ইনপুটগুলির একটি ক্রম দেওয়া, আমাকে এই ক্রমটির একটি নির্দিষ্ট পছন্দসই সম্পত্তি রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করতে হবে। সম্পত্তিটি কেবল সত্য বা মিথ্যা হতে পারে, এটি হল মাত্র দুটি সম্ভাব্য শ্রেণি যা একটি অনুক্রমের অন্তর্ভুক্ত।
ক্রম এবং সম্পত্তির মধ্যে সঠিক সম্পর্কটি অস্পষ্ট, তবে আমি বিশ্বাস করি এটি অত্যন্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং এটি পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাসের জন্য নিজেকে ধার দেওয়া উচিত। আমার কাছে শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে মামলা রয়েছে, যদিও এটি কিছুটা গোলমাল হতে পারে, এই অনুভূতিতে যে সামান্য সম্ভাবনা রয়েছে যে এই প্রশিক্ষণ সংস্থায় একটি ক্রমটি ভুল শ্রেণি নির্ধারিত হয়েছে।
প্রশিক্ষণের ডেটা উদাহরণ:
Sequence 1: (7 5 21 3 3) -> true
Sequence 2: (21 7 5 1) -> true
Sequence 3: (12 21 7 5 11 1) -> false
Sequence 4: (21 5 7 1) -> false
...
মোটামুটি ভাষায়, সম্পত্তিটি অনুক্রমের মানগুলির সেট দ্বারা নির্ধারিত হয় (উদাহরণস্বরূপ "11" এর উপস্থিতি মানে সম্পত্তি প্রায় অবশ্যই মিথ্যা হবে), এবং মানগুলির ক্রম (যেমন "21 7 5 "সম্পত্তিটি সত্য হওয়ার সুযোগটি উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে)।
প্রশিক্ষণের পরে, আমার শ্রেণিবদ্ধটিকে আগের মতো একটি অদেখা অনুক্রম দিতে সক্ষম হওয়া উচিত (1 21 7 5 3), এবং সম্পত্তিটি সত্য কিনা তা তার আত্মবিশ্বাসের ফলাফল হওয়া উচিত। এই ধরণের ইনপুট / আউটপুট সহ শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণের জন্য কি কোনও সুপরিচিত অ্যালগরিদম রয়েছে?
আমি নিষ্পাপ বায়েশিয়ান শ্রেণিবদ্ধকারী হিসাবে বিবেচনা করেছি (যা সত্য যে অর্ডার গুরুত্ব দেয় তা সত্যই খাপ খাইয়ে নিতে পারে না, অন্তত ইনপুটগুলি স্বতন্ত্র এই ধারণাটি কঠোরভাবে ভেঙে না ফেলে)। আমি লুকানো মার্কভ মডেল পদ্ধতির তদন্তও করেছি, যা প্রয়োগযোগ্য বলে মনে হয় কারণ ইনপুট প্রতি এক আউটপুট পরিবর্তে কেবলমাত্র একটি একক আউটপুট উপলব্ধ। আমি কি থেকে বাতিল হলাম?