তথ্য বিজ্ঞান

আমি গভীর শিক্ষার একটি নবাগত। ইন্টেল জিপিইউ সহ টেনসরফ্লো ব্যবহার করার এখন কোনও উপায় আছে কি? যদি হ্যাঁ, দয়া করে আমাকে সঠিক দিকে নির্দেশ করুন। যদি তা না হয় তবে দয়া করে আমাকে জানতে দিন যে কোনও ফ্রেমওয়ার্ক, যদি কোনও হয় (কেরাস, থায়ানো ইত্যাদি) আমি আমার ইন্টেল কর্পোরেশন জিওন ই …

20 tensorflow  keras  theano  gpu 

স্টেশনারিটি এবং ডিফারেনশনের এই লিঙ্কে এটি উল্লেখ করা হয়েছে যে আরিমার মতো মডেলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি স্টেশারাইজড টাইম সিরিজ প্রয়োজন কারণ এটি পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য যেমন গড়, বৈচিত্র্য, স্বতঃসংশোধন ইত্যাদি সময়ের সাথে ধ্রুবক। যেহেতু আরএনএনগুলির অ-রৈখিক সম্পর্কগুলি শেখার জন্য আরও ভাল ক্ষমতা রয়েছে ( এখানে দেওয়া হিসাবে: টাইম সিরিজের পূর্বাভাসের …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

যখন আমি ব্যবহার সম্পর্কে পড়ছিলাম StandardScaler, বেশিরভাগ সুপারিশই বলেছিল যে ডেটা ট্রেন / পরীক্ষায় বিভক্ত করার StandardScaler আগে আপনার ব্যবহার করা উচিত , তবে যখন আমি অনলাইনে পোস্ট করা কিছু কোড (স্কলারান ব্যবহার করে) পরীক্ষা করছিলাম তখন দুটি বড় ব্যবহার ছিল। 1- StandardScalerসমস্ত ডেটা ব্যবহার করে। যেমন from sklearn.preprocessing import …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

শ্রেণিবদ্ধ এবং সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যের সংমিশ্রণের ক্ষেত্রে, আমি সাধারণত শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি গরম ভেক্টরে রূপান্তর করি। আমার প্রশ্ন হ'ল আমি কি সেই ভেক্টরগুলিকে যেমন রেখেছি এবং মানীয়করণ / নরমালাইজেশনের মাধ্যমে সংখ্যার গুণাবলীকে স্কেল করব, অথবা আমি সংখ্যার গুণাবলী সহ একটি উত্তপ্ত ভেক্টরকে স্কেল করব?

20 feature-engineering  feature-scaling  data-science-model 

এই বিতরণ সহ আমার 3 টি ক্লাস রয়েছে: Class 0: 0.1169 Class 1: 0.7668 Class 2: 0.1163 এবং আমি xgboostশ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ব্যবহার করছি। আমি জানি যে সেখানে একটি প্যারামিটার বলা হয়েছে scale_pos_weight। তবে কীভাবে এটি 'মাল্টিক্লাস' কেসের জন্য পরিচালিত হয় এবং আমি কীভাবে এটি সঠিকভাবে সেট করতে পারি?

20 classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes 

আমি ভাবছিলাম যে কীভাবে আমাদের কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার তৈরি করার সময় গোপন স্তরগুলিতে কয়টি নোড এবং কয়টি লুকানো স্তর রাখতে হবে তা কীভাবে আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে হবে। আমি বুঝতে পারি যে ইনপুট এবং আউটপুট স্তরটি আমাদের রয়েছে এমন প্রশিক্ষণের উপর নির্ভর করে তবে আমরা কীভাবে গোপন স্তর এবং সামগ্রিক …

20 machine-learning  neural-network 

এলডিএর দুটি হাইপারপ্যারামিটার রয়েছে, তাদের সুরের প্রেরণার বিষয়গুলিকে পরিবর্তন করে। এলডিএতে আলফা এবং বিটা হাইপারপ্যারামিটারগুলি কী অবদান রাখে? এক বা অন্য হাইপারপ্যারামিটারগুলি বৃদ্ধি বা হ্রাস পেলে কীভাবে বিষয়টির পরিবর্তন হবে? কেন তারা হাইপারপাটারগুলি এবং কেবল পরামিতিগুলি নয়?

19 topic-model  lda  parameter 

হেল্পিংজার দূরত্বে (সরল ভাষায়) আসলে কী ঘটে তা জানতে আগ্রহী। তদুপরি, আমি হেল্পিংজার দূরত্ব ব্যবহার করতে পারি এমন কী ধরণের সমস্যাগুলি তা জানতে আগ্রহী? হেল্পিংজার দূরত্ব ব্যবহারের সুবিধা কী কী?

19 machine-learning  data-mining  text-mining  distance 

আমি স্ক্লার্ন (লজিস্টিক রিগ্রেশন) দিয়ে একটি বহু-জাতীয় লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি করছি। তবে এটি শেষ হওয়ার পরে, আমি কীভাবে আমার মডেলের একটি পি-মান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান পেতে পারি? এটি কেবলমাত্র প্রদর্শিত হবে যে স্ক্লার্নন কেবলমাত্র গুণনীয় এবং বিরতি সরবরাহ করে। আপনাকে অনেক ধন্যবাদ.

19 scikit-learn  logistic-regression 

আমি একটি কাগল প্রতিযোগিতায় অংশ নিচ্ছি। ডেটাসেটের প্রায় 100 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং সমস্ত অজানা (আসলে তারা কী উপস্থাপন করে সেই ক্ষেত্রে)। মূলত এগুলি কেবল সংখ্যা। এই বৈশিষ্ট্যগুলিতে লোকেরা প্রচুর ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং করছে। আমি ভাবছি যে ঠিক কীভাবে কোনও অজানা বৈশিষ্ট্যগুলিতে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং করতে সক্ষম হয়? কেউ দয়া করে আমাকে …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

সাধারণত, মেশিন লার্নিং মডেলটি ডেটাসেটগুলিতে নির্মিত হয়। আমি জানতে চাই যে মূল ডেটাसेट বৈশিষ্ট্যগুলি সংরক্ষণ করে এই জাতীয় প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে সিনথেটিক ডেটাसेट উত্পন্ন করার কোনও উপায় আছে কিনা? [মূল ডেটা -> বিল্ড মেশিন লার্নিং মডেল -> সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে মিলি মডেল ব্যবহার করুন .... !!!] …

19 machine-learning  dataset 

আমি যে সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছি তা হ'ল সংক্ষিপ্ত পাঠকে একাধিক শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধ করা হচ্ছে। আমার বর্তমান পদ্ধতির টিএফ-আইডিএফ ওজনযুক্ত শব্দ ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবহার করা এবং একটি সাধারণ লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধ (লজিস্টিক রিগ্রেশন) শিখতে হবে। এটি যুক্তিসঙ্গতভাবে ভাল কাজ করে (পরীক্ষার সেটটিতে 90% ম্যাক্রো এফ -1, প্রশিক্ষণে প্রায় 100%)। একটি বড় সমস্যা হ'ল …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

আমি সম্প্রতি শীতল বৈশিষ্ট্যটি দেখেছি যা একবার গুগল শিটগুলিতে পাওয়া যায়: আপনি ধারাবাহিক কক্ষে কয়েকটি সম্পর্কিত কীওয়ার্ড লিখে শুরু করুন, বলুন: "নীল", "সবুজ", "হলুদ" এবং এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুরূপ কীওয়ার্ড তৈরি করে (এই ক্ষেত্রে , অন্যান্য রঙ)। এই ইউটিউব ভিডিওতে আরও উদাহরণ দেখুন । আমি এটি আমার নিজস্ব প্রোগ্রামে পুনরুত্পাদন করতে …

19 nlp  text-mining  freebase 

আমি সম্প্রতি কাজ করা শিখতে শুরু করেছি sklearnএবং এই অদ্ভুত ফলাফলটি পেয়েছি । আমি বিভিন্ন মডেল এবং অনুমানের পদ্ধতিগুলি চেষ্টা করার জন্য digitsউপলব্ধ ডেটাসেট ব্যবহার করেছি sklearn। আমি যখন ডেটাতে একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের মডেল পরীক্ষা করেছি, তখন আমি জানতে পারলাম sklearnএসভিএম শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য দুটি পৃথক শ্রেণি রয়েছে : SVCএবং …

19 svm  scikit-learn 

সুতরাং, আমি প্লেয়ার প্রোফাইল রাডার চার্টটি এরকম কিছু তৈরি করতে চাই: প্রতিটি ভেরিয়েবলের স্কেল কেবল আলাদা নয়, তবে আমি 'ডিসপোজসেসড' স্ট্যাটাসের মতো কিছু পরিসংখ্যানের জন্য একটি বিপরীত স্কেলও চাই, যেখানে কম আসলেই ভাল। প্রতিটি পরিসংখ্যানের জন্য ভেরিয়েবল স্কেলের জন্য একটি সমাধান সম্ভবত একটি মানদণ্ড নির্ধারণ করে এবং তারপরে 100 এর …

19 visualization