Termos comuns relacionados a aprendizado de máquina e mineração de dados

• Sampling (Sampulagem):

  • A pesquisa foi realizada por um grupo de pesquisadores da Universidade Federal de São Paulo (UFSC) e da Universidade Federal de São Paulo (UFSC).
  • OfflineSampling (em inglês)
  • Online Sampling (em inglês)
  • Ratio-based Sampling (Sampulagem aleatória proporcional)
  • Acceptance-RejectionSampling (ARA) é uma ferramenta de análise de dados que permite avaliar a aceitação e rejeição de amostras.
  • Importance Sampling (Amostra de Importância)
  • MCMC (MarkovChain Monte Carlo)

• Clustering (agregação):

  • K-Means，
  • K-Mediods，
  • O segundo K-Means.
  • FK-Means，
  • Canopy，
  • O grupo de pesquisa Spectral-KMeans (Spectral Clustering) é um grupo de pesquisas de pesquisas de pesquisas de pesquisas.
  • GMM-EM (Módulo Gauss Híbrido - Esperamos que o algoritmo de maximização resolva)
  • K-Pototypes, CLARANS (baseado em divisões)
  • BIRCH (Baseado em hierarquias)
  • CURE (em base de hierarquia)
  • DBSCAN (baseado em densidade)
  • CLIQUE ((Baseado em densidade e baseado em grelha))

• Classificação e Regressão:

  • LR (Linear Regression) é uma regressão linear.
  • A regressão logística é uma regressão de um sistema de dados que é o resultado de um processo de regressão.
  • SR (Softmax Regression)
  • O GLM (Generalized Linear Model) é um modelo linear generalizado, que é usado para descrever a evolução de um modelo linear.
  • RR (Ridge Regression)
  • LASSO ((Least Absolute Shrinkage andSelectionator Operator L1 Regressão ao mínimo quadruplo),
  • RF (Floresta Aleatória)
  • O que é um árvore de decisão?
  • GBDT (Gradient BoostingDecision Tree) é uma árvore de decisão de crescimento gradual.
  • CART (Classification And Regression Tree) é uma árvore de classificação e regressão.
  • O blogue “K-Nearest Neighbor K” é um blogue sobre a violência doméstica e a violência doméstica.
  • SVM(Support VectorMachine)，
  • KF ((KernelFunction Função kernel PolynomialKernel Function Função kernel polinomial,
  • Função Guassian KernelFunção Guassian KernelFunção Radial BasisFunção RBF
  • String KernelFunction (Função de núcleo de string)
  • NB ((Naive Bayes),BN ((Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ Belief Network), que é uma rede de crenças baseada em Bayesianismo, é uma rede de crenças baseada em Bayesianismo, que é uma rede de crenças baseada em Bayesianismo.
  • LDA ((Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant), também conhecido como LDA (Linear Discriminant Analysis/Fisher), é uma técnica de análise de discriminantes lineares.
  • O Ensemble Learning integra o Boosting, o Bagging e o Stacking.
  • Adaptive Boosting é um projeto de pesquisa e desenvolvimento de software baseado em tecnologias de ponta.
  • MEM (Modelo de Máxima Entropia).

• Avaliação de Eficácia:

  • Confusion Matrix (matriz de confusão)
  • Precision (precisão), Recall (recall rate)
  • O F-score é um indicador de que o sistema operacional está a funcionar correctamente, e que o sistema operacional está a funcionar correctamente.
  • ROC Curve, AUC, área de AUC,
  • LiftCurve, KS Curve

• PGM (Modelo de Gráfico de Probabilidade de Modelos Probabilistic):

  • BN ((Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ BeliefNetwork) é uma rede de pesquisa e comunicação baseada na teoria da relatividade, baseada na teoria da relatividade e na teoria da relatividade.
  • O blogue “Markov Chain” (Cadeia de Markov) é uma publicação de blogueiros e blogueiros de todo o mundo.
  • O HMM é um modelo de HiddenMarkov.
  • MEMM (Maximum Entropy Markov Model) é um modelo de entropia máxima de Markov.
  • CRF (Conditional Random Field) é um campo aleatório condicional.
  • MRF (Markov Random Field)

• Não é uma questão de tempo, mas sim de espaço.

  • A ANN é uma rede de neurônios artificiais (ou seja, uma rede de neurônios artificiais) criada por uma equipe de cientistas da Universidade da Califórnia em Los Angeles.
  • BP ((Error BackPropagation Erro de propagação inversa))

• DeepLearning

  • Auto-encoder (codificador automático)
  • SAE (Stacked Auto-encoders) é um programa de codificação automática empilhado.
  • O Sparse Auto-encoders é um programa de codificação automática.
  • Denoising Auto-encoders é uma ferramenta de codificação automática para reduzir o ruído.
  • Contractive Auto-encoders (em inglês)
  • RBM (Restricted Boltzmann Machine) é uma máquina com restrição de Boltzmann.
  • DBN (Rede de Crenças Profundas)
  • A rede de neurônios convolutional (CNN) é uma das redes de neurônios que mais se desenvolvem no mundo.
  • O Word2Vec é um modelo de aprendizagem vetorial de palavras.

• DimensionalityReduction (Reduzir Dimensionalidade):

  • LDA LinearDiscriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant
  • PCA (Análise de Componentes Principais)
  • A ICA (Independent Component Analysis) é uma ferramenta de análise de componentes independentes.
  • SVD (Singular Value Decomposition)
  • FA (Análise de Fatores).

• Text Mining (mineração de texto):

  • VSM (Vector Space Model) é um modelo de espaço vetorial.
  • O Word2Vec é um modelo de aprendizagem vetorial de palavras.
  • O termo “frequência” é usado para descrever a frequência de um evento.
  • TF-IDF ((Term Frequency-Inverse DocumentFrequency) é uma freqüência de documento invertida, que é a frequência de um documento invertido.
  • A informação foi divulgada pelo MI (MutualInformation).
  • ECE (Expected Cross Entropy) é uma expressão de expectativa de entropia cruzada.
  • QEMI (Cartão de Informações Secundário)
  • IG ((InformationGain: ganho de informação)
  • O IGR é o índice de ganho de informação, o índice de ganho de informação e o índice de ganho de informação.
  • O Gini é o coeficiente de Gini.
  • x2 Statistic (((x2 estatísticas),
  • TEW (TextEvidence Weight) é uma plataforma de pesquisa de conteúdo digital que tem como objetivo fornecer informações sobre o conteúdo de um texto.
  • O que é que o “Odds Ratio” tem a ver com o “Odds Ratio”?
  • N-Gram Model，
  • LSA (Latent Semantic Analysis) é uma ferramenta de análise semântica latente, usada para analisar a semântica latente.
  • PLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis) é uma análise semântica latente baseada na probabilidade.
  • LDA (Latent Dirichlet Allocation)

• Association Mining (Associação de Mineração):

  • Apriori，
  • FP-growth (Frequency Pattern Tree Growth) é um algoritmo de crescimento de árvores de padrão de frequência.
  • AprioriAll，
  • Spade。

• Recommendation Engine (Motor de Recomendação):

  • DBR (Demographic-based Recommendation) é uma recomendação baseada em dados demográficos.
  • CBR (Context-based Recommendation) é uma recomendação baseada no conteúdo.
  • CF (Collaborative Filtering) é uma ferramenta de filtragem colaborativa.
  • A UCF (Recomendação de Filtragem Colaborativa Baseada no Usuário) é uma recomendação de filtragem colaborativa baseada no usuário.
  • ICF (Item-based Collaborative Filtering Recommendation)

• Similarity Measure & Distance Measure (Medida de similaridade e distância):

  • Distância Euclidiana
  • ManhattanDistance é um site de notícias e notícias sobre a cidade de Nova Iorque, no estado de Nova Iorque.
  • A distância entre Chebyshev e Cheboksaryv é de cerca de 1,5 km.
  • MinkowskiDistance (Distância de Minkowski)
  • Distância Euclidiana Padronizada (Standardized Euclidean Distance)
  • A distância de Mahalanobis é de cerca de 2 km.
  • O que é um Cosine?
  • HammingDistance/Edit Distance (Distância de Hamming/Distância de Edição)
  • A distância de Jaccard é de cerca de 3 km.
  • Correlation Coefficient Distance (Distância do Coeficiente de Correlação)
  • A informação entrópica.
  • KL ((Kullback-Leibler Divergência KL Divergência/Entropia Relativa Relativamente Baixa)

• Feature Selection (Algoritmo de Seleção de Características):

  • A informação mútua é uma forma de expressar a nossa identidade.
  • DocumentFrequence (Frequência de Documentos)
  • Informação ganha.
  • Testes de Chi-quadrado
  • Gini (o coeficiente de Gini)

• Outlier Detection (Algoritmo de detecção de pontos de anomalia):

  • O blogueiro é um dos principais responsáveis por este tipo de publicação.
  • Distance-based (baseado na distância)
  • Density-based (baseado na densidade)
  • Clustering-based (Baseado em clustering)

• Learning to Rank (Classificação baseada em aprendizado):

  • Pointwise：McRank；
  • Pairwise：RankingSVM，RankNet，Frank，RankBoost；
  • Listwise：AdaRank，SoftRank，LamdaMART。