আমি শেখার কি সফ্টওয়্যার মেশিন লার্নিং আলগোরিদিম (যেমন K-এন এন, আম বন, সিদ্ধান্ত গাছ, ইত্যাদি) আমি সতর্ক ব্যবহার জমি শ্রেণীবিভাগ জন্য বিদ্যমান আগ্রহী randomForest R ও প্যাকেজ দুধ এবং গুপ্তচর পাইথন হবে।
কোন ওপেন-সোর্স বা বাণিজ্যিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি বিদ্যমান যা জমি আচ্ছাদন শ্রেণিবিন্যাসের জন্য উপযুক্ত?
উত্তর:
আমি বলতে চাই যে মেশিন লার্নিং এবং ননপ্যারমেট্রিক মডেলিংয়ের জন্য সবচেয়ে সম্পূর্ণ সফ্টওয়্যার পরিবেশটি হ'ল এটি পরিসংখ্যানের একটি বড় ক্ষেত্র, কে-এনএন, কার্নেল স্মুথিং, জেনারেল অ্যাডিটিভ মডেল, দুর্বল শিখর, সাপোর্ট ভেক্টর, নিউরাল নেট, সেমি -পণ্যক্রমিক স্প্লাইন রিগ্রেশন, অভিব্যক্তি, ইত্যাদি ... আমি উচ্চ পর্যায়ের পড়ার সুপারিশ করব: হ্যাস্টি, টি।, আর। তিবশিরানী, জে ফ্রেডম্যান (২০০৯) পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানসমূহ: ডেটা মাইনিং, অনুমান এবং ভবিষ্যদ্বাণী। পরিসংখ্যানগুলিতে স্প্রঞ্জার সিরিজ।
আর ছাড়াও, সালফোর্ড সিস্টেমের বাণিজ্যিক সফ্টওয়্যারটিতে র্যান্ডম ফরেস্টস, মাল্টিভারিয়েট অ্যাডাপটিভ রিগ্রেশন স্প্লাইনস, কার্ট এবং গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং (ট্রিট নেট) একটি জিইউআই পরিবেশে উপলব্ধ। রুলকুয়েস্ট এখনও সি 5 / সি 5 বিক্রয় করছে যা সি 4 / আইডি 3 কার্ট অ্যালগরিদমের একটি আপডেট সংস্করণ। ওয়াইকাটো ইউনিভার্সিটি অফ ওয়েকা 3 হ'ল একটি ওপেন সোর্স জিইউআই / কমান্ডলাইন জাভা প্রচেষ্টা প্রচুর পরিমাণে মডেল উপলব্ধ।
আমি দৃ strongly ়ভাবে পাইথনের জন্য বিজ্ঞানীদের-শেখার পরামর্শ দেব । এটি তদারকি করা এবং নিরীক্ষণযুক্ত শ্রেণিবিন্যাস সমর্থন করে এবং ডকুমেন্টেশনটি দুর্দান্ত (বিশেষত জ্যোতির্বিদ্যা সংক্রান্ত তথ্য বিশ্লেষণ টিউটোরিয়াল এবং তার সাথে থাকা ইউটিউব ভিডিওটির জন্য মেশিন লার্নিং পরীক্ষা করে দেখুন (দ্রষ্টব্য: এটি 3 ঘন্টা দীর্ঘ))।
প্রকল্পটি সক্রিয় বিকাশের অধীনে রয়েছে, শেষ সংস্করণটি 0.12 যা সেপ্টেম্বরে প্রকাশ হয়েছিল।
প্যাকেজটি কীভাবে সক্ষম তা সম্পর্কে, আপনি যে উদাহরণগুলি দিয়েছেন তা ব্যবহার করতে নিকটতম প্রতিবেশী , র্যান্ডম ফরেস্ট (সম্মিলনের পদ্ধতিগুলির অধীনে) এবং সিদ্ধান্ত গাছগুলি দেখুন ।
দুর্ভাগ্যক্রমে কোনও জিইউআই না থাকলে আপনি কোনওটি তৈরিতে সময় ব্যয় করতে চান, তবে আমি আইপিথন আইডিইকে একটি দুর্দান্ত ইন্টারেক্টিভ স্ক্রিপ্টিং পরিবেশ হিসাবে সুপারিশ করব , যেমন কিউটি কনসোলে ম্যাটপ্ল্লোটিব সহ ইনলাইন প্লটগুলি।
আর এ মেশিন লার্নিং কৌশল একটি ভাল ওভারভিউ মেশিন লার্নিং taskview । এটি বিশেষজ্ঞদের দ্বারা প্রস্তাবিত বিভিন্ন অ্যালগরিদমের হোস্ট সরবরাহ করে।
আপনার প্রশ্নটি ধরে নিয়েছে যে জমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি অন্য মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহৃত সফ্টওয়্যার থেকে কিছুটা আলাদা। কিছু অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা অস্বাভাবিক বৈশিষ্ট্যের কারণে বিশেষ চিকিত্সার প্রয়োজন, তবে জমি ব্যবহারের জন্য বিশেষ চিকিত্সার প্রয়োজন বলে মনে করার কোনও কারণ নেই। যদি ভূমি ব্যবহারের ডেটাগুলিকে একটি স্ট্যান্ডার্ড কমা সীমিত ফর্মের মধ্যে স্থাপন করা যায় তবে আর এর মতো বিদ্যমান সরঞ্জামগুলি ঠিকঠাক করা উচিত। এখন ল্যান্ড ইউজ সফ্টওয়্যার থাকতে পারে বা নাও থাকতে পারে যা মেশিন লার্নিংয়ের কৌশলগুলি থেকে আবিষ্কার করা মডেলগুলি ব্যবহার করে তবে এটি অন্যরকম প্রশ্ন।
প্রথম প্রতিক্রিয়া পরে সম্পাদিত। -> মেশিন লার্নিংয়ের বেশিরভাগ বড় প্যাকেজগুলির কাছে স্থানিক চাক্ষুষের জন্য কিছু সরঞ্জাম রয়েছে যদিও অবশ্যই তারা আপনার বিশেষ প্রয়োজনগুলি পূরণ করতে পারে না। উদাহরণস্বরূপ, আপনি কি স্পের লাইব্রেরির সাথে পরিচিত যা স্পেসিয়াল ডেটা ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য উদ্দিষ্ট? আসুন দেখুন আমি কোনও উপযুক্ত লিঙ্ক খুঁজে পেতে পারি যা এটি দিয়ে আপনি কী করতে পারেন তার স্বাদ দেয়।
http://rwiki.sciviews.org/doku.php?id=tips:spatial-data:spatial_data_visualization আর এর স্পেসিয়াল বিশ্লেষণের জন্য দরকারী সরঞ্জামগুলির আরও বিস্তৃত তালিকার জন্য আপনি http: //cran.r- এ দেখতে চাইতে পারেন প্রকল্প.org/web/views/Spatial.html এর মধ্যে জিওস্টাটিস্টিক্স, বাস্তুসংস্থান বিশ্লেষণ এবং এর মতো সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
ডিউক ইউনিভার্সিটির বাইরে এমন একটি গ্রুপ রয়েছে যা আর্কজিআইএসের জন্য এলোমেলো বন মডেল সহ কিছু আকর্ষণীয় স্ক্রিপ্ট সরঞ্জাম তৈরি করেছে।
মেরিন জিওপ্যাটিয়াল ইকোলজি সরঞ্জামসমূহ
আপনি কিউজিসআইএসের জন্য ডিটি ক্লাসিফায়ার (ডিসিশন ট্রি ক্লাসিফায়ার) প্লাগইন সহ স্থল শ্রেণিবিন্যাসও করতে পারেন । এটি QGIS এর মধ্যে সঞ্চালনের জন্য সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করে রাস্টার ডেটা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য সহজ ইন্টারফেস সরবরাহ করে।
