প্রশ্ন ট্যাগ «dataset»

ডেটা সায়েন্সের সাধারণ সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হ'ল কোনওভাবে পরিষ্কার (অর্ধ-কাঠামোগত) ফর্ম্যাটে বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করা এবং একটি উচ্চ স্তরের বিশ্লেষণ করার জন্য বিভিন্ন উত্স থেকে মেট্রিকের সংমিশ্রণ করা। অন্যান্য ব্যক্তির প্রচেষ্টা, বিশেষত এই সাইটের অন্যান্য প্রশ্নগুলির দিকে তাকালে মনে হয় যে এই ক্ষেত্রের অনেক লোক কিছুটা পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ …

167 open-source  dataset 

আমার 'মেশিন লার্নিং' কাজটি হ'ল সৌখিন ইন্টারনেট ট্র্যাফিককে দূষিত ট্র্যাফিক থেকে আলাদা করা। বাস্তব বিশ্বের পরিস্থিতিতে, ইন্টারনেট ট্র্যাফিক সর্বাধিক (90% বা তার বেশি বলুন) সৌম্য। সুতরাং আমি অনুভব করেছি যে আমার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্যও আমার অনুরূপ ডেটা সেটআপ চয়ন করা উচিত। তবে আমি একটি গবেষণামূলক কাগজ পেরিয়ে এসেছি বা দুটি …

48 machine-learning  dataset  unbalanced-classes 

আমি 100 সংখ্যার বৈশিষ্ট্য সহ 50 কে উদাহরণের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মডেলটি প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। XGBClassifierআমার মেশিনে 43 সেকেন্ডের মধ্যে 500 গাছ হ্যান্ডল করে, যখন GradientBoostingClassifier1 মিনিট 2 সেকেন্ডের মধ্যে কেবল 10 টি গাছ (!) পরিচালনা করে :( আমি কয়েক ঘন্টা লাগবে বলে 500 গাছ বাড়ানোর চেষ্টা করতে বিরক্ত করিনি। …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

প্রশিক্ষণ সেটটিতে প্রায় 1000 ইতিবাচক এবং 10000 নেতিবাচক নমুনাগুলির সাথে আমার একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা রয়েছে। সুতরাং এই ডেটা সেটটি বেশ ভারসাম্যহীন। সরল এলোমেলো বন কেবল সমস্ত পরীক্ষার নমুনাকে সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণি হিসাবে চিহ্নিত করার চেষ্টা করছে। সাব-স্যাম্পলিং এবং ওজনযুক্ত এলোমেলো বন সম্পর্কে কিছু ভাল উত্তর এখানে দেওয়া হয়েছে: উচ্চ পক্ষপাতদুষ্ট ডেটাসেটের …

29 machine-learning  classification  dataset  unbalanced-classes 

আমাদের সর্বজনীনভাবে উপলভ্য ডেটাসেটগুলির দুর্দান্ত তালিকার এক্সটেনশন হিসাবে , আমি জানতে চাই যে সর্বজনীনভাবে উপলভ্য সামাজিক নেটওয়ার্কের ডেটাসেট / ক্রলিং এপিআইয়ের কোনও তালিকা রয়েছে কিনা। এটি খুব সুন্দর হবে যদি ডেটাসেট / এপিআইয়ের লিঙ্কের পাশাপাশি উপলব্ধ ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি যুক্ত করা হয়। এই জাতীয় তথ্য হওয়া উচিত এবং এটি সীমাবদ্ধ নয়: …

26 open-source  dataset  crawling 

পছন্দের মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ, যাচাইকরণ এবং পরীক্ষার পরে একটি সাধারণ কৌশল হ'ল পরীক্ষার উপসেট সহ সম্পূর্ণ ডেটাसेट ব্যবহার করা, এটি কোনও পণ্য স্থাপনের জন্য একটি চূড়ান্ত মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য , যেমন পণ্য। আমার প্রশ্ন: এটি কি সর্বদা সর্বোত্তম করার জন্য? পারফরম্যান্স আসলে খারাপ হয়ে গেলে কী হবে? উদাহরণস্বরূপ, …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । 5 বছর আগে বন্ধ । এই প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করার উপযুক্ত জায়গা কিনা তা আমি জানি না, তবে …

23 machine-learning  bigdata  dataset 

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 বর্তমানে অনানুষ্ঠানিক পাঠ্য (ট্যুইটের অনুরূপ কিছু) থেকে নামযুক্ত সত্তাগুলি বের করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটাসেটগুলি অনুসন্ধান করছি। যেহেতু মূলধন এবং ব্যাকরণে প্রায়শই আমার ডেটাসেটে দস্তাবেজগুলির অভাব থাকে, তাই আমি ডোমেন ডেটা খুঁজে বের করি যা সংবাদ নিবন্ধ এবং জার্নাল এন্ট্রিগুলির তুলনায় কিছুটা "অনানুষ্ঠানিক" যে সত্ত্বার স্বীকৃতি …

18 dataset  nlp 

আমি একটি কাগল চ্যালেঞ্জ নিয়ে কাজ করছি যেখানে কিছু ভেরিয়েবল কলামগুলির পরিবর্তে সারি দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় (টেলস্ট্রা নেটওয়ার্ক বিঘ্ন)। আমি বর্তমানে সমবেত (), পৃথক () এবং স্প্রেড () এর সমতুল্য অনুসন্ধান করছি, যা আর পরিপাটি সরঞ্জামে পাওয়া যাবে।

18 r  python  dataset  data-cleaning  pandas 

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 

আমি আশা করি এই প্রশ্নটি এই সাইটে সবচেয়ে উপযুক্ত ... পাইথনে, সাধারণত শ্রেণির নামটি প্রথম অক্ষর হিসাবে মূল অক্ষরটি ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত করা হয় class Vehicle: ... যাইহোক, মেশিন লার্নিং মাঠে, প্রায়ই বার প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার তথ্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় Xএবং Y- না xএবং y। উদাহরণস্বরূপ, আমি এখন ক্যারাসের …

15 python  dataset 

আমি যদি ইন্টারনেটে ইমেজেনেট ক্লাসের জন্য বহু উত্সের মধ্যে একটির দিকে নজর রাখি তবে আমি মানুষের সাথে সম্পর্কিত কোনও একক শ্রেণির সন্ধান করতে পারি না (এবং না, ফসল কাটানোর লোক নয়, তবে এটি আমি ড্যাডি লম্বেলস হিসাবে জানতাম, এক ধরণের মাকড়সা :-)। কীভাবে সম্ভব? আমি অন্তত একটি প্রত্যাশিত এ হবে …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification 

আমি মেশিন লার্নিংয়ের একটি শিক্ষানবিশ এবং আমি একটি পরিস্থিতির মুখোমুখি হয়েছি। আইপিন ইউ ডেটাসেটের সাথে আমি রিয়েল টাইম বিডিং সমস্যা নিয়ে কাজ করছি এবং আমি ক্লিকের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি। জিনিসটি হ'ল আপনি যেমন জানেন যে ডেটাসেটটি খুব ভারসাম্যহীন: প্রায় 1 টি ইতিবাচক উদাহরণের জন্য 1300 নেতিবাচক উদাহরণ (ক্লিক নয়) …

14 machine-learning  dataset  sampling 

আমার কাছে একটি এ / বি পরীক্ষার ফলাফলের একটি সেট রয়েছে (একটি নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ, একটি বৈশিষ্ট্য গোষ্ঠী) যা কোনও সাধারণ বিতরণের উপযুক্ত নয়। প্রকৃতপক্ষে বিতরণটি ল্যান্ডাউ বিতরণের সাথে আরও সাদৃশ্যপূর্ণ। আমি বিশ্বাস করি যে স্বাধীন টি-টেস্টের প্রয়োজন হয় যে নমুনাগুলি কমপক্ষে প্রায় সাধারণভাবে বিতরণ করা উচিত, যা আমাকে টি-টেস্টকে তাত্পর্য …

14 dataset  statistics  ab-test