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誰かが予測できますか :) または、Google Prediction API が内部でどのように機能するかを推測できますか? いくつかの機械学習手法があることは知っています: デシジョン ツリー、ニューロン ネットワーク、単純ベイジアン分類など。

Google が使用している手法はどれだと思いますか。

私は機械学習をいじっていて、Python で K Means アルゴリズムの実装を書きました。2 次元データを取得し、それらをクラスターに編成します。各データ ポイントには、0 または 1 のいずれかのクラス値もあります。

アルゴリズムについて私を混乱させるのは、それを使用して、0 または 1 を持たず、代わりに未知の 2 次元データの別のセットの値を予測する方法です。クラスタごとに、その中のポイントを 0 または 1 に平均化する必要がありますか?不明なポイントがそのクラスタに最も近い場合、その不明なポイントは平均化された値になりますか? または、よりスマートな方法はありますか？

乾杯！

PHPでGooglePredictionを使用しようとしています。すでにOAuth2.0で認証を行っていますが、モデルをトレーニングしたいと思います。Prediction Explorer（http://code.google.com/apis/explorer/#_s=prediction&_v=v1.4&_m=trainedmodels.insert）の例に従おうとしているので、PHPでは次のようにします。

そして、そのprint_r（$ ss）は私にこれを与えます：

私はどこが間違っていますか？

結果を予測したい分類の問題がありますが、正しいか間違っているかの単一の分類ではなく、分類子に答えをいくつかの「試行」(片道の賭けをするようなもの) で取得させたいと考えています。 、これに最適なプロセスについて疑問に思っていました。

例: 結果 A、B、C、および D が与えられた場合、それが「A または B」、または「A または C」であり、「正しい」ソリューション (少なくとも正しい個々の答え) それに応じて学習プロセスに影響を与えます。

これまでのところ、私の考えでは、多かれ少なかれ上記 (A または C) のようにデータ セットアップをビンに分割し、通常の方法で分類器をトレーニングするか、複数の分類器を多様になるようにトレーニングし、単純に結果ですが、より良い/別の方法があるかどうか疑問に思っていましたか? これが固有の問題ではないことは確かですが、Google の用語が正しいかどうかはわかりません。

それが関連する問題かどうかはわかりませんが、オプションに「わからない」を含める方法もありますか？分類しませんか？

良いオープンソースまたは無料のベイズ ネット ソフトウェア プログラムを推奨できる人はいますか?

授業でbaysealabを使っていたのですが、アカウントの有効期限が切れてしまい、bnsの構築と利用を続けたいと思っています。

predict関数が age=15 を予測できないのはなぜですか?

ある単語を考えて、その単語の最も頻繁な前任者と後継者のリストを英語で取得したいと思います。私は任意のコーパスでバイグラム分析を行うコードを開発し（私はエンロンの電子メールコーパスを使用しました）、最も頻繁な次の可能な単語を予測できますが、a）予測の動作/精度を確認したいので他の解決策が必要ですb ）コーパスまたはデータセットベースのソリューションは、目に見えない単語のために失敗します

たとえば、「excellent」という単語を考えると、Excellentの前とExcellentの後に来る可能性が最も高い単語を取得したいと思います。

私の質問は、その目的のために特定のサービスまたはAPIが存在するかどうかです。

クォータニオン（4x1）と角速度ベクトル（3x1）があり、このWebで説明されているように、微分クォータニオンを計算する関数を呼び出します。コードは次のようになります。

これで、差分クォータニオンがqに格納され、この差分クォータニオンを追加するだけでクォータニオンが更新されます。

この方法は、剛体の動きを予測するのに適していますか、それとも角速度でクォータニオンを予測するためのより良い方法がありますか？これは機能しますが、期待した結果が得られません。

比較のためにさまざまな関数を使用して、離散カウント データを適合させました。geepackを使用した GEE モデル、 ( nlme )log(count)を使用した線形混合効果モデル、( lme4 ) を使用した GLMM、およびR で( gamm4 ) を使用した GAMM を当てはめます。lmeglmergamm4

これらのモデルの比較に興味があり、新しいデータ セット (予測変数) の期待 (予測) 値をプロットしたいと考えています。私の目標は、特定の条件 (x 変数) の下で各モデルの予測効果を比較することです。特に興味深いのは、限界 (GEE) 推定値と条件付き推定値の比較です。

私の主な問題は、新しいデータを正しいラベルと属性などを使用して正しい形式で取得することだと思います。私はまだRの初心者であり、このようなことに苦労しています（残念ながら、私の大学ではこれに関するコースはありません）。

私は現在、適合モデルを持っています

問題なく固定効果係数と標準誤差を抽出できます。また、対数スケールからそれらを変換したり、ランダム効果を説明する信頼区間を推定したりすることに問題はありません。

newdatまた、23 変数の 365 個の観測値 (年間の各日の平均環境データ) を含む新しいデータフレームもあります。

これから新しいカウントの見積もりを予測する方法に行き詰まっています。model.matrix 関数をいじってみましたが、うまくいきませんでした。たとえば、私は試しました：

任意の提案や良い参考文献をいただければ幸いです。上記のエラーを手伝ってくれる人はいますか?

MySQLクエリの読み取り/書き込み比率、1秒で実行されるクエリ、テーブルとデータベースのプロパティ、PHP構成に関連する入力など、いくつかの入力を取得してシステムリソースのニーズを予測するソフトウェアまたは方法はありますか？

はい。ソフトウェアが私に提供できる完璧な解決策はおそらくないことを私は知っていますが、私は完璧な解決策を探していません。