প্রশ্ন ট্যাগ «algorithms»

আমি বর্তমানে NNN ডাইমেনশনাল এলোমেলো ভেরিয়েবল এক্স এর মানগুলি অনুকরণ করার চেষ্টা করছি XXXযা গড় ভেক্টর μ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^T এবং কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এস এর সাথে একটি মাল্টিভারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণ রয়েছে SSS। আমি বিপরীতমুখী সিডিএফ পদ্ধতির অনুরূপ একটি পদ্ধতি ব্যবহার করার প্রত্যাশা করছি, যার অর্থ আমি প্রথমে একটি NNN ডাইমেনশনাল ইউনিফর্ম …

14 matlab  algorithms  random-generation  multivariate-normal 

আমি এমন কিছু কোড লিখেছি যা কলমান ফিল্টারিং করতে পারে (একটি এন-ডাইমেনশনাল স্টেট ভেক্টরের জন্য লিনিয়ার গাউসিয়ান স্টেট স্পেস অ্যানালাইসিসের জন্য কলম্যান ফিল্টারিং (বিভিন্ন কলম্যান-টাইপ ফিল্টার [ইনফরমেশন ফিল্টার এবং অন্যান্য।]) ব্যবহার করতে পারে। ফিল্টারগুলি দুর্দান্ত কাজ করে এবং আমি কিছু সুন্দর আউটপুট পাচ্ছি। যাইহোক, লগলিফিকিলিটি অনুমানের মাধ্যমে পরামিতি অনুমান আমাকে …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

দৃশ্যত, ফিশার বিশ্লেষণের লক্ষ্য একইসাথে শ্রেণীর বিভাজনকে সর্বাধিক করে তোলা এবং শ্রেণীর অভ্যন্তরে বিভাজনকে হ্রাস করা। একটি পরিবর্তনশীল এর বৈষম্য ক্ষমতার একটি দরকারী পরিমাপ অত: পর তির্যক পরিমাণ দেওয়া হয়: ।Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html আমি বুঝতে পারি যে p x pবিটুইন ( বি ) এবং ইনভার-ক্লাস ( ডাব্লু ) ম্যাট্রিকের আকার ( …

13 algorithms  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  sums-of-squares 

L1- নিয়মিত লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিটিংয়ের জন্য স্থানাঙ্ক বংশোদ্ভূত ব্যবহারের তুলনায় LARS [1] ব্যবহারের পক্ষে কি কি? আমি মূলত পারফরম্যান্সের দিকগুলিতে আগ্রহী (আমার সমস্যাগুলি Nকয়েক হাজার এবং p<20 এর মধ্যে থাকে) তবে তবে অন্য কোনও অন্তর্দৃষ্টিও প্রশংসা হবে। সম্পাদনা: যেহেতু আমি প্রশ্ন পোস্ট করেছি, চিএল ফ্রেডম্যান এট আল দ্বারা একটি কাগজ …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

এই প্রশ্নের ইতিমধ্যে এখানে উত্তর রয়েছে : ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন অ্যালগরিদম (২ টি উত্তর) 4 মাস আগে বন্ধ ছিল । ব্যাক-প্রসারণ অ্যালগরিদম কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে?

13 algorithms  optimization  neural-networks 

এলোমেলোভাবে প্রজন্মের অ্যালগরিদমগুলি পরীক্ষা করার জন্য কোন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়?

12 algorithms  hypothesis-testing  random-variable  random-generation 

মেশিন লার্নিংয়ের আবিষ্কারের সাথে সাথে আমি বিভিন্ন আকর্ষণীয় কৌশলগুলি দেখতে পাই যেমন: অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কৌশলগুলির সাথে টিউন করুন যেমন grid search, একই "টাইপ" এর বিভিন্ন অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণের মাধ্যমে আরও সঠিক ফলাফল পান, যা boosting, বিভিন্ন অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণের মাধ্যমে আরও সঠিক ফলাফল পান (তবে একই ধরণের অ্যালগোরিদম নয়), এটি stacking, এবং …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

আমি কীভাবে পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) সম্পাদন করতে জানি তা জানি, তবে আমি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা উচিত এমন পদক্ষেপগুলি জানতে চাই। পিসিএ করার জন্য, আসুন উদাহরণস্বরূপ কয়েকটি ম্যাট্রিক্স বিবেচনা করা যাক :একজনএকজনA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 আমি এর পারস্পরিক সম্পর্ক …

12 pca  factor-analysis  algorithms 

আপনি কি আমাকে ডেটা মাইনিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম সম্পর্কে কিছু স্পষ্টতা দিতে পারেন? তারা কোন গণিত ভিত্তির জন্য ব্যবহার করেছেন? এই ধরণের অ্যালগোরিদম বোঝার জন্য আপনি কি আমাকে গণিতের সূচনা পয়েন্ট দিতে পারবেন?

12 mathematical-statistics  references  data-mining  algorithms  artificial-intelligence 

আমার একটি ওজনযুক্ত নমুনা রয়েছে, যার জন্য আমি কোয়ান্টাইলগুলি গণনা করতে চাই। 1 আদর্শভাবে, যেখানে ওজন সমান (যদিও = 1 বা অন্যথায়), ফলাফলগুলি scipy.stats.scoreatpercentile()আর আর এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হবে quantile(...,type=7)। একটি সহজ পদ্ধতির দেওয়া ওজন ব্যবহার করে নমুনাকে "গুণিত" করা হবে। এটি কার্যকরভাবে ওজন> 1 এর ক্ষেত্রে স্থানীয়ভাবে "ফ্ল্যাট" ইসিডিএফ …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

আমি মনে করি এটি একটি সরল প্রশ্ন, যদিও কেন বা কেন হবে না এর পিছনে যুক্তি। আমি জিজ্ঞাসার কারণটি হ'ল আমি সম্প্রতি একটি আরএফের নিজস্ব বাস্তবায়ন লিখেছি এবং যদিও এটি দুর্দান্তভাবে সম্পাদন করে তবে এটি আমার যেমনটি প্রত্যাশা করা হয়েছিল তেমন পারফরম্যান্স করছে না ( কাগল ফটো কোয়ালিটি প্রিডিকশন প্রতিযোগিতার …

12 algorithms  random-forest  cart 

বড় পূর্ণসংখ্যার আলফা, বিটা (উদাঃ আলফা, বিটা> 1000000) এর জন্য বিটা বিতরণের মান গণনা করার জন্য একটি সংখ্যাগতভাবে স্থিতিশীল উপায় কি ? আসলে, আমার কেবল মোডের চারপাশে একটি 99% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান দরকার, যদি এটি কোনওরকম সমস্যাটিকে আরও সহজ করে তোলে। যোগ করুন : আমি দুঃখিত, আমার প্রশ্নটি যেমনটি ভেবেছিল তেমন …

12 confidence-interval  algorithms  beta-distribution 

বারোটি নমুনা আলোকিত মানের মান প্রদত্ত একটি মূলত স্থিতিশীল আলোক উত্সের উজ্জ্বলতার জন্য আমার যথাসম্ভব নির্ভুল হওয়া দরকার। সেন্সরটি অসম্পূর্ণ, এবং আলো মাঝে মাঝে "ঝাঁকুনি" উজ্জ্বল বা গাer় হতে পারে, যা উপেক্ষা করা যায়, অতএব আমার বহিরাগত সনাক্তকরণের প্রয়োজন (আমার মনে হয়?)? আমি এখানে বিভিন্ন পদ্ধতির উপর কিছু পড়া করেছি …

12 classification  outliers  algorithms 

আধুনিক এবং ভাল মানের র্যান্ডম সংখ্যা জেনারেটরে কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়?

12 algorithms  random-variable  random-generation 

উইকিপিডিয়া বলেছে যে: ভিসি ডাইমেনশন হ'ল একটি অ্যালগরিদমকে ভেঙে দিতে পারে এমন সবচেয়ে বড় পয়েন্টের কার্ডিনালিটি। উদাহরণস্বরূপ, লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধের একটি কার্ডিনালিটি এন + 1 থাকে। আমার প্রশ্ন আমরা যত্ন কেন? আপনি লিনিয়ার শ্রেণিবিন্যাসের উপর সর্বাধিক ডেটাসেটগুলি খুব বড় হয়ে থাকে এবং এতে প্রচুর পয়েন্ট থাকে।

12 classification  algorithms  vc-dimension