প্রশ্ন ট্যাগ «logistic-regression»

লজিস্টিক রিগ্রেশনকে প্রশিক্ষণের একটি উপায় হ'ল স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভুত ব্যবহার, যা বিজ্ঞানী-শিখতে একটি ইন্টারফেস দেয়। আমি কি করতে চান একটি scikit-শিখতে এর নিতে হয় SGDClassifier এবং এটি একটি পণ্য সরবরাহ রিগ্রেশন হিসাবে একই স্কোর আছে এখানে । তবে আমার স্কোর সমতুল্য না হওয়ায় অবশ্যই আমি অবশ্যই কিছু মেশিন লার্নিং বর্ধনগুলি …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

এই কাগজটি পড়ার সময় একটি লাইন রয়েছে যা বলে যে "লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধীরা বৈশিষ্ট্য এবং শ্রেণীর মধ্যে প্যারামিটারগুলি ভাগ করে না not" এই বক্তব্যটির অর্থ কী? এর অর্থ কি লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মতো লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধের এমন বৈশিষ্ট্যগুলির প্রয়োজন যা পারস্পরিক স্বতন্ত্র?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

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 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 

আমার একটি খুব বেসিক প্রশ্ন রয়েছে যা লজিস্টিক রিগ্রেশন সেটিংয়ে পাইথন, অলস এবং ম্যাট্রিকের গুণনের সাথে সম্পর্কিত। প্রথমে গণিতের স্বরলিপি ব্যবহার না করার জন্য আমাকে ক্ষমা চাইতে দিন। আমি ম্যাট্রিক্স ডট গুণ গুণ বনাম উপাদান বিজ্ঞানীর ব্যবহার সম্পর্কে বিভ্রান্ত। ব্যয়ের কাজটি প্রদান করেছেন: এবং পাইথনে আমি এই হিসাবে লিখেছি cost …

18 python  logistic-regression  cost-function 

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 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 

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 

Y(x)Y(x)Y(x)Y^(x)Y^(x)\hat Y(x)Y(x)Y(x)Y(x)cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}\text{cost}\left\{ Y(x) \gtrsim \hat Y(x) \right\} >> \text{cost}\left\{ \hat Y(x) \gtrsim Y(x) \right\} আমি মনে করি একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পূর্ণরূপে সূক্ষ্ম করা উচিত। সুতরাং আমি কীভাবে এটি ম্যানুয়ালি বাস্তবায়ন করতে জানি, তবে আমি অনুমান করি যে আমি এই ধরণের সমস্যা সহকারে প্রথম নই। আমি যা করতে চাই সেখানে …

13 machine-learning  logistic-regression 

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 

রিগ্রেশনের সাধারণ সংজ্ঞা (যতদূর আমি সচেতন) প্রদত্ত ইনপুট ভেরিয়েবলগুলির সেট থেকে অবিচ্ছিন্ন আউটপুট ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিচ্ছে । লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম, সুতরাং এটি একটি শ্রেণিবদ্ধ আউটপুট উত্পাদন করে। এটি কি আসলেই একটি রিগ্রেশন অ্যালগরিদম? যদি তাই হয় তবে কেন?

11 algorithms  logistic-regression 

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 

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে আমার কাছে একটি ব্যবহারিক প্রশ্ন আছে ... বলুন আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে ঘরের দামের পূর্বাভাস দিতে চাই এবং জিপ কোড সহ অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করেছি। তারপরে বৈশিষ্ট্যটির গুরুত্ব পরীক্ষা করে আমি বুঝতে পারি যে জিপটি বেশ ভাল বৈশিষ্ট্য, তাই আমি জিপের উপর ভিত্তি করে আরও কিছু …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction 

আমি একটি প্রকল্পে কাজ করছি এবং আমাকে দ্রুত অর্জনের জন্য সংস্থান প্রয়োজন। 30 বা তত ভেরিয়েবলের উপর ডেটাসেট প্রায় 35000 পর্যবেক্ষণ। প্রায় অর্ধেক ভেরিয়েবলগুলি কয়েকটি বিভিন্ন সম্ভাব্য মানগুলির সাথে শ্রেণিবদ্ধ, যেমন আপনি যদি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলিকে ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে বিভক্ত করেন তবে আপনার 30 টিরও বেশি ভেরিয়েবল থাকতে পারে। তবে এখনও সম্ভবত …

10 r  logistic-regression 

লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর বাইনারি ক্লাসের সমস্যা সহ প্রতিটি নমুনার জন্য আমার কাছে 330 নমুনা এবং 27 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত একটি ডেটাসেট রয়েছে। "নিয়ম যদি দশ" অনুযায়ী প্রতিটি বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আমার কমপক্ষে 10 টি ইভেন্টের প্রয়োজন। যদিও, আমার 20% হে পজিটিভ ক্লাস এবং 80% নেতিবাচক বর্গ সহ একটি ভারসাম্যহীন ডেটাসেট রয়েছে। …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data