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我在一家企业对企业的公司工作，该公司拥有一个大型的现有客户(小型企业)数据库，其中包含描述每个客户的各种数据列(例如，行业、信誉、财务数据等)。我知道有几家营销数据供应商维护着小型企业数据库，它们的数据列与我的公司类似。
问:使用我的公司已经拥有的数据，我如何才能确定哪些客户在供应商的数据库中有最大的潜力成为一个客户，如果营销的话？我应该建立一个预测模型吗？我应该做某种聚类吗？
浏览 0提问于2017-02-11得票数 0
我遇到了一个二进制分类问题，在这个问题上，我确实有一些带有标签的实例(据我所知，这是“半监督”学习)，但只能从积极类中学习。因此，我不能以任何负面的例子作为学习其他班级的基础。这里的最佳做法是什么？我假设我应该从显式的正数中找到一些例子，并把这些都当作否定句；但是如果是这样的话，在Python中有什么方便的方法(最好是在sklearn中)？此外，按照上面的方法，如果实例只能通过集群分离，那么何时切换到监督模式(如果有的话)，我有点困惑。
浏览 0提问于2020-07-29得票数 3
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我正在寻找一本关于无监督学习的好书，它超越了典型的k均值和分层聚类算法。目前我在零售业工作，所以我感兴趣的典型用例是客户细分，产品细分。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-04-30得票数 3
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机器学习可分为监督学习、无监督学习、半监督学习、分级学习、推荐系统等几个方面。有很多关于这方面的出版物，通常涉及大量的数学.在查阅文献时，我希望看到类似于自我训练 (半监督学习)的方法，在这种方法中，标签是根据分类器的边缘逐渐调整的。
我不认为这是来自该地区的从业者所做的，我无法浏览数学或找到一项关于PU
浏览 0提问于2018-01-17得票数 9
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我用K均值创建了一个二进制分类器，它可以预测欺诈和合法帐户，0和1。现在，我想使用其他功能，如C和D，预测欺诈和合法帐户。我是否可以使用class中预测的输出类，并使用特性C和D作为物流回归的标签？
不好意思，如果这听起来像个愚蠢的问题，我刚刚开始研究数据科学，所以如果我错过了一些基本的问题，请告诉我。
浏览 0提问于2019-03-06得票数 1
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时间序列聚类质量度量
、、、
我是聚类时间序列数据集，这些数据集没有标签(没有根据事实)，我想衡量集群的质量。你能不能建议一下可以用于时间序列聚类的聚类性能评估方法？
浏览 0提问于2018-10-06得票数 1
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我是机器学习的新手，所以我已经把的代码应用到了我的一个数据集上，但是在这个网站中，预测部分在哪里发生呢？我们只是给出数据和测试的准确性。
浏览 0提问于2019-02-09得票数 0
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最近，我正在做异常检测，其中一种方法是使用AEs模型来学习正常样本的模式。
如果不符合正常样本的模式，则将其确定为异常样本。我想知道这种培训是监督学习、半监督学习还是非监督学习？
浏览 0提问于2019-05-12得票数 0
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我想知道什么时候停止半监督？例如，如果我从一个小数据集中学习了一个分类器，然后使用它来标记一个未标记的数据集池。然后，我再次使用新标记的数据来训练分类器。这一进程应持续多长时间？
浏览 0提问于2019-05-02得票数 0
AI 领域面临者一个巨大的问题，如何做到无监督学习？因为有监督学习从数据清洗、特征工程、算法设计、模型训练与优化，到之后的实施、部署阶段，人力和时间成本很高，给 AI 的普及带来了不小麻烦。所以想问下目前AI领域无监督学习有哪些难点？
浏览 2221提问于2018-05-31
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我试图理解如何使用scikit进行有监督的机器学习，所以我编造了一些属于两个不同集合的数据:集合A和集合B。我在集合A中有18个元素，在集合B中有18个元素。每个元素都有三个变量。1,2,3,3,4,2,4,1,0,1,2,1,3,4,3,1,2,3]我如何使用来使用有监督的机器学习
浏览 4提问于2016-02-17得票数 2
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我想实现一个经典的马尔可夫模型问题:训练MM学习英语文本模式，并使用它来检测英语文本与随机字符串。
我决定使用hmmlearn，这样我就不用自己写了。然而，我对如何训练它感到困惑。
浏览 5提问于2017-04-03得票数 0
我一直在研究半监督学习更多，特别是标签传播和标签传播。在阅读教程和一些论文时，我已经看到它提到，通常情况下，标签传播的结果将被使用，然后构建一个监督的模型。我不清楚为什么这是必要的，或者说它是有益的。
浏览 0提问于2022-03-22得票数 1
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随机森林，但只保留不含杂质的叶子
、、、、
有没有一种算法可以创建一个随机森林，然后修剪所有的叶子，这些叶子的杂质量超过了我所确定的某个阈值？我的数据集非常嘈杂，所以大多数叶子的基尼杂质在0.5左右，但有些叶子几乎是0。在我的用例中，我只关心后者。有像我描述的那样的算法吗？
浏览 0提问于2021-05-10得票数 0
我有过使用聚类算法进行机器学习的简要经验，我还阅读了简单分类算法的基本思想和计算。现在，我将阅读更多关于“机器学习”的内容，我发现了许多类似的定义，如下所示：
机器学习是一门让计算机在不被明确编程的情况下行动的科学.机器学习是一种人工智能(AI)，它允许软件应用程序在不被显式编程的情况下更准确地预测结果我的理解是，学习和适应演绎(输出)而不进行重新编程的能力是主要思想，根据我个人的理解，这种“适应”只有通过一种新的训练“监督算法”才能实现，这种训练允许对具有相同程序和源代码的输出模型进行
浏览 0提问于2018-02-19得票数 4
我是机器学习的新手。在阅读关于监督学习，无监督学习，强化学习的时候，我遇到了一个问题，如下所示，并感到困惑。请帮助我在以下三项中识别出哪一种是监督学习，无监督学习，强化学习。哪种类型的学习(如果有的话)最适合描述以下三种情况：
(i)为自动售货机设立硬币分类系统。
浏览 3提问于2013-04-03得票数 5
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让我们考虑一下，我们已经为某些任务建立了一个完全监督的神经网络，例如在各种场景中定位一个对象。假设我们有一个正常的卷积神经网络(CNN)来进行全员监督的定位，因此这样的情况如下： |与此形成对照的是，通常存在大量弱标记或未标记的数据。尽管如此，我的问题是:如何利用弱标记数据集(即“对象”与“无对象”)或完全无标记的数据集来提高
浏览 0提问于2016-11-04得票数 2
我确信它不是无监督的，因此这是否意味着时间序列预测算法是有监督的算法？或者它是一种不同类型的机器学习？
浏览 255提问于2019-04-25得票数 1
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