প্রশ্ন ট্যাগ «predictive-modeling»

যুক্তি প্রায়শই বলে যে কোনও মডেলকে বাছাইয়ের মাধ্যমে, এর সাধারণকরণের ক্ষমতা সীমিত হয়, যদিও এর অর্থ কেবলমাত্র কোনও নির্দিষ্ট জটিলতার পরে ওভারফিটিং কোনও মডেলকে উন্নতি করতে থামিয়ে দেয়। ওভারফিটিংয়ের ফলে কি ডেটাগুলির জটিলতা নির্বিশেষে মডেলগুলি আরও খারাপ হয়ে যায় এবং যদি তাই হয় তবে কেন এটি ঘটছে? সম্পর্কিত: উপরের প্রশ্নের …

49 machine-learning  predictive-modeling 

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 

"যখন আমি খোলা: একটি বাক্য দেওয়া ?? দরজা এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে গরম শুরু হয়" আমি সম্ভাব্য শব্দের তালিকা পেতে চাই ?? একটি সম্ভাবনা সঙ্গে। ওয়ার্ড টুভেক মডেলে ব্যবহৃত মূল ধারণাটি আশেপাশের প্রসঙ্গে প্রদত্ত একটি শব্দটির "পূর্বাভাস" দেওয়া। একবার মডেলটি তৈরি হয়ে গেলে, নতুন বাক্যে আমার ভবিষ্যদ্বাণীটি কার্য সম্পাদন করতে সঠিক প্রসঙ্গ …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

স্টেশনারিটি এবং ডিফারেনশনের এই লিঙ্কে এটি উল্লেখ করা হয়েছে যে আরিমার মতো মডেলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি স্টেশারাইজড টাইম সিরিজ প্রয়োজন কারণ এটি পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য যেমন গড়, বৈচিত্র্য, স্বতঃসংশোধন ইত্যাদি সময়ের সাথে ধ্রুবক। যেহেতু আরএনএনগুলির অ-রৈখিক সম্পর্কগুলি শেখার জন্য আরও ভাল ক্ষমতা রয়েছে ( এখানে দেওয়া হিসাবে: টাইম সিরিজের পূর্বাভাসের …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

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 

নীচের পূর্বাভাস ফাংশনটি -র পাশাপাশি মান দেয় তাই এটি সম্ভাব্যতা হতে পারে না। param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) আমি গুগল করেছি এবং চেষ্টা করেছি pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") কিন্তু এটি কার্যকর …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

দেখে মনে হচ্ছে এটি অচল হয়ে পড়েছে যে শিক্ষার্থীদের একটি ঝাঁকুনি সেরা সম্ভাব্য মডেল ফলাফলের দিকে নিয়ে যায় - এবং এটি খুব বিরল হয়ে উঠছে, উদাহরণস্বরূপ, একক মডেলদের যেমন কাগলের মতো প্রতিযোগিতা জয়ের জন্য। কেন ছাঁকনিগুলি এত ঘৃণ্য কার্যকর তার জন্য কোনও তাত্ত্বিক ব্যাখ্যা আছে?

14 machine-learning  data-mining  predictive-modeling 

যখন এমএল অ্যালগরিদম, উদাহরণস্বরূপ ভোপাল ওয়াবিট বা কিছু কম্প্যাক্টরাইজেশন মেশিনগুলি রেট প্রতিযোগিতা ( ক্যাগল ) এর মাধ্যমে ক্লিক করে , বৈশিষ্ট্যগুলি 'হ্যাশড' উল্লেখ করে, তখন মডেলটির প্রকৃত অর্থ কী? আসুন বলি যে এখানে একটি ভেরিয়েবল রয়েছে যা একটি ইন্টারনেট অ্যাডের আইডি উপস্থাপন করে যা '236BG231' এর মতো মান গ্রহণ করে। …

12 machine-learning  predictive-modeling  kaggle 

আমার ব্যবহার করা উচিত ন্যূনতম, সর্বাধিক এবং "যুক্তিসঙ্গত" পরিমাণগুলির সাথে সম্পর্কিত কোনও নিয়ামক (বা প্রকৃত নিয়ম) কি আছে? বিশেষত আমি টেনসরফ্লো এবং num_unitsসম্পত্তি থেকে বেসিকএলএসটিএমসেল সম্পর্কিত করছি । অনুগ্রহ করে ধরে নিই যে আমার দ্বারা শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যা রয়েছে: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

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 এলোমেলো বনাঞ্চলে ওভারফিটিং এড়াতে চাই। এই ক্ষেত্রে, আমি কদাচিৎ, নোডসাইজ এবং ম্যাক্সনোড ইত্যাদি ব্যবহার করার ইচ্ছা করি আপনি কি দয়া করে আমাকে এই পরামিতিগুলির জন্য মানগুলি চয়ন করতে সহায়তা করতে পারেন? আমি আর ব্যবহার করছি এছাড়াও, যদি সম্ভব হয় তবে দয়া করে আমাকে বলুন কীভাবে আমি এলোমেলো অরণ্যের (আর …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

ধরুন আমার মতো মসৃণ ফাংশন রয়েছে f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2+y^2। আমার একটি প্রশিক্ষণ সেট রয়েছে এবং, অবশ্যই আমি জানি না যদিও আমি যেখানেই চাই চ নির্ধারণ করতে পারি।D⊊{((x,y),f(x,y))|(x,y)∈R2}D⊊{((x,y),f(x,y))|(x,y)∈R2}D \subsetneq \{((x, y), f(x,y)) | (x,y) \in \mathbb{R}^2\}ffffff রিগ্রেশন ট্রিগুলি কি ফাংশনের একটি মসৃণ মডেল সন্ধান করতে সক্ষম (তাই ইনপুটটির একটি ক্ষুদ্র …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

আমি সংসদ নির্বাচনের ফলাফলের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই। আমার আউটপুট প্রতিটি পক্ষের প্রাপ্ত% হবে। 2 টিরও বেশি পক্ষ রয়েছে তাই লজিস্টিক রিগ্রেশন কোনও কার্যকর বিকল্প নয়। আমি প্রতিটি দলের জন্য পৃথক রিগ্রেশন করতে পারি তবে সে ক্ষেত্রে ফলাফলগুলি একে অপর থেকে স্বতন্ত্রভাবে স্বাধীন হবে। এটি নিশ্চিত করে না যে ফলাফলের …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

কোলমোগোরভ – স্মারনভ পরীক্ষা (কেএস), এআরওসি এবং গিনি সহগের মতো সাধারণ মডেলের বৈধতা পরিসংখ্যানগুলি সমস্ত কার্যকরীভাবে সম্পর্কিত। তবে, এই প্রশ্নগুলি কীভাবে সম্পর্কিত তা প্রমাণ করার সাথে আমার প্রশ্নটি করতে হবে my কেউ যদি আমাকে এই সম্পর্কগুলি প্রমাণ করতে সহায়তা করতে পারে তবে আমি আগ্রহী। আমি অনলাইনে কিছু সন্ধান করতে পারিনি, …

11 data-mining  statistics  predictive-modeling  accuracy