有没有办法从无监督数据集中获取关系？
[英]Is there any way to get the relationship from the unsupervised dataset?
原文
2020-11-02 12:13:20
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machine-learning/
graph/
deep-learning/
information-extraction/
knowledge-graph
问题描述
我有一些数据，数据集包括设备ID （int）、电话（int）、名称（字符串）、设备ID等特征。但所有数据都没有标签。 我的任务是获取一个人使用多个 ID 或多个设备的概率。 我不知道该怎么做，有人有想法吗？
为了清楚起见，这里有一个例子。 数据集就像
name id phone device_id
Jason 123 12345 12341231 ......
James 1345 312312 312312312 ......
Jason 123 53523 23115124 ......
所以我们可以发现 Jason 有 2 个电话号码，
如何使用机器学习方法或深度学习方法获得概率？
1 个解决方案
解决方案1
0 2020-11-02 22:43:59
一种可能的方法是计算用户的相似度。
据我所知，用户的设备相似性是您的最终目标。
首先，结合唯一标识用户的名称和 Id 字段。 生成，所有剩余的特征向量作为数组。
之后，您可以与所有用户一起运行嵌套的 for 循环。 这会给你最接近的匹配，你可以设置一个阈值，或者你可以选择 kNN 来做到这一点。
有没有办法手动修改从给定数据集学习到的决策树中设置的阈值？
[英]Is there any way to manually modify the thresholds set in the decision tree learnt from a given dataset?
有什么方法可以读取 .pth(dataset) 并将它们转换为 csv 吗？
[英]Is there any way to read .pth(dataset) and turn them into csv?
无法从“fastText”（未知位置）导入名称“train_unsupervised”
[英]cannot import name 'train_unsupervised' from 'fastText' (unknown location)
如何从PyMC3中的Dirichlet过程中提取无监督的聚类？
[英]How to extract unsupervised clusters from a Dirichlet Process in PyMC3?
有没有办法实现机器学习 model 可以预测给定数据集中出现次数最多的句子
[英]is there any way to implement a machine learning model that can predict most occured sentence in a given dataset
有没有一种方法可以使用scikit的无监督方法来学习将某些列表分类为不同的组？
[英]Is there a way using unsupervised method of scikit learn to classify some list into different groups?
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