Questions tagged «data-mining»

今天在讨论一些入门级主题时，包括遗传算法的使用；有人告诉我，这方面的研究确实放慢了速度。给出的原因是大多数人都专注于机器学习和数据挖掘。 更新：这是准确的吗？如果是这样，与GA相比，ML / DM有什么优势？

45 machine-learning  data-mining  evolutionary-computing  history 

我正在尝试了解聚类方法。 我想我明白的是： 在监督学习中，分配给类别/标签的数据在计算之前是已知的。因此，使用标签，类或类别来“学习”对于那些集群真正重要的参数。 在无监督学习中，将数据集分配给段，而无需了解聚类。 这是否意味着，如果我什至不知道哪个参数对于细分至关重要，我应该喜欢监督学习？

28 machine-learning  data-mining  clustering 

是否存在一种算法方法来确定段落中给定的日期与段落中的特定事件（短语）相关？ 示例，请考虑以下段落： 1970年6月，这位伟大的领袖宣誓就职。但是直到1972年5月国务卿去世后，他才接管了国家的the绳。在1980年中期之前，他一直得到民众的支持，但此后，他的影响力开始下降。 是否有一种算法（确定性或随机性）＃可以生成2元组（日期，事件），而该段落暗示该事件发生在该日期上？在上述情况下： （1970年6月，伟大的领袖宣誓） （1972年5月，接任the绳） 甚至更好 （1972年5月，伟大的领导人接管了ins绳） （1980年，影响力下降） ＃后来加法

13 algorithms  data-mining  natural-language-processing 

顾名思义，一般的问题是： DS和OR /优化之间有什么区别。 从概念上讲，我知道DS会尝试从可用数据中提取知识，并主要使用统计，机器学习技术。另一方面，“或” 使用数据以便基于数据做出决策，例如通过优化数据（输入）上的某些目标函数（准则）来进行决策。 我想知道这两种范例之间的比较。 是另一个子集吗？ 他们在考虑互补领域吗？ 是否有一个例子可以补充一个领域或将它们结合使用？ 我特别对以下内容感兴趣： 是否有使用OR技术解决数据科学问题的示例？

11 optimization  data-mining 

来自维基百科 信息检索是从信息资源集合中获取与信息需求相关的信息资源的活动。搜索可以基于元数据或全文索引。 来自维基百科 信息提取（IE）是从非结构化和/或半结构化的机器可读文档中自动提取结构化信息的任务。在大多数情况下，此活动涉及通过自然语言处理（NLP）来处理人类语言文本。多媒体文档处理中的最新活动，例如从图像/音频/视频中自动注释和内容提取，可以看作是信息提取。 信息检索与信息提取之间的关系和区别是什么？ 谢谢！

11 data-mining  natural-language-processing 

在工作中，我的任务是推断一些有关动态语言的类型信息。我将语句序列重写为嵌套let表达式，如下所示： return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in Z if x then T else F; Z => if x then { T; Z } else { F; Z } 由于我从一般类型信息开始，并试图推断出更具体的类型，因此自然的选择是精简类型。例如，条件运算符返回其真假分支类型的并集。在简单的情况下，它效果很好。 但是，在尝试推断以下类型时遇到了障碍： function …

11 programming-languages  logic  type-theory  type-inference  machine-learning  data-mining  clustering  order-theory  reference-request  information-theory  entropy  algorithms  algorithm-analysis  space-complexity  lower-bounds  formal-languages  computability  formal-grammars  context-free  parsing  complexity-theory  time-complexity  terminology  turing-machines  nondeterminism  programming-languages  semantics  operational-semantics  complexity-theory  time-complexity  complexity-theory  reference-request  turing-machines  machine-models  simulation  graphs  probability-theory  data-structures  terminology  distributed-systems  hash-tables  history  terminology  programming-languages  meta-programming  terminology  formal-grammars  compilers  algorithms  search-algorithms  formal-languages  regular-languages  complexity-theory  satisfiability  sat-solvers  factoring  algorithms  randomized-algorithms  streaming-algorithm  in-place  algorithms  numerical-analysis  regular-languages  automata  finite-automata  regular-expressions  algorithms  data-structures  efficiency  coding-theory  algorithms  graph-theory  reference-request  education  books  formal-languages  context-free  proof-techniques  algorithms  graph-theory  greedy-algorithms  matroids  complexity-theory  graph-theory  np-complete  intuition  complexity-theory  np-complete  traveling-salesman  algorithms  graphs  probabilistic-algorithms  weighted-graphs  data-structures  time-complexity  priority-queues  computability  turing-machines  automata  pushdown-automata  algorithms  graphs  binary-trees  algorithms  algorithm-analysis  spanning-trees  terminology  asymptotics  landau-notation  algorithms  graph-theory  network-flow  terminology  computability  undecidability  rice-theorem  algorithms  data-structures  computational-geometry 

在接受Java开发人员职位面试时，有人问我以下问题： 编写一个具有两个参数的函数： 代表文本文档的字符串，以及 提供要返回的项目数的整数。 实现函数，使其返回按单词频率排序的字符串列表，最频繁出现的单词在前。您的解决方案应在时间运行，其中是文档中的字符数。nO （n ）O(n)O(n)ñnn 以下是我的回答（用伪代码），由于排序，它不是，而是时间。我不知道该怎么做时间。 O （n log n ）O （n ）O （n ）O(n)O(n)Ø （ñ 日志n ）O(nlog⁡n)O(n \log n)O （n ）O(n)O(n) wordFrequencyMap = new HashMap<String, Integer>(); words = inputString.split(' '); for (String word : words) { count = wordFrequencyMap.get(word); count = (count == null) ? 1 : …

11 algorithms  sorting  strings  data-mining 

我正在使用一种排名系统，该系统将根据一段时间内的投票对条目进行排名。我正在寻找一种算法，可以计算出近似于平均分的分数，但是我希望它比起较旧的分数更喜欢较新的分数。我在考虑以下方面的问题： score1+ 2⋅score2 + ⋯+ n⋅scoren1+2+⋯+nscore1+ 2⋅score2 + ⋯+ n⋅scoren1+2+⋯+n\frac{\mathrm{score}_1 +\ 2\cdot \mathrm{score}_2\ +\ \dots +\ n\cdot \mathrm{score}_n}{1 + 2 + \dots + n} 我想知道是否还有其他通常用于这种情况的算法，如果可以，请您解释一下？

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