Вопросы с тегом «partitioning»

8
Как сделать обнаружение сообщества в взвешенной социальной сети / графике?
Мне интересно, может ли кто-нибудь предложить хорошие отправные точки, когда дело доходит до обнаружения сообщества / разбиения / кластеризации графа на графе, который имеет взвешенные , ненаправленные ребра. У рассматриваемого графа приблизительно 3 миллиона ребер, и каждое ребро выражает степень сходства между двумя вершинами, которые он соединяет. В частности, в …

5
Как разделить набор данных для прогнозирования временных рядов?
У меня есть исторические данные о продажах из пекарни (ежедневно, более 3 лет). Теперь я хочу построить модель для прогнозирования будущих продаж (используя такие функции, как день недели, переменные погоды и т. Д.). Как я должен разделить набор данных для подбора и оценки моделей? Должен ли он быть хронологическим составом …

2
Разбиение деревьев в R: партия против rpart
Прошло много времени с тех пор, как я посмотрел на разделение деревьев. В прошлый раз, когда я делал подобные вещи, мне нравилась вечеринка в R (созданная Hothorn). Идея условного вывода через выборку имеет для меня смысл. Но у rpart тоже была апелляция. В текущем приложении (я не могу дать подробности, …
15 r  cart  rpart  partitioning 

1
Разница в реализации бинарных разбиений в деревьях решений
Мне интересно узнать о практической реализации бинарного разбиения в дереве решений - поскольку оно относится к уровням категориального предиктора .XjXjX{j} В частности, я часто буду использовать какую-то схему выборки (например, пакетирование, передискретизация и т. Д.) При построении прогнозной модели с использованием дерева решений - чтобы улучшить ее прогнозную точность и …

3
Работает ли модульность сети Ньюмана для взвешенных графов со знаком?
Модульность графа определяется на его странице в Википедии . В другом посте кто-то объяснил, что модульность можно легко вычислить (и максимизировать) для взвешенных сетей, поскольку матрица смежности может содержать оцененные связи. Тем не менее, я хотел бы знать, будет ли это работать со знаковыми, значимыми ребрами, например, от -10 до …

1
R линейная регрессия категориальной переменной «скрытое» значение
Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …
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 
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.