পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

এবং স্বরলিপিটির মধ্যে অর্থের পার্থক্য কী যা সাধারণত অনেক বই এবং কাগজপত্রে ব্যবহৃত হয়?P(z;d,w)P(z;d,w)P(z;d,w)P(z|d,w)P(z|d,w)P(z|d,w)

27 probability  notation 

যখন একটি পিক্সেল সেগমেন্টেশন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি যেমন সম্পূর্ণ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তখন আপনি ডাইস-কোয়ালিটি লোকস ফাংশন বনাম ক্রস-এনট্রপি লোকসান ফাংশন ব্যবহার করার সিদ্ধান্তটি কীভাবে গ্রহণ করবেন? আমি বুঝতে পারি এটি একটি ছোট প্রশ্ন, তবে অন্যান্য তথ্য কী সরবরাহ করবে তা পুরোপুরি নিশ্চিত নয়। আমি দুটি লোকস ফাংশন সম্পর্কে …

27 neural-networks  loss-functions  cross-entropy 

Merkle & Steyvers (2013) লিখুন: আনুষ্ঠানিকভাবে একটি সঠিক স্কোরিং নিয়ম নির্ধারণ করতে, দিন একটি বের্নুলির বিচারের সম্ভাব্য পূর্বাভাস হতে সত্য সাফল্য সম্ভাব্যতা সঙ্গে । যথাযথ স্কোরিংয়ের নিয়মগুলি এমন মেট্রিক যাগুলির প্রত্যাশিত মানগুলি হলে ন্যূনতম করা হয় ।চচfঘঘdপিপিpচ= পিf=পিf = p আমি পেয়েছি যে এটি ভাল কারণ আমরা পূর্বাভাসীদের পূর্বাভাস উত্পন্ন …

27 classification  forecasting  scoring-rules 

এই প্রশ্নটি এখানে রয়েছে কিনা তা নিশ্চিত নয়, তবে এটি অপ্টিমাইজেশনের গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, যা এখানে বিষয়টিতে মনে হচ্ছে। যাইহোক, অন্য কোনও সম্প্রদায়ের বিষয়টিতে আরও ভাল দক্ষতা আছে বলে যদি মনে করেন তবে মাইগ্রেশন নির্দ্বিধায় করুন। সংক্ষেপে, আমি বিপরীত-মোড স্বয়ংক্রিয় পার্থক্যের একটি ধাপে ধাপে উদাহরণ খুঁজছি । বিষয়টিতে …

27 optimization  derivative  tensorflow  automatic-differentiation 

আমি বৈদ্যুতিক লোড পূর্বাভাস সম্পর্কে একটি কাগজ বোঝার চেষ্টা করছি তবে আমি ভিতরে ধারণাগুলি, বিশেষত সারিম্যাক্স মডেলটির সাথে লড়াই করছি । এই মডেলটি বোঝার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং অনেক পরিসংখ্যানগত ধারণা ব্যবহার করি যা আমি বুঝতে পারি না (আমি একজন আন্ডারগ্রাড কম্পিউটার বিজ্ঞানের শিক্ষার্থী - আপনি পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

ধরা যাক আমরা f = x * yস্ট্যান্ডার্ড ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে সাধারণের জন্য রিগ্রেশন করতে চাই । আমার মনে আছে যে এমন গবেষণাগুলি রয়েছে যেগুলি বলে যে একটি হাইডেন স্তরযুক্ত এনএন কোনও ফাংশনকেই অনুমান করতে পারে তবে আমি চেষ্টা করেছি এবং সাধারণীকরণ ছাড়াই এনএন এই সাধারণ গুণটিকেও আনুমানিকভাবে …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

ধরা যাক আমাদের একটি এসভিএম শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে, আমরা কীভাবে আরওসি বক্রতা তৈরি করব? (তাত্ত্বিকভাবে পছন্দ করুন) (কারণ আমরা প্রতিটি প্রান্তিকের সাথে টিপিআর এবং এফপিআর তৈরি করি)। এবং কীভাবে আমরা এই এসভিএম শ্রেণিবদ্ধের জন্য সর্বোত্তম প্রান্তিকতা নির্ধারণ করব?

27 machine-learning  svm 

এনএনn লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে প্রেডেক্টর রয়েছে যা আমি আমার মডেল হিসাবে ডাকব। আমি কীভাবে এটিতে বিসর্জন অধ্যয়ন করব? আমার কোন মেট্রিক ব্যবহার করা উচিত? একটি বিস্তৃত উত্স বা পাঠ্যপুস্তক প্রশংসা করা হবে।

27 regression  machine-learning  neural-networks 

এই এসইতে অনেকগুলি পোস্ট রয়েছে যা মূল উপাদানগুলির বিশ্লেষণের (পিসিএ) দৃ rob় পদ্ধতির বিষয়ে আলোচনা করে তবে পিসিএ কেন প্রথমে বিদেশীদের প্রতি সংবেদনশীল তা সম্পর্কে একটিও ভাল ব্যাখ্যা আমি পাই না ।

26 machine-learning  pca  outliers 

আমি এখানে নিম্নলিখিত পড়ুন: সিগময়েড আউটপুটগুলি শূন্য-কেন্দ্রিক নয় । এটি অনাকাঙ্ক্ষিত যেহেতু নিউরালনগুলি পরে নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রসেসিংয়ের পরবর্তী স্তরগুলিতে (খুব শীঘ্রই এটি সম্পর্কে আরও) ডেটা প্রাপ্ত হবে যা শূন্য-কেন্দ্রিক নয়। এই গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত সময় গতিবিদ্যা উপর বিষয় রয়েছে সবসময় ইতিবাচক হলে ডেটা একটি স্নায়ুর উদ্ভেদ যদি কারণ (যেমন x>0x>0x > …

26 neural-networks  deep-learning  backpropagation 

আমি বর্তমানে কোর্সিরে স্ট্যাটিস্টিকাল ইনফারেন্স ক্লাস অধ্যয়ন করছি। যে কোনও একটি কার্যক্রমে নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি উপস্থিত হয়। | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 | You're …

26 probability  self-study  conditional-probability 

যখন আমরা একটি বই পড়ি, স্বরলিপিগুলি বুঝতে বিষয়বস্তু বোঝার জন্য একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। দুর্ভাগ্যক্রমে, বিভিন্ন সম্প্রদায়ের মডেল গঠনের জন্য এবং অপটিমাইজেশন সমস্যার জন্য আলাদা স্বরলিপি কনভেনশন রয়েছে। কেউ কি এখানে কিছু সূত্রের সংকেত সংক্ষিপ্ত করতে এবং সম্ভাব্য কারণগুলি সরবরাহ করতে পারেন? আমি এখানে একটি উদাহরণ দেব: লিনিয়ার …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

দুঃখিত এটির উত্তর যদি অন্য কোথাও দেওয়া হয় তবে আমি এটি সন্ধান করতে পারিনি। আমি ভাবছি যে কেন আমরা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি তৈরির জন্য বিশেষত বর্গাকারকে আলাদা করে নিই ? বর্গমূলটি কার্যকর মূল্য উত্পাদন করে এমনটি গ্রহণ সম্পর্কে কী?

26 variance  standard-deviation 

আমি সম্প্রতি একটি কাগল প্রতিযোগিতা সম্পন্ন করেছি যাতে প্রতিযোগিতার প্রয়োজনীয়তা অনুসারে রক অউক স্কোর ব্যবহৃত হয়েছিল। এই প্রকল্পের আগে, আমি সাধারণত মডেল কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে মেট্রিক হিসাবে f1 স্কোর ব্যবহার করি। এগিয়ে যাওয়া, আমি ভাবছি যে এই দুটি মেট্রিকের মধ্যে আমার কীভাবে নির্বাচন করা উচিত? কোনটি কখন ব্যবহার করবেন এবং …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

আমি এর প্যারামিটার টিউনিং ক্ষমতা এবং ইউনিফর্ম ইন্টারফেসের জন্য ক্যারেটকে অনেক বেশি পছন্দ করি তবে আমি লক্ষ্য করেছি যে এটি প্রয়োগ করা "নগ্ন" মডেলটি এনএকে অনুমতি দেয় এমনকি এমনকি এটির জন্য সর্বদা সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলি (যেমন এনএ ছাড়া হয়) প্রয়োজন। এটি খুব বিরক্তিকর, এটি সম্পর্কে যে কোনও ব্যক্তিকে শ্রমহীন অভিশংসনের পদ্ধতি …

26 r  missing-data  data-imputation  caret