প্রশ্ন ট্যাগ «svm»

আমি আমার মডেল তৈরি করেছি। এখন আমি আমার গবেষণা কাগজের জন্য নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ডায়াগ্রাম আঁকতে চাই। উদাহরণ নীচে দেখানো হয়েছে:

77 machine-learning  neural-network  deep-learning  svm  software-recommendation 

আমি 595605 সারি এবং 5 কলাম (বৈশিষ্ট্য) এবং টেস্ট ডেটাসেটে 397070 সারি রয়েছে এমন একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে সাইকিট লার্ন (পাইথন) ব্যবহার করে এসভিআর চালানোর চেষ্টা করছি। ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং নিয়মিত করা হয়েছে। আমি পরীক্ষার উদাহরণগুলি সফলভাবে চালাতে সক্ষম হয়েছি কিন্তু আমার ডেটাসেট ব্যবহার করে এবং এক ঘন্টারও বেশি সময় চালাতে …

76 python  svm  scikit-learn 

এই প্রশ্নটি আমি একটি অন্য মন্তব্যে দেখেছি এমন মন্তব্যের জবাবে। মন্তব্যটি ছিল কোর্সেরায় মেশিন লার্নিং কোর্স সিলেবাস সম্পর্কে, এবং "এসভিএমগুলি আজকাল এত বেশি ব্যবহার করা হয় না" এর ধারায়। আমি কেবলমাত্র প্রাসঙ্গিক বক্তৃতাগুলি নিজেই শেষ করেছি, এবং এসভিএমগুলি সম্পর্কে আমার বোঝা হ'ল তারা শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য একটি শক্তিশালী এবং দক্ষ লার্নিং …

58 data-mining  svm  state-of-the-art 

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 

পাস্কাল ভিওসি লিডারবোর্ডগুলির সনাক্তকরণ কার্যের জন্য এমএপি (গড় গড় যথার্থতা) গণনা কিভাবে করবেন? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 সেখানে বলা হয়েছে - পৃষ্ঠা 11 এ : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf গড় যথার্থতা (এপি) VOC2007 চ্যালেঞ্জের জন্য, আন্তঃবিবাহিত গড় যথার্থতা (সালটন এবং ম্যাকগিল 1986) উভয় শ্রেণিবিন্যাস এবং সনাক্তকরণের মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। প্রদত্ত টাস্ক এবং ক্লাসের জন্য, নির্ভুলতা …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

আমি সম্প্রতি কাজ করা শিখতে শুরু করেছি sklearnএবং এই অদ্ভুত ফলাফলটি পেয়েছি । আমি বিভিন্ন মডেল এবং অনুমানের পদ্ধতিগুলি চেষ্টা করার জন্য digitsউপলব্ধ ডেটাসেট ব্যবহার করেছি sklearn। আমি যখন ডেটাতে একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের মডেল পরীক্ষা করেছি, তখন আমি জানতে পারলাম sklearnএসভিএম শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য দুটি পৃথক শ্রেণি রয়েছে : SVCএবং …

19 svm  scikit-learn 

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 

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 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 

হলমার্ক বা বৈশিষ্ট্যগুলি কী কী যা ইঙ্গিত দেয় যে সমর্থন ভেক্টর মেশিন ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট শিক্ষার সমস্যা মোকাবেলা করা যেতে পারে? অন্য কথায়, এটি কী, যখন আপনি কোন শেখার সমস্যা দেখেন, আপনাকে যেতে বাধ্য করে তোলে "ওহ আমার অবশ্যই এই জন্য এসভিএম ব্যবহার করা উচিত নয় 'বরং নিউরাল নেটওয়ার্ক …

16 machine-learning  svm  supervised-learning  unsupervised-learning 

আমি মেশিন লার্নিংয়ের একটি শিক্ষানবিস। এসভিএম-এ, পৃথককারী হাইপারপ্লেনকে হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় y=wTx+bY=Wটিএক্স+ +খy = w^T x + b। কেন আমরা পৃথকীকরণের হাইপারপ্লেনকে ভেক্টর wWw অরথোগোনাল বলি ?

13 machine-learning  svm 

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 বর্তমানে এসভিএম ব্যবহার করছি এবং [0,1] এর সীমার মধ্যে আমার প্রশিক্ষণ বৈশিষ্ট্যগুলি স্কেলিং করছি। আমি প্রথমে আমার প্রশিক্ষণের সেটটিকে ফিট করি / রূপান্তর করি এবং তারপরে আমার পরীক্ষার সেটে একই রূপান্তরটি প্রয়োগ করি। উদাহরণ স্বরূপ: ### Configure transformation and apply to training set min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_train = …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

যখন আমরা অ-রৈখিকভাবে পৃথকযোগ্য ডেটাতে একটি বেসিক সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনকে (লিনিয়ার কার্নেল এবং কোনও নরম-মার্জিন) প্রশিক্ষণ দিই তখন কী হয়? অপ্টিমাইজেশান সমস্যাটি সম্ভব নয়, তাই নূন্যতম অ্যালগরিদম কী ফিরে আসবে?

11 machine-learning  svm 

কোনও এসভিএম-এ নিয়মিতকরণ পরামিতি পরিবর্তিতকরণ কীভাবে অ-বিচ্ছেদযোগ্য ডেটাসেটের সিদ্ধান্তের সীমানা পরিবর্তন করে? সীমাবদ্ধ আচরণগুলি সম্পর্কে একটি ভিজ্যুয়াল উত্তর এবং / অথবা কিছু মন্তব্য (বড় এবং ছোট নিয়মিতকরণের জন্য) খুব সহায়ক হবে।

11 svm