প্রশ্ন ট্যাগ «feature-selection»

আমি বিভিন্ন ধরণের পার্স গাছের কাঠামো অন্বেষণ করছি। দুটি বহুল পরিচিত পার্স গাছের কাঠামো হ'ল ক) নির্বাচনী কেন্দ্র ভিত্তিক পার্স ট্রি এবং খ) নির্ভরতা ভিত্তিক পার্স গাছের কাঠামো। স্ট্যানফোর্ড এনএলপি প্যাকেজ ব্যবহার করে আমি উভয় প্রকারের পার্স গাছের কাঠামো উত্পন্ন করতে সক্ষম am তবে আমার শ্রেণিবিন্যাস কার্যের জন্য কীভাবে এই …

13 machine-learning  nlp  feature-selection  feature-extraction 

আমি একটি উপস্থাপনাটি পড়ছি এবং এটি একটি ছাড়ার এনকোডিং ব্যবহার না করার পরামর্শ দিচ্ছে, তবে এটি একটি গরম এনকোডিং সহ ঠিক আছে। আমি ভেবেছিলাম তারা দুজনই এক রকম ছিল। তাদের মধ্যে পার্থক্য কি কেউ বর্ণনা করতে পারেন?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

রিগ্রেশন সমস্যার জন্য কিছু অভিজ্ঞতাবাদী বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করার জন্য আমি র্যান্ডম অরণ্য থেকে বৈশিষ্ট্য আমদানি ব্যবহার করার চেষ্টা করছিলাম যেখানে সমস্ত বৈশিষ্ট্যগুলি শ্রেণিবদ্ধ এবং তাদের অনেকের অনেকগুলি স্তর রয়েছে (100-1000 এর ক্রম অনুসারে)। এক-হট এনকোডিং প্রতিটি স্তরের জন্য একটি ডামি ভেরিয়েবল তৈরি করে এই বৈশিষ্ট্যটি আমদানি প্রতিটি স্তরের জন্য এবং …

12 scikit-learn  feature-selection  random-forest  xgboost  categorical-data 

আমি এলোমেলো বনগুলিতে সাইকিট-লার্ন সহ বৈশিষ্ট্য আমদানির প্লট করেছি । এলোমেলো বন ব্যবহার করে পূর্বাভাস উন্নত করতে, কীভাবে আমি বৈশিষ্ট্যগুলি অপসারণের জন্য প্লটের তথ্য ব্যবহার করতে পারি? অর্থাৎ কীভাবে স্পট তথ্যের উপর ভিত্তি করে কোনও বৈশিষ্ট্য অকার্যকর বা এলোমেলো বনগুলির কর্মক্ষমতা আরও খারাপ হ্রাস কিনা তা স্পষ্ট করবেন কীভাবে? প্লটটি …

12 feature-selection  random-forest  scikit-learn 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

আমি প্রায়শই একটি মডেল (শ্রেণিবদ্ধকরণ বা রিগ্রেশন) তৈরি করছি যেখানে আমার কাছে কিছু অনুমানকারী ভেরিয়েবল রয়েছে যা সিকোয়েন্স রয়েছে এবং আমি মডেলটিতে ভবিষ্যদ্বাণীকারী হিসাবে অন্তর্ভুক্তির জন্য সর্বোত্তম উপায়ে সংক্ষিপ্ত করার জন্য কৌশল প্রস্তাবনাগুলি সন্ধান করার চেষ্টা করছি। একটি দৃ concrete় উদাহরণ হিসাবে, বলুন যে কোনও গ্রাহক আগামী 90 দিনের মধ্যে …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

উদাহরণস্বরূপ একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ করার চেষ্টা করার সময়, বর্তমানে আমার পদ্ধতির দিকে যেতে হবে প্রথমে বিভিন্ন অ্যালগরিদম চেষ্টা করে দেখুন এবং সেগুলি বেনমার্ক করুন উপরের ১ থেকে সেরা অ্যালগরিদমে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পাদন করুন নির্বাচিত বৈশিষ্ট্য এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে পরামিতিগুলি টিউন করুন যাইহোক, আমি প্রায়শই নিজেকে বোঝাতে পারি না যে আরও …

11 feature-selection  parameter-estimation 

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের আগে বা ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের পরে কেউ কি দয়া করে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত ভেরিয়েবলগুলি সরিয়ে দিতে সঠিক পর্যায়ে বলতে পারেন?

11 machine-learning  feature-selection  data-science-model 

নিম্নলিখিত প্লটটি লিনিয়ার রিগ্রেশন সহ প্রাপ্ত সহগগুলি দেখায় ( mpgলক্ষ্য পরিবর্তনশীল হিসাবে এবং অন্যান্য সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীকারী হিসাবে)। এমটিকার্স ডেটাসেটের জন্য ( এখানে এবং এখানে ) উভয়ই ডেটা স্কেলিং ছাড়াই: আমি এই ফলাফলগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করব? ভেরিয়েবলগুলি hpএবং dispকেবলমাত্র ডেটা মাপা হলে তা উল্লেখযোগ্য। হয় amএবং qsecসমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ বা amবেশী গুরুত্বপূর্ণ …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 5 বছর আগে বন্ধ । দেখে মনে হয় বেশিরভাগ ভাষায় বেশ কয়েকটি বৈজ্ঞানিক …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

বেশ কয়েকটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন / পরিবর্তনশীল নির্বাচনের পন্থা রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ গায়ন এবং এলিসিফ, 2003 ; লিউ এট আল।, ২০১০ ): ফিল্টার পদ্ধতি (যেমন, পারস্পরিক সম্পর্ক ভিত্তিক, এন্ট্রপি ভিত্তিক, এলোমেলো বন গুরুত্ব ভিত্তিক), মোড়কের পদ্ধতি (যেমন, ফরোয়ার্ড সন্ধান, পাহাড়ী আরোহণের সন্ধান) এবং এম্বেড থাকা পদ্ধতিগুলি যেখানে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা মডেল শেখার …

10 feature-selection  performance  model-selection 

আপনার শ্রেণিবদ্ধের জন্য আপনার উপলভ্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি উপসেটটি নির্বাচন করার পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হ'ল মানদণ্ড (যেমন তথ্য লাভ) এর অনুসারে র‌্যাঙ্ক করা এবং তারপরে আপনার শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করে যথাযথতা এবং র‌্যাঙ্কড বৈশিষ্ট্যগুলির একটি উপসেট গণনা করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার বৈশিষ্ট্যগুলি হয় A, B, C, D, Eএবং সেগুলি যদি অনুসরণ অনুসারে …

10 machine-learning  feature-selection 

আমি এমন একটি ওয়েবসাইট বা বইয়ের সন্ধান করছি যেখানে কয়েকটি ব্যবহারিক উদাহরণ ধাপে ধাপে দেওয়া হয়, কীভাবে তারা প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি বেছে নেয়, মডেল নির্বাচন পদ্ধতি ইত্যাদি ব্যাখ্যা করে ...

10 machine-learning  feature-selection 

আমার কাছে ডেটা সেট রয়েছে যা অনেকগুলি বৈশিষ্ট্যের মধ্যে, জিপিএস স্থানাঙ্ক (অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ) থাকে। আমি সমস্যাগুলি অন্বেষণ করতে এই ডেটা সেটগুলি ব্যবহার করতে চাই: (1) শুরু এবং শেষ পয়েন্টগুলির মধ্যে ড্রাইভের জন্য ইটিএ গণনা করা; এবং (২) একটি নির্দিষ্ট পয়েন্টের জন্য অপরাধের পরিমাণ অনুমান করা। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial 

ধরা যাক আমরা কোনও দোকানের বিক্রয় পূর্বাভাস দিচ্ছি এবং আমার প্রশিক্ষণের ডেটাতে দুটি সেট বৈশিষ্ট্য রয়েছে: তারিখ সহ স্টোর বিক্রয় সম্পর্কে একটি (ক্ষেত্র "স্টোর" অনন্য নয়) স্টোরের ধরণের সম্পর্কে একটি (ক্ষেত্র "স্টোর" এখানে অনন্য) সুতরাং ম্যাট্রিক্সটি এরকম কিছু দেখবে: +-------+-----------+------------+---------+-----------+------+-------+--------------+ | Store | DayOfWeek | Date | Sales | Customers …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data