"কাঠামোগত ঝুঁকি হ্রাস" এর উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম?

Question

কোন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম (এসভিএম এর পাশাপাশি) কাঠামোগত ঝুঁকি হ্রাস করার নীতিটি ব্যবহার করে ?

Comments

অ্যালগো কি?

— ডেভ ক্লার্ক

অ্যালগো = অ্যালগরিদম;)

— শ্রেণীবদ্ধ

সম্পূর্ণ শব্দ ব্যবহার করুন।

— কাভেহ

ঠিক আছে .. শিরোনামটি খুব দীর্ঘ করতে চান না

— ক্লাসিফায়ার

যতদূর আমি বলতে পারি এসআরএম ভাল পুরানো নিয়মিতকরণ ছাড়া কিছুই নয় , যা সর্বত্র ব্যবহৃত হয়।

— এমরে

Answer 1

কাঠামোগত ঝুঁকি কমাতে নীতি হ'ল নীতি যা মেশিন শেখার সমস্ত পদ্ধতিতে কমপক্ষে আংশিকভাবে 'ব্যবহৃত' হয়, যেহেতু ওভারফিটিংটি প্রায়শই বিবেচনায় নেওয়া হয়: মডেলের জটিলতা হ্রাস করা (ধারণা করা যায় এবং অনুশীলনে) সীমাবদ্ধ করার একটি ভাল উপায় overfitting।

• এসভিএমগুলির স্পষ্টতই জটিলতার ( বৈশিষ্ট্যের জায়গার মাত্রা , এমনকি কার্নেল ফাংশনের) জন্য একটি প্যারামিটার রয়েছে এবং এটি প্রয়োজনীয় কারণ জটিলতা বৃদ্ধি করা শেখার অ্যালগরিদমের একটি অংশ।

• নিউরোনাল নেটওয়ার্কগুলিতেও তাদের জটিলতার একটি সহজ সূচক রয়েছে ('কোষের সংখ্যা') এবং এটি সম্পর্কিত লার্নিং অ্যালগরিদমের অংশ।

• এই নীতি ব্যতীত ব্যাকরণ অনুমান উভয়ই বোকা এবং নিখুঁত ব্যাকরণ সমস্ত সম্ভাব্য শব্দের তালিকা হয়, তাই প্রতিটি অ-তুচ্ছ আলগোরিদম অন্তত এই নীতিটি স্বীকার করে।

• সিদ্ধান্ত গাছগুলির এন্ট্রপি সম্পর্কিত নিজস্ব ধারণা রয়েছে ।

• ক্লাস্টারগুলি কেবলমাত্র নীতিটি অভ্যন্তরীণভাবে গণনা বা 'ব্যবহার' হিসাবে গণ্য করা যেতে পারে বা একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক ক্লাস্টার থাকতে পারে এবং সেই ক্ষেত্রে আপনি নীতিটি একটি উচ্চ স্তরে প্রয়োগ করেন।

পুরোপুরি সত্যি কথা বলতে আমি জেনেটিক প্রোগ্রামিংয়ে কী ঘটে যায় সে সম্পর্কে সত্যই আমি জানিনা তবে তাদের জটিলতার কোনও অন্তর্নিহিত ধারণা নেই।

আমি ভাল ইন্ডাকটিভ লজিক প্রোগ্রামিং জানি না তবে এটি এই নীতির সাথে খুব ভাল স্কেল করে বলে মনে হচ্ছে না।

Comments

আপনি কি এমন কোন লার্নিং অ্যালগরিদম সম্পর্কে জানেন যা আরও বেশি শক্তিশালী এবং এসভিএমের চেয়ে ওভারফিটিংয়ের প্রবণতা কম? অথবা স্ট্যান্ডার্ড এসভিএম উন্নত করার কোনও কৌশল?

— ক্লাসিফায়ারে

@ user2278 যদি 'শক্তিশালী' দ্বারা আপনি কি বোঝাতে চেয়েছেন 'দক্ষ' তারপর SVMs চমত্কার মহান আরো একীন করে নাও অনেক এর গবেষণা এবং এটি সম্পর্কে সরঞ্জাম এটি ব্যবহার। তবে অবশ্যই এটি আপনার সমস্যার উপর নির্ভর করে।

— jmad

ঠিক আছে, আমি আর্থিক বাজারগুলিতে এসভিএম ব্যবহার করতে চাই, এবং আসলে এই বিষয়টিতে উত্সর্গীকৃত বেশ কয়েকটি কাগজপত্র রয়েছে (স্টক পূর্বাভাসের জন্য এসভিএম ব্যবহার ইত্যাদি ইত্যাদি)। এমন কোনও অ্যালগরিদম আছে যা সেই লক্ষ্যের জন্য আরও উপযুক্ত হবে (বিশেষত যেহেতু আর্থিক সময়-সিরিজ এত "গোলমাল")?

— Classifire

@ ব্যবহারকারী 2278 আপনি আরও ভাল কাগজপত্র ব্যবহার করুন। আমি বিশেষজ্ঞ নই। (আমি অবাক হব না যে এসভিএমগুলি তার পক্ষে সেরা Also এছাড়াও তারা বেশ ভাল আচরণ করে noise গোলমাল)

— jmad