প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি কোথাও পড়েছি যে আমাদের যদি এমন বৈশিষ্ট্যগুলি খুব সংযুক্ত থাকে তবে আমাদের একটি অপসারণ করতে হবে, কারণ এটি মডেলটিকে আরও খারাপ করতে পারে। এটি পরিষ্কার যে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির অর্থ হ'ল তারা একই তথ্য নিয়ে আসে তাই তাদের মধ্যে একটি অপসারণ করা যৌক্তিক। তবে কেন এটি মডেলটিকে আরও খারাপ …

35 machine-learning  correlation 

ধরুন আমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি এনএন তৈরি করি। শেষ স্তরটি সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন সহ একটি ঘন স্তর। শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য আমার পাঁচটি আলাদা ক্লাস রয়েছে। ধরুন, একক প্রশিক্ষণের উদাহরণ হিসাবে, ভবিষ্যদ্বাণীগুলি true labelহ'ল । এই উদাহরণটির জন্য আমি ক্রস এনট্রপি ক্ষতি কীভাবে গণনা করব?[1 0 0 0 0][0.1 0.5 0.1 0.1 …

35 machine-learning  deep-learning 

আমি এখনও মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে বিভ্রান্ত করছি Denseএবং TimeDistributedDenseএর Kerasযদিও ইতিমধ্যে কিছু অনুরূপ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা আছে এখানে এবং এখানে । লোকেরা প্রচুর আলোচনা করছে তবে সাধারণ-সম্মত কোন সিদ্ধান্ত নেই। এবং যদিও, এখানে , @ fchollet বলেছেন যে: TimeDistributedDenseDense3 ডি টেন্সরের প্রতিটি টাইমস্টেপে একই (সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত) অপারেশন প্রয়োগ করে। তাদের মধ্যে …

34 machine-learning  neural-network  keras 

আমি যখন "ডকুমেন্ট" বলি তখন আমার উইকিপিডিয়া নিবন্ধ এবং নিউজ স্টোরিগুলির মতো ওয়েব পৃষ্ঠাগুলি মনে থাকে। আমি উত্তরগুলি পছন্দ করি ভ্যানিলা লেজিকাল দূরত্বের মেট্রিকগুলি বা অত্যাধুনিক সিমেটিক দূরত্বের মেট্রিকগুলি উত্তরগুলির জন্য আরও দৃference় পছন্দ সহ giving

34 machine-learning  data-mining  nlp  text-mining  similarity 

বড় ডেটাসেট নিয়ে আমার বড় ডেটা সমস্যা রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ 50 মিলিয়ন সারি এবং 200 কলাম) take ডেটাসেটটিতে প্রায় 100 সংখ্যার কলাম এবং 100 শ্রেণীবদ্ধ কলাম এবং একটি প্রতিক্রিয়া কলাম থাকে যা বাইনারি শ্রেণীর সমস্যা উপস্থাপন করে। প্রতিটি শ্রেণীবদ্ধ কলামের কার্ডিনালিটি 50 এরও কম। আমি গভীর শিক্ষা গ্রহণ পদ্ধতি বা বৃক্ষভিত্তিক …

30 machine-learning  classification  deep-learning 

স্ট্যান্ডার্ড নরমালাইজের বিপরীতে সফটম্যাক্স কেন ব্যবহার করবেন? এই প্রশ্নের শীর্ষ উত্তরের মন্তব্যে, @ কিলিয়ান ব্যাটজনার ২ টি প্রশ্ন উত্থাপন করেছেন যা আমাকেও বিভ্রান্ত করে। দেখে মনে হচ্ছে সংখ্যার সুবিধাগুলি ব্যতীত অন্য কেউ ব্যাখ্যা দেয় না। আমি ক্রস-এন্ট্রপি ক্ষতি ব্যবহারের কারণগুলি পেয়েছি, তবে কীভাবে এটি সফটম্যাক্সের সাথে সম্পর্কিত? আপনি বলেছিলেন "সফটম্যাক্স …

30 machine-learning  deep-learning 

আমার কাছে মনে হয় VVV ফাংশনটি সহজেই QQQ ফাংশন দ্বারা প্রকাশ করা যেতে পারে এবং এইভাবে VVV ফাংশনটি আমার কাছে অতিরিক্ত প্রয়োজন বলে মনে হয়। তবে, আমি পুনর্বহাল শেখার ক্ষেত্রে নতুন তাই আমার ধারণা যে আমি কিছু ভুল করেছি got সংজ্ঞা প্রশ্ন- এবং ভি-লার্নিং মার্কোভ সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়াগুলির প্রসঙ্গে রয়েছে । …

30 machine-learning  reinforcement-learning 

মেশিন লার্নিংয়ের কার্যগুলিতে ডেটা বদলানো এবং এটি স্বাভাবিক করা সাধারণ। সাধারণকরণের উদ্দেশ্যটি পরিষ্কার (বৈশিষ্ট্যের মানগুলির একই পরিসীমা থাকার জন্য)। তবে, অনেক লড়াই করার পরেও আমি ডেটা বদল করার কোনও মূল্যবান কারণ খুঁজে পাইনি। আমাদের যখন ডেটা বদলানো দরকার তখন আমি এখানে এই পোস্টটি পড়ে আলোচনা করেছি, তবে কেন ডেটা বদলানো …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে আমি গ্রাউন্ড ট্রুথ শব্দটি অনেক ব্যবহার করে দেখেছি । আমি অনেক অনুসন্ধান করেছি এবং উইকিপিডিয়ায় নিম্নলিখিত সংজ্ঞাটি পেয়েছি : মেশিন লার্নিংয়ে, "গ্রাউন্ড ট্রুথ" শব্দটি তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশলগুলির জন্য প্রশিক্ষণের সেটটির শ্রেণিবিন্যাসের যথার্থতা বোঝায়। এটি গবেষণা অনুমানকে প্রমাণ বা প্রমাণ করতে স্ট্যাটিস্টিকাল মডেলগুলিতে ব্যবহৃত হয়। "গ্রাউন্ড ট্রুথিং" শব্দটি …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

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 

যখন ব্যবহার করেন Random Forestবেশি SVMবিপরীতভাবে এবং ভাইস? আমি বুঝতে পারি যে cross-validationএবং মডেল তুলনা একটি মডেল চয়ন করার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক, তবে এখানে আমি দুটি পদ্ধতির থাম্ব এবং হিউরিস্টিক সম্পর্কিত নিয়ম সম্পর্কে আরও জানতে চাই to শ্রেণিবদ্ধের সূক্ষ্মতা, শক্তি এবং দুর্বলতাগুলির পাশাপাশি সমস্যাগুলির, যা তাদের প্রত্যেকের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, …

28 machine-learning  classification  random-forest  svm 

দ্রষ্টব্য যে আমি আর-তে সবকিছু করছি সমস্যা অনুসরণ হিসাবে: মূলত, আমার কাছে পুনঃসূচনাগুলির একটি তালিকা রয়েছে (সিভি)। কিছু প্রার্থীর আগে কাজের অভিজ্ঞতা থাকবে এবং কিছু না থাকুক। এখানে লক্ষ্যটি হ'ল: তাদের সিভিগুলির পাঠ্যের উপর ভিত্তি করে, আমি তাদের বিভিন্ন কাজের ক্ষেত্রে শ্রেণিবদ্ধ করতে চাই। আমি সেই ক্ষেত্রে বিশেষভাবে রয়েছি, যেখানে …

28 machine-learning  classification  nlp  text-mining 

সুতরাং, আমি এই বিষয়ে কোনও সাহিত্যের সন্ধান করতে পারিনি তবে মনে হচ্ছে এটি একটি মূল্যবান মূল্য দেওয়ার মতো: নতুন পর্যবেক্ষণ উপলব্ধ থাকলে মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুকূলকরণের সেরা অনুশীলনগুলি কী কী? পূর্বাভাস হ্রাস শুরু হওয়ার আগে কোনও মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণের সময়কাল / ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণ করার কোনও উপায় আছে কি? সামগ্রিক ডেটার …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

আমি লক্ষ করেছি যে মডেল হাইপারপ্যারামিটার এবং মডেল প্যারামিটারের মতো পদগুলি পূর্বের স্পষ্টতা ছাড়াই ওয়েবে আন্তঃব্যবহারযোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। আমি মনে করি এটি ভুল এবং এর ব্যাখ্যা দরকার। একটি মেশিন লার্নিং মডেল, একটি এসভিএম / এনএন / এনবি ভিত্তিক ক্লাসিফিকেটর বা চিত্র শনাক্তকারী বিবেচনা করুন, যা প্রথমে মনে পড়বে। মডেলের হাইপারপ্যারামিটার …

28 machine-learning  parameter  hyperparameter  language-model