প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

মেশিন লার্নিংয়ের মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, মাঝে মাঝে ব্যাচের আকার 2 এর শক্তিতে রাখাই কেন সুবিধাজনক? আমি ভেবেছিলাম যে আপনার জিপিইউ মেমরি / র‌্যামের মধ্যে সবচেয়ে বড় ফিট এমন একটি আকার ব্যবহার করা ভাল। এই উত্তরে দাবি করা হয়েছে যে কিছু প্যাকেজের জন্য ব্যাচের আকার হিসাবে 2 এর শক্তি আরও …

18 machine-learning  training 

কেরাসে প্রশিক্ষণের মধ্যে val_lossএবং এর মধ্যে পার্থক্য কী loss? যেমন Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 কিছু সাইটগুলিতে আমি পড়েছি যে বৈধতার উপর, ড্রপআউট কাজ করছে না।

18 machine-learning  deep-learning  keras 

এখানে উত্তরটি বিলুপ্ত হওয়া এবং বিস্ফোরিত গ্রেডিয়েন্টকে বোঝায় যেগুলি অ- sigmoidসক্রিয় ক্রিয়াকলাপে ছিল তবে আমার ধারণা, Reluএর একটি অসুবিধা রয়েছে এবং এটি তার প্রত্যাশিত মান। আউটপুটটির জন্য কোনও সীমাবদ্ধতা নেই Reluএবং সুতরাং এর প্রত্যাশিত মানটি শূন্য নয়। আমি সময় মনে রাখবেন সামনে জনপ্রিয়তা Reluযে tanhসবচেয়ে জনপ্রিয় ছিল মধ্যে মেশিন বিশেষজ্ঞদের …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent  activation-function 

আমি ভাবছি কীভাবে জেনসিম-এ ডকুমেন্টের সাথে বাক্য / অনুচ্ছেদ / দস্তাবেজগুলি লেবেল করতে হবে - ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে। আপনার কি প্রতিটি বাক্য / অনুচ্ছেদ / ডকুমেন্টের নিজস্ব অনন্য লেবেল (যেমন "প্রেরণ করা হয়েছে 23") থাকা দরকার? আপনি যদি "সেন্টেন্ট_২৩" লেবেলযুক্ত একটি নির্দিষ্ট বাক্যটির সাথে কী শব্দ বা বাক্যগুলির সাদৃশ্যপূর্ণ তা …

17 machine-learning  text-mining  word-embeddings  word2vec 

ব্যাগিং একাধিক পূর্বাভাসকারীদের প্রজন্ম যা একক পূর্বাভাসকারী হিসাবে অভ্যাসযোগ্য। ড্রপআউট হ'ল এমন একটি কৌশল যা স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলিকে সমস্ত সম্ভাব্য সাবনেটওয়ার্কের গড় গড় শেখায়। সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ কাগল এর প্রতিযোগিতা দেখে মনে হচ্ছে যে এই দুটি কৌশলগুলি প্রায়শই একসাথে ব্যবহৃত হয়। প্রকৃত বাস্তবায়ন ছাড়া আমি কোনও তাত্ত্বিক পার্থক্য দেখতে পাচ্ছি না। আমাদের …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

আমার কাছে ব্যবহারকারীরা এবং তাদের পছন্দ মতো আইটেমগুলির একটি বিশাল স্পার্স ম্যাট্রিক্স রয়েছে (খুব কম মাত্রার স্পারসিটি সহ 1M ব্যবহারকারী এবং 100K আইটেমের ক্রমে)। আমি যে পদ্ধতিতে আমি এতে কেএনএন অনুসন্ধান করতে পারি তা অন্বেষণ করছি। আমার ডেটাসেটের আকার এবং আমি সম্পাদিত কিছু প্রাথমিক পরীক্ষাগুলি দেওয়া, আমার ধারনা হ'ল যে …

17 machine-learning  distributed  map-reduce  dimensionality-reduction 

আমার একটি শখের প্রকল্প রয়েছে যা আমি মেশিন লার্নিংয়ের আমার এত সীমিত অভিজ্ঞতা বাড়ানোর উপায় হিসাবে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার কথা ভাবছি। আমি এই বিষয়ে কোর্সেরা এমওসি নিয়েছি এবং শেষ করেছি। আমার প্রশ্নটি প্রকল্পের সম্ভাব্যতার সাথে সম্পর্কিত। কাজটি নিম্নলিখিত: প্রতিবেশী বিড়ালরা সময়ে সময়ে আমার বাগানে ঘুরতে আসে, যেগুলি তারা আমার লনে মলত্যাগ …

17 machine-learning 

আমি ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য লিবিএসভিএম ব্যবহার করি এবং শব্দার্থ বিশ্লেষণ সমস্যার উপর শ্রেণিবিন্যাসের পূর্বাভাস করি । তবে এটি বৃহত আকারের ডেটাতে পারফরম্যান্সের সমস্যা রয়েছে কারণ শব্দার্থবিজ্ঞানের বিশ্লেষণে এন-ডাইমেনশন সমস্যা উদ্বেগ । গত বছর, লিবলাইনার মুক্তি পেয়েছিল এবং এটি পারফরম্যান্সের বাধা সমাধান করতে পারে। তবে এটির জন্য খুব বেশি স্মৃতি ব্যয় …

17 machine-learning  bigdata  libsvm 

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক বিবেচনা করুন: প্রদত্ত ডেটা সেট করার জন্য, আমরা এটিকে প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার সেটগুলিতে ভাগ করি। ধরুন আমরা এটি ক্লাসিক :20০:২০:২০ অনুপাতে করি, তারপরে আমরা নেটওয়ার্কটিকে বৈধতা সেটটিতে যাচাই করে ওভারফিটিং আটকাতে পারি। তাহলে এর কার্যকারিতা যাচাই করতে পরীক্ষার সেটটিতে এটি পরীক্ষা করার দরকার কী? নেটওয়ার্কের জন্য …

17 machine-learning  neural-network  cross-validation 

আমি এলোমেলো গাছ এবং অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধের উপর পরীক্ষার জন্য ওপেনসিভি লেটার_রেকগ। পিপি উদাহরণ ব্যবহার করছি। এই উদাহরণে ছয় শ্রেণিবদ্ধের প্রয়োগ রয়েছে - এলোমেলো গাছ, বুস্টিং, এমএলপি, কেএনএন, নিষ্পাপ বয়েস এবং এসভিএম। 20000 দৃষ্টান্ত এবং 16 টি বৈশিষ্ট্য সহ ইউসিআই লেটার স্বীকৃতি ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়েছে, যা আমি প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার …

17 machine-learning  classification  svm  accuracy  random-forest 

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 লেখক সনাক্তকরণ সমস্যা নিয়ে একটি প্রকল্প করছি। আমি ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য টিএফ-আইডিএফ নরমালাইজেশন প্রয়োগ করেছি এবং তারপরে সেই ডেটাতে একটি এসএমএম প্রশিক্ষিত করেছি। ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করার সময় আমারও পরীক্ষার ডেটাগুলিকে স্বাভাবিক করা উচিত। আমি অনুভব করি যে সাধারণকরণের মূল লক্ষ্য হ'ল শেখার সময় আরও গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলিকে আরও বেশি ওজন …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

আমি একটি খুব বড় ডাটাবেস (এখানে, এসকিউএল দ্বারা ভার্টিকা pandasএবং এর মাধ্যমে sklearn) থেকে প্রাপ্ত ডেটা থেকে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি (আমার ক্ষেত্রে পাইথনের এবং প্যাকেজগুলি ব্যবহার করে ) তৈরির জন্য একটি ওয়ার্কফ্লো তৈরি করছি pyodbcএবং সেই প্রক্রিয়াটির একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ নিখোঁজকে জড়িত জড়িত ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মান। এটি একক বিশ্লেষণ বা পরিসংখ্যান …

16 machine-learning  python  pandas  scikit-learn 

আমি কাগল ব্লগের একটি নিবন্ধটি দিয়ে যাচ্ছিলাম। বারবার, লেখক মেশিন লার্নিংয়ের কার্যকারিতা (ক্রস বৈধকরণ (সিভি) স্কোর সহ) জন্য একটি মেট্রিক হিসাবে 'এলবি স্কোর' এবং 'এলবি ফিট' উল্লেখ করেছেন। 'এলবি' অর্থের জন্য গবেষণা নিয়ে আমি বেশ কিছুটা সময় কাটিয়েছি, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে সাধারণত লোকেরা এটিকে খুব ব্যাকগ্রাউন্ড ছাড়াই সরাসরি এলবি …

16 machine-learning  accuracy