科学の間にあります。スペースは非常に学際的ですが、この手法では、ビューがエンジニアリングの観点に制限されます。 入出力トレーニングデータは、最適な動作点を「見つける」ために不可欠なレコードを送信するため、ニュー

かなりの精査を受けた分類アプローチは、サポートベクターマシン（SVM）です。このアプローチは、統計的学習理論にルーツがあり、手書きの数字の識別からテキストの分類まで、いくつかの実用的なアプリケーションで有望な経験的結果を示しています。 SVMは高次元データでも動作し、次元の呪いの問題を防ぎます。このアプローチの2番目の要素は、サポートベクターと呼ばれるトレーニングインスタンスのサブセットを使用して決定境界を定義することです。 SVMは、線形分離可能なデータでこのタイプの超平面を明示的に表示するように準備できます。これは、SVM方法論を非線形分離可能なデータに継続する方法を表示することで実現

かなりの精査を受けた分類アプローチは、サポートベクターマシン（SVM）です。このアプローチは、統計的学習理論にルーツがあり、手書きの数字の識別からテキストの分類まで、いくつかの実用的なアプリケーションで有望な経験的結果を示しています。 SVMは高次元データでも動作し、次元の呪いの問題を防ぎます。このアプローチの2番目の要素は、サポートベクターと呼ばれるトレーニングインスタンスのサブセットを使用して決定境界を定義することです。 SVMは、線形分離可能なデータでこのタイプの超平面を明示的に表示するように準備できます。これは、SVM方法論を非線形分離可能なデータに継続する方法を表示することで実現

外れ値は、いくつかのメカニズムによって生成されたかのように、本質的に残りのオブジェクトから分岐するデータオブジェクトです。デモンストレーションの内容については、外れ値ではないデータオブジェクトを「通常の」データまたは期待されるデータとして定義できます。通常、外れ値を「異常な」データとして定義できます。 外れ値は、特定のクラスまたはクラスターで組み合わせることができないデータコンポーネントです。これらは、さまざまなデータオブジェクトの通常の動作とは異なるいくつかの動作を持つデータオブジェクトです。この種のデータの分析は、知識を掘り起こすために重要になる可能性があります。 外れ値は、残りのデー

複数の仮説を結合する効果は、偏りと分散分解と呼ばれる理論的なデバイスを介して確認できます。同様のサイズの個別のトレーニングセットを無数に持つことができ、それらを使用して無数の分類器を作成できるとします。 テストインスタンスはすべての分類子によって処理され、個々の回答は一括投票によって決定されます。この状況では、完璧な学習設計がないため、エラーが発生します。エラー率は、機械学習のアプローチが目前の問題をどれだけうまく結び付けているかに基づいており、レコードにはおそらく学習できないノイズの影響もあります。 予想されるエラー率が、リンクされた分類器のエラーを、別々に選択された無数のテスト例にわた

Wekaは、データマイニングサービス用の機械学習アルゴリズムのセットです。アルゴリズムは、データセットに直接使用することも、独自のJavaプログラムから使用することもできます。これには、データの前処理、分類、回帰、クラスタリング、相関ルール、および視覚化のためのツールが含まれています。また、新しい機械学習スキームの作成にも適用できます。 Wekaを使用する1つの方法は、データセットへの学習アプローチを使用し、その出力を分析してレコードについてさらに学習することです。 2つ目は、新しいインスタンスを予測するために学習したモデルが必要です。 3つ目は、複数の学習者を使用し、それらのパフォーマン

単一属性エバリュエーターでは、ランカー検索メソッドとともに使用して、ランク付けされたリストを作成し、そこからランカーが特定の番号を破棄することができます。ランクサーチメソッドでも使用されます。 リリーフ属性の評価はインスタンスベースです −インスタンスをランダムにサンプリングし、等しいクラスと複数のクラスの隣接するインスタンスをチェックします。これは、離散および連続クラスデータで機能します。パラメータは、サンプリングする複数のインスタンス、チェックするさまざまなネイバー、距離でネイバーに重みを付けるかどうか、および距離とともに重みがどのように減衰するかを実行する指数関数を定義します。 In

仮説検定は、データを企業の意思決定プロセスに統合するための最も簡単なアプローチです。仮説検定の目的は、先入観を立証または反証することであり、ほとんどすべてのデータマイニングの取り組みの一部です。 データマイニング担当者は、メソッド間でバウンスを提供します。最初に、観察された動作の可能な説明を考え、それらの仮説にデータの計算を指示させます。 仮説検定は、科学者や統計家が伝統的に人生を費やしていることです。仮説は提案された説明であり、その妥当性はデータを分析することによってテストできます。このような情報は、観察によって簡単に収集したり、テストメールを含む実験を通じて作成したりできます。 仮説

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを転送することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つけるプロセスです。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。 データマイニング技術を使用して、記述的プロファイリング、指示されたプロファイリング、予測などの3種類のタスク用の3種類のモデルを作成できます。 記述的プロファイリング −記述モデルは、レコードの内容を定義します。出力は、何が起こっているかを定義する複数のチャートまたは数値また

変数変換は、変数の一部の値に使用される変換を定義します。言い換えると、すべてのオブジェクトについて、そのオブジェクトの変数の値に回転が使用されます。たとえば、変数の重要性のみが必須である場合、絶対値を作成することで変数の値を変更できます。 変数変換には、単純な関数変換と正規化の2つのタイプがあります。 シンプルな機能 単純な数学関数が各値に個別に使用されます。 rが変数の場合、そのような変換の例にはx kが含まれます。 、logx、e x 、$ \ sqrt {x} $、$ \ frac {1} {x} $、sinx、または|x|。統計では、変数変換、特にsqrt、log、および

デシジョンツリーの誘導は、クラスラベルの付いたトレーニングタプルからデシジョンツリーを学習することです。デシジョンツリーは、シーケンス図のようなツリー構造であり、すべての内部ノード（非リーフノード）が属性のテストを示し、各ブランチがテストの結果を定義し、各リーフノード（またはターミナルノード）がクラスに影響を与えます。ラベル。ツリーで最大のノードはルートノードです。 デシジョンツリーの誘導により、フローチャートのような構造が生成されます。各内部（非リーフ）ノードは属性のテストを示し、各ブランチはテストの結果に対応し、各外部（リーフ）ノードはクラス予測を示します。 各ノードで、アルゴリズムは

デシジョンツリーの誘導にはさまざまな特徴があります- 決定木誘導は、分類モデルを構築するためのノンパラメトリック手法です。言い換えると、クラスが満たす確率分布のタイプとさまざまな属性に関する以前の仮定は必要ありません。 最適な決定木を見つけることは、NP完全問題である可能性があります。多くのデシジョンツリーアルゴリズムは、ヒューリスティックベースのアプローチを採用して、広大な仮説空間での検索をガイドします。 計算コストの低い決定木を構築するために開発されたさまざまな手法があり、トレーニングセットのサイズが非常に大きい場合でもモデルを迅速に構築できます。さらに、決定木が開発されているため、

トレーニング中にモデルの汎化誤差を推定する方法はいくつかあります。推定誤差は、モデル選択を行うための学習アルゴリズムをサポートします。つまり、過剰適合の影響を受けない適切な複雑さのモデルを発見することです。 モデルが構築されているため、テストセットで使用して、以前に表示されなかったデータのクラスラベルを予測できます。テストセットでモデルのパフォーマンスを測定すると、その一般化誤差の偏りのない推定値が得られるため、多くの場合便利です。テストセットから評価された精度またはエラー率を使用して、等しいドメイン上の複数の分類器の関連パフォーマンスを比較できます。 分類器のパフォーマンスを評価するため

データマイニングでよくある問題は、このモデルで予測変数として選択できる複数の変数を使用できる場合に、回帰方程式を使用して従属変数の値を予測することです。 以前は隠されていた関係が出現することを期待して、多数の変数を含めることを支持する別の考慮事項。たとえば、ある会社は、椅子とテーブルの脚に擦り傷防止プロテクターを購入した顧客の方が信用リスクが低いことを発見しました。 考えられるすべての変数をモデルに投入する前に注意を払う理由はいくつかあります。 予想される予測のために予測子の完全な補完を設定することは、高額であるか、実行不可能である可能性があります。 より少ない予測子をより正確

k最近傍アルゴリズムは、クラスメンバーシップ（Y）と予測子X 1の間の関係の構造に関する仮定を作成しない分類アプローチです。 、X 2 、…。 X n 。 これは、線形回帰でふりをした線形形式を含む、ふりをした関数形式でのパラメーターの推定を含まないため、ノンパラメトリックアプローチです。このアプローチは、データセット内のデータの予測値間の類似性からデータを引き出します。 k最近傍法の概念は、分類に必要な新しいデータと同じトレーニングデータセット内のkレコードを認識することです。これらの類似した（隣接する）レコードを使用して、新しいレコードをクラスに定義し、これらの隣接するクラス