প্রশ্ন ট্যাগ «classification»

আমার একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা রয়েছে: প্রশিক্ষণ সেট প্রায় 1000 নমুনা বাইনারি, সংখ্যাগত এবং শ্রেণিবদ্ধ সহ 10 টি বৈশিষ্ট্য এই ধরণের সমস্যার জন্য কোন অ্যালগরিদম সেরা পছন্দ? ডিফল্টরূপে আমি এসভিএম (প্রাথমিক স্তরের নামমাত্র বৈশিষ্ট্যগুলির মান বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলিতে রূপান্তরিত) দিয়ে শুরু করতে যাচ্ছি, কারণ এটি তুলনামূলকভাবে পরিষ্কার এবং কোলাহলযুক্ত ডেটার জন্য …

17 classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression 

আমি corr()একটি আসল df এর বাইরে একটি df তৈরি করি । corr()Df প্রয়োগ আউট 70 এক্স 70 এসে তা হিটম্যাপ ঠাহর করা অসম্ভব ... sns.heatmap(df)। যদি আমি এটি প্রদর্শনের চেষ্টা করি corr = df.corr(), টেবিলটি স্ক্রিনের সাথে খাপ খায় না এবং আমি সমস্ত সম্পর্কিততা দেখতে পাচ্ছি। dfএটির আকার নির্বিশেষে পুরো …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

আমার স্পর্স বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক, এছাড়াও আমার কাছে কিছু ঘন বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক। শ্রেণিবদ্ধের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উন্নত করতে আমার এই বৈশিষ্ট্যগুলি একত্রিত করতে হবে। এখন, জিনিসটি যখন আমি এগুলি একত্রিত করার চেষ্টা করি তখন ঘন বৈশিষ্ট্যগুলি বিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলির চেয়ে বেশি আধিপত্য বয়ে থাকে, সুতরাং কেবল ঘন বৈশিষ্ট্যযুক্ত মডেলের …

17 machine-learning  classification  predictive-modeling  scikit-learn  supervised-learning 

আমি একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর (নিউরোপেপটাইড হরমোন পূর্ববর্তী) এর অন্তর্গত হিসাবে {প্রোটিন} ক্রম শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য, একটি বিদ্যমান তত্ত্বাবধানে শ্রেণিবদ্ধকারীকে উন্নত করতে কাজ করছি। প্রায় ১৩ মিলিয়ন প্রোটিন সিকোয়েন্সের ("অজানা / দুর্বল মন্তব্যযুক্ত ব্যাকগ্রাউন্ড") এর ব্যাকগ্রাউন্ডের বিপরীতে বা প্রায় ১০০,০০০ পর্যালোচনা করা হয়েছে, প্রাসঙ্গিক প্রোটিন রয়েছে যা বিভিন্ন ধরণের সংখ্যার সাথে …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

আমি একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা করছি এবং আমি অনেক লোকের কোড এবং টিউটোরিয়াল পড়েছি। একটি জিনিস আমি লক্ষ্য করেছি যে অনেক লোক গ্রহণ করে np.logবা logঅবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল যেমন loan_amountবা applicant_incomeইত্যাদি গ্রহণ করে আমি কেবল এর পেছনের কারণটি বুঝতে চাই। এটি কী আমাদের মডেল পূর্বাভাসের নির্ভুলতা উন্নত করতে সহায়তা করে? এটা কি …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

সিদ্ধান্ত গাছ সম্পর্কিত আমার কাছে দুটি প্রশ্ন রয়েছে: যদি আমাদের অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্য থাকে তবে আমরা বিভাজন মানটি কীভাবে বেছে নেব? উদাহরণ: বয়স = (20,29,50,40 ....) কল্পনা করুন যে আমরা একটি ক্রমাগত অ্যাট্রিবিউট আছে মান আছে আর । আমি একটি অ্যালগরিদম যে বিভক্ত বিন্দু খুঁজে বের করে কিভাবে লিখতে পারেন বনাম …

15 classification  data  decision-trees 

আমি একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা নিয়ে কাজ করছি। আমার কাছে একটি ডেটাसेट রয়েছে যাতে সমান সংখ্যক শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল এবং অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল থাকে। কীভাবে কী কৌশল ব্যবহার করবেন তা আমি কীভাবে জানব? একটি সিদ্ধান্ত গাছ এবং একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে? লজিস্টিক রিগ্রেশন ধারাবাহিক পরিবর্তনশীল জন্য আরও উপযুক্ত এবং সিদ্ধান্ত গাছ ধারাবাহিক + …

14 classification  logistic-regression  decision-trees 

আমার কাছে একটি ওয়েবসাইট থেকে পণ্য ক্রয়ের ব্যবহারকারীদের একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমার বৈশিষ্ট্যগুলি হ'ল ব্যবহারকারীর আইডি, ব্যবহারকারীর অঞ্চল (রাষ্ট্র), পণ্যের আইডি, পণ্যের আইওয়ার্ড আইডি, ওয়েবসাইটের কীওয়ার্ড আইডি এবং পণ্যের ব্যয় বিক্রয় পরিমাণ। লক্ষ্যটি হ'ল "পুরুষ যুবক গেমার" বা "বাড়ির মা থাকুন" এর মতো ব্যবহারকারীরা কারা পরিচয় হিসাবে কোনও পণ্য এবং …

14 machine-learning  data-mining  classification  clustering 

নিম্নলিখিত স্পেসিফিকেশন সহ আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে: 2,821 ধনাত্মক সহ 193,176 নমুনা সহ ডেটাসেট প্রশিক্ষণ 673 ধনাত্মক সহ 82,887 নমুনা সহ ডেটাসেট পরীক্ষা করুন এখানে 10 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে। আমি একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধতা (0 বা 1) সম্পাদন করতে চাই। আমি যে সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছি তা হ'ল ডেটাটি ভারসাম্যহীন। কিছু বৈশিষ্ট্যযুক্ত …

14 machine-learning  python  classification  logistic-regression 

যদি আমার একটি প্রশিক্ষণের ডেটা সেট থাকে এবং আমি এটিতে একটি নাইভ বয়েস ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণ দিই এবং আমার একটি গুণাবলীর মান রয়েছে যার সম্ভাবনা শূন্য। আমি পরে যদি নতুন ডেটাতে শ্রেণিবিন্যাসের পূর্বাভাস দিতে চাই তবে আমি কীভাবে এটি পরিচালনা করব? সমস্যাটি হ'ল, গণনায় যদি শূন্য থাকে তবে পুরো পণ্যটি শূন্য …

14 classification  naive-bayes-classifier 

ফিচার জেনারেশনের উদ্দেশ্য কী আমাকে কেউ বলতে পারেন? এবং কোনও চিত্রকে শ্রেণিবদ্ধ করার আগে কেন বৈশিষ্ট্য স্থান সমৃদ্ধকরণের প্রয়োজন? এটি কি প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ? বৈশিষ্ট্য স্পেস সমৃদ্ধ করার কোন পদ্ধতি আছে?

13 machine-learning  classification 

আমি জানতে চাই মিশ্রিত ধরণের বৈশিষ্ট্যের সমন্বয়ে ডেটা সেটকে শ্রেণিবদ্ধ করার সর্বোত্তম উপায় কী, উদাহরণস্বরূপ, পাঠ্য এবং সংখ্যাসূচক। আমি জানি যে আমি পাঠ্যকে বুলেয়ানে রূপান্তর করতে পারি, তবে শব্দভান্ডারটি বৈচিত্র্যময় এবং ডেটা খুব বিচ্ছিন্ন হয়ে যায়। আমি পৃথক বৈশিষ্ট্যের ধরণগুলি পৃথকভাবে শ্রেণিবদ্ধ করার চেষ্টা করেছি এবং মেটা-শিখার কৌশলগুলির মাধ্যমে ফলাফলগুলি …

13 machine-learning  classification 

আমাদের কেন ভারসাম্যহীনতার ভারসাম্য মোকাবেলা করতে হবে তা জানতে হবে। আমি কীভাবে এটির মোকাবিলা করতে এবং সমস্যা সমাধানের বিভিন্ন পদ্ধতি যা স্যাম্পলিং বা ডাউন স্যাম্পলিংয়ের মাধ্যমে বা স্মোট ব্যবহার করে সমাধান করা যায় তা আমি জানি। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমার মধ্যে বিরল রোগ হয় 100 এর মধ্যে 1 শতাংশ, এবং বলি …

12 classification  dataset  sampling  class-imbalance 

এই মুহুর্তে আমি সীমাবদ্ধ বোল্টজমান মেশিনগুলির সাথে খেলছি এবং যেহেতু আমি এতে আছি আমি এটির সাথে হাতের লিখিত অঙ্কগুলি শ্রেণিবদ্ধ করার চেষ্টা করব। আমি যে মডেলটি তৈরি করেছি তা এখন বেশ অভিনব জেনারেটরি মডেল তবে এটি কীভাবে আরও এগিয়ে যেতে হয় তা আমি জানি না। ইন এই নিবন্ধটি লেখকের বলুন, …

12 classification  rbm 

আমি যে অ্যালগরিদমটি ডিজাইন করছি তাতে আমার পরবর্তী পদক্ষেপটি কী হতে হবে সে সম্পর্কে আমার সহায়তা দরকার। এনডিএগুলির কারণে, আমি অনেক কিছুই প্রকাশ করতে পারি না, তবে আমি জেনেরিক এবং বোধগম্য হওয়ার চেষ্টা করব। মূলত, অ্যালগরিদমে বেশ কয়েকটি পদক্ষেপের পরে আমার কাছে এটি রয়েছে: আমার কাছে থাকা প্রতিটি গ্রাহকের জন্য …

12 classification  clustering  time-series