প্রশ্ন ট্যাগ «algorithms»

বাইনারি অনুসন্ধান করার জন্য আমার একটি অ্যালগরিদম দরকার যখন প্রতিটি পদক্ষেপে পরীক্ষাটি ভুল ফল দিতে পারে। পটভূমি: আমার 12 টি স্তরের পর্যায়ে শিক্ষার্থীদের সবচেয়ে উপযুক্ত হওয়া দরকার। বর্তমান পদ্ধতির হিংস্র শক্তি এবং বাড়তি অসুবিধা, তিনটি ভুলের পরে থামানো, এবং floor((score - 1) / 5) + 1সর্বনিম্ন 1 এর সাথে ছাত্রকে …

11 algorithms 

আর কেন এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটরগুলি runif()প্রতিবার একই ফলাফল তৈরি করে না? উদাহরণ স্বরূপ: X <- runif(100) X প্রতিবার বিভিন্ন আউটপুট জেনারেট করে। প্রতিবার বিভিন্ন আউটপুট উত্পন্ন করার কারণ কী? এটি করতে পটভূমিতে কোন কার্যকারিতা চলছে?

11 r  algorithms  random-generation  uniform 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে একজন নতুন আগত (কিছু পরিসংখ্যানও), জ্ঞান শিখছি (তদারকি / নিরীক্ষণযোগ্য শিখার অ্যালগরিদম, প্রাসঙ্গিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি, নিয়মিতকরণ, কিছু দর্শন (যেমন পক্ষপাত-বৈচিত্র্য বাণিজ্য-বন্ধ?)) শিখছি। আমি জানি যে কোনও বাস্তব অনুশীলন না করে, আমি সেই মেশিন লার্নিং স্টাফগুলি সম্পর্কে গভীর ধারণা অর্জন করতে পারি না। তাই আমি বাস্তব ডেটা দিয়ে …

11 machine-learning  algorithms 

আমি EM অ্যালগরিদম সম্পর্কিত খুব সহায়ক টিউটোরিয়াল পেয়েছি । টিউটোরিয়ালটির উদাহরণ এবং চিত্রটি কেবল উজ্জ্বল। সম্ভাবনার গণনা সম্পর্কিত সম্পর্কিত প্রশ্ন কীভাবে প্রত্যাশা সর্বাধিকীকরণ কাজ করে? উদাহরণের সাথে টিউটোরিয়ালে বর্ণিত তত্ত্বটি কীভাবে সংযুক্ত করবেন সে সম্পর্কে আমার আরও একটি প্রশ্ন রয়েছে। ই-পদক্ষেপের সময়, EM নীচে সীমা জন্য একটি ফাংশন বেছে নেয় …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

আমি কোনও ফাংশন অনুকূলকরণের জন্য নেল্ডার-মিড অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি। Nelder-তৃণভূমি সম্পর্কে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা তার বাঁধন নির্ণায়ক ছাড়া সমগ্র এলগরিদম সম্পর্কে আশ্চর্যজনক স্পষ্ট। সেখানে এটি দুঃখের সাথে বলে: অভিমতের জন্য পরীক্ষা করুন [স্পষ্টকরণের প্রয়োজনীয়তা] । আমি নিজে বেশ কয়েকটি মানদণ্ড চেষ্টা করেছি এবং পরীক্ষা করেছি: বন্ধ করেন তাহলে চ( এক্সএন+ …

11 optimization  algorithms 

আমি শ্রেণিবিন্যাসের কাজের জন্য এবং বিশেষত অ্যাডাবুস্টের জন্য অ্যালগরিদমগুলি বাড়িয়ে দেওয়ার বিষয়ে কিছুটা পড়ছি। আমি বুঝতে পারি যে অ্যাডাবোস্টের উদ্দেশ্য হ'ল বেশ কয়েকটি "দুর্বল শিখর" নেওয়া এবং প্রশিক্ষণের ডেটা নিয়ে পুনরাবৃত্তির একটি সেটের মাধ্যমে, শ্রেণিবদ্ধদের ধাক্কা দিয়ে ক্লাসগুলি পূর্বাভাস দিতে শিখুন যা মডেল (গুলি) বার বার ভুল করে। তবে আমি …

11 machine-learning  classification  algorithms  boosting 

যদি আমার কিছু স্থির অ-পুনরাবৃত্ত (ডিএজি) টপোলজি (নোড এবং প্রান্তের স্থির সেট, তবে শিখার অ্যালগরিদমটি ইনপুট নিউরনের সাথে সিগময়েড নিউরনগুলির কেবলমাত্র স্ট্রিং নিতে পারে) ইনপুট হিসাবে এবং একটি আউটপুটকে নিয়ে যায় (এটি যদি 0 থেকে দূরে একটি নির্দিষ্ট স্থিতিশীল হয় তবে আমরা 1 বা নীচে -1 এ গোল করে এমন …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

দাবি অস্বীকার: আমি এই প্রশ্নটি স্ট্যাকওভারফ্লোতে পোস্ট করেছি, তবে আমি ভেবেছিলাম এটি সম্ভবত এই প্ল্যাটফর্মের জন্য উপযুক্ত। বহুমাত্রিক ডেটা সেটগুলির জন্য আপনি কীভাবে আপনার নিজের কী-মানে বাস্তবায়ন পরীক্ষা করেন? আমি ডেটাতে ইতিমধ্যে বিদ্যমান বাস্তবায়ন (অর্থাত্ মতলব) চালানোর কথা ভাবছিলাম এবং ফলাফলগুলিকে আমার অ্যালগরিদমের সাথে তুলনা করব। তবে এর জন্য উভয় …

11 clustering  algorithms 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ '(পিসিএ) ক্লাসিকাল পদ্ধতিতে এটি কোনও ইনপুট ডেটা ম্যাট্রিক্সে করা হয় যার কলামগুলির শূন্য মানে হয় (তারপরে পিসিএ "বৈচিত্র্যকে সর্বাধিক করতে পারে")। কলামগুলি কেন্দ্র করে সহজেই এটি অর্জন করা যায়। হাভেনভার, যখন ইনপুট ম্যাট্রিক্স বিচ্ছিন্ন হয়, কেন্দ্রিক ম্যাট্রিক্সটি এখন আর বিচ্ছিন্ন হয়ে যায় এবং - ম্যাট্রিক্সটি যদি খুব …

10 pca  algorithms  dimensionality-reduction  large-data  sparse 

প্রসঙ্গ: আমি এমন একটি সিস্টেম বিকাশ করছি যা টাইপস হতে পারে এমন অনর্থক ডেটা ফিল্টার করার জন্য ক্লিনিকাল ডেটা বিশ্লেষণ করে। আমি এ পর্যন্ত কি করেছি: প্রশংসনীয়তা প্রমাণের জন্য, আমার এ পর্যন্ত প্রচেষ্টাটি ছিল ডেটা স্বাভাবিক করার এবং তারপরে সেট ডি (= প্রশিক্ষণের সেট) এর ज्ञিত ডেটা পয়েন্টগুলির দূরত্বের ভিত্তিতে …

10 machine-learning  multivariate-analysis  feature-selection  algorithms  outliers 

এটি আমার প্রশিক্ষণের ডেটা: 200,000 উদাহরণ x 10,000 বৈশিষ্ট্য। সুতরাং আমার প্রশিক্ষণের ডেটা ম্যাট্রিক্স হ'ল - 200,000 x 10,000। আমি প্রতিটি উদাহরণস্বরূপ বৈশিষ্ট্য উত্পন্ন করার সাথে সাথে প্রতিটি ডাট্যাসেটকে একে একে একের পর এক সংরক্ষণ করে মেমরি সমস্যা না করে একটি ফ্ল্যাট ফাইলে সংরক্ষণ করতে সক্ষম হয়েছি। তবে, এখন আমি …

10 machine-learning  dataset  algorithms  python 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমার লক্ষ্য: আমি এমন একটি ফাংশন চাই যা ইমেল ঠিকানা গ্রহণ করে এবং 1, 2, 3 বা 4 …

10 algorithms  random-generation 

আমি উপাদানগুলির একটি সেট পেয়েছি যা আমি বৈশিষ্ট্য অনুসারে বর্ণনা করতে পারি । এভাবে:XXXnnn xi:{ci1,ci2,…,cin}∣xi∈Xxi:{ci1,ci2,…,cin}∣xi∈Xx_i: \{c_{i1}, c_{i2}, \ldots, c_{in}\} \mid x_i \in X যেখানে উপাদানের জন্য (সংখ্যাসূচক) মূল্যায়ন হয় বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী । সুতরাং আমার উপাদানগুলি একটি মাত্রা স্পেসে পয়েন্ট হিসাবে দেখা যেতে পারে ।cijcijc_{ij}iiijjjnnn আমার পঠন অনুসারে, "বেইস ক্লাসিফায়ার" এর …

10 machine-learning  algorithms  ranking  feature-construction 

আমি নিম্নলিখিত সিমুলেশন সমস্যাটি দেখতে : পরিচিত প্রকৃত সংখ্যাগুলির একটি সেট , distribution একটি ডিস্ট্রিবিউশন দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যেখানে ইতিবাচক অংশ উল্লেখ করে । যদিও আমি এই বিতরণকে লক্ষ্য করে কোনও মেট্রোপলিস-হেস্টিংস স্যাম্পেলার সম্পর্কে ভাবতে পারি, আমি অবাক হয়েছি যদি সেখানে কোনও কার্যকর সরাসরি নমুনা উপস্থিত থাকে তবে প্রচুর …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings 

কাটা কাটা বহুদিনের বিতরণের নমুনার জন্য আমার একটি অ্যালগরিদম দরকার। এটাই, এক্স⃗ ~1জেডপিএক্স11...পিএক্সটটএক্স1! ...এক্সট!x→∼1Zp1x1…pkxkx1!…xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} যেখানে একটি নরমালাইজেশন ধ্রুবক, এর পজেটিভ উপাদান রয়েছে, এবং । আমি কেবলমাত্র the of এর মানগুলি ।জেডZZএক্স⃗ x→\vec xটkkΣএক্সআমি= এন∑xi=n\sum x_i = nএক্স⃗ x→\vec{x}একটি⃗ ≤এক্স⃗ ≤খ⃗ a→≤x→≤b→\vec a \le …

9 algorithms  multinomial  random-generation