প্রশ্ন ট্যাগ «cart»

আমি সিদ্ধান্তের গাছের ডেটা কাঠামো এবং অ্যালগরিদম কে আবিষ্কার করেছিলেন তা সনাক্ত করার চেষ্টা করছি। সিদ্ধান্ত গাছের শিক্ষার বিষয়ে উইকিপিডিয়ায় প্রবেশের দাবি রয়েছে যে "আইডি 3 এবং কার্ট স্বাধীনভাবে একই সময়ে আবিষ্কার করা হয়েছিল (1970 এবং 1980 এর মধ্যে)"। পরে ID3 উপস্থাপন করা হয়েছিল: কুইনলান, জেআর 1986. সিদ্ধান্ত গাছের আনয়ন। …

24 cart  history 

আমি প্রায় 20 ভবিষ্যদ্বাণী (কয়েকটি বিভাগ সহ শ্রেণীবদ্ধ) সহ ডেটা সেটটিতে এসপিএসএস ব্যবহার করে একটি সিদ্ধান্ত গাছ শ্রেণিবিন্যাস পরিচালনা করছি । CHAID (চি-স্কোয়ার্ড অটোমেটিক ইন্টারঅ্যাকশন ডিটেকশন) এবং সিআরটি / কার্ট (শ্রেণিবদ্ধতা এবং রিগ্রেশন ট্রি) আমাকে বিভিন্ন গাছ দিচ্ছে। CHAID বনাম সিআরটি-র তুলনামূলক যোগ্যতা কি কেউ ব্যাখ্যা করতে পারেন? অন্য পদ্ধতিতে …

23 spss  cart 

আমি শ্রেণিবদ্ধ গাছগুলির বিকল্প খুঁজছি যা আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ শক্তি অর্জন করতে পারে। আমি যে ডেটাটির সাথে কথা বলছি তাতে ব্যাখ্যামূলক এবং ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল উভয়ের কারণ রয়েছে। আমার মনে আছে এ প্রসঙ্গে র্যান্ডম অরণ্য এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জুড়ে আসা, যদিও তাদের আগে কখনও চেষ্টা করা হয়নি, এমন মডেলিং টাস্কের (আর, …

23 r  machine-learning  classification  cart 

গাছগুলি শেখার অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে অনুপস্থিত মানগুলির সাথে মোকাবিলা করতে ব্যবহার করে সেগুলি কী কী? তারা কি অনুপস্থিত নামক কোনও মান ব্যবহার করে স্লটটি কেবল পূর্ণ করে তোলে? ধন্যবাদ।

21 missing-data  cart 

আমি শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন গাছগুলি অধ্যয়ন করছি এবং বিভক্ত অবস্থানের জন্য অন্যতম একটি পদক্ষেপ হ'ল জিআইএনআই স্কোর। এখন আমি দুটি বিভক্তির মধ্যে একই তথ্যের সম্ভাবনা অনুপাতের লগ শূন্য হলে সর্বাধিক বিভক্ত অবস্থান নির্ধারণ করতে অভ্যস্ত, যার অর্থ সদস্যতার সম্ভাবনাও সমান সম্ভাবনা। আমার অন্তর্নিহিততা বলছে যে কোনও না কোনও সংযোগের অবশ্যই …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

প্রায় প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছের উদাহরণটি আমি জুড়ে এসেছি বাইনারি ট্রি হিসাবে ঘটে। এটি কি বেশ সার্বজনীন? বেশিরভাগ মানক অ্যালগোরিদম (সি 4.5, কার্ট ইত্যাদি) কেবল বাইনারি গাছকে সমর্থন করে? আমি যা সংগ্রহ করি তা থেকে CHAID বাইনারি গাছগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ নয় তবে এটি একটি ব্যতিক্রম বলে মনে হয়। একটি দ্বি-দ্বি দ্বিধা …

21 machine-learning  data-mining  cart 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

আমার একটি ডেটাসেটে 5 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে: এ, বি, সি, ডি, ই They এগুলি সমস্ত সংখ্যার মান। ঘনত্ব ভিত্তিক ক্লাস্টারিংয়ের পরিবর্তে, আমি যা করতে চাই তা হ'ল সিদ্ধান্ত-গাছের মতো পদ্ধতিতে ডেটা ক্লাস্টার করা। পদ্ধতির অর্থ আমি এইরকম: বৈশিষ্ট্য সি এর উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমটি ডেটা এক্স প্রাথমিক ক্লাস্টারে বিভক্ত করতে …

20 r  machine-learning  clustering  cart 

আমি এলোমেলো বনের বিশেষজ্ঞ নই তবে আমি স্পষ্টভাবে বুঝতে পারি যে এলোমেলো বন সম্পর্কিত মূল বিষয় হ'ল (এলোমেলো) গাছ উত্পন্ন। আপনি কীভাবে গাছগুলি উত্পন্ন হয় তা আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারেন? (অর্থাত্ বৃক্ষ উত্পন্নকরণের জন্য ব্যবহৃত বিতরণ কী?) আগাম ধন্যবাদ !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

ডিসিশন স্টাম্প একটি সিদ্ধান্ত গাছ যা কেবল একটি বিভাজন। এটি পিসওয়াস ফাংশন হিসাবেও লেখা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি ভেক্টর, এবং প্রথম উপাদান , রিগ্রেশন সেটিংয়ে, কিছু সিদ্ধান্ত স্টাম্প হতে পারেxxxx1x1x_1xxx f(x)={35x1≤2x1>2f(x)={3x1≤25x1>2f(x)= \begin{cases} 3& x_1\leq 2 \\ 5 & x_1 > 2 \\ \end{cases} তবে এটি কি লিনিয়ার মডেল? হিসাবে …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

"ফিচার স্পেস" এর সংজ্ঞা কী? উদাহরণস্বরূপ, এসভিএমগুলি পড়ার সময় আমি "বৈশিষ্ট্য স্পেসে ম্যাপিং" সম্পর্কে পড়ি। কার্ট সম্পর্কে পড়ার সময়, আমি "বৈশিষ্ট্য স্পেসে বিভাজন" সম্পর্কে পড়ি। আমি বুঝতে পারছি কী চলছে, বিশেষত কার্টের জন্য, তবে আমি মনে করি যে এখানে কিছু সংজ্ঞা রয়েছে যা আমি মিস করেছি। "বৈশিষ্ট্য স্পেস" এর একটি …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

এলোমেলো বনগুলি রিগ্রেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে তারা প্রতিটি পাতায় একটি গড় লক্ষ্যমাত্রা নির্ধারণ করে। যেহেতু প্রতিটি গাছে কেবল সীমিত পাতাগুলি রয়েছে, কেবলমাত্র নির্দিষ্ট মান রয়েছে যা লক্ষ্য আমাদের রিগ্রেশন মডেল থেকে অর্জন করতে পারে। সুতরাং এটি কি কেবল 'বিচ্ছিন্ন' রিগ্রেশন নয় (ধাপে ফাংশনের মতো) …

18 regression  random-forest  cart 

আমি এমন কাগজপত্র বা পাঠ্যগুলির সন্ধান করছি যা তুলনা করে এবং আলোচিত হয় (হয় অভিজ্ঞত বা তাত্ত্বিকভাবে): Boosting এবং ডিসিশন গাছ যেমন আলগোরিদিম এলোমেলো বন বা AdaBoost এবং GentleBoost সিদ্ধান্ত গাছ প্রয়োগ করা হয়েছিল। সঙ্গে সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন , হায়ারার্কিকাল টেম্পোরাল মেমোরি , কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদির মতো গভীর শেখার …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

What is the VC dimension of a decision tree with k splits in two dimensions? Let us say the model is CART and the only allowed splits are parallel to the axes. So for one split we can order 3 points in a triangle and then for any labeling of …

17 cart  vc-dimension 

ব্যাগিং বা গাছ বৃদ্ধির ধারণা সম্পর্কে অনেকগুলি ব্লগ পোস্ট, ইউটিউব ভিডিও ইত্যাদি রয়েছে etc. আমার সাধারণ উপলব্ধি হ'ল প্রত্যেকটির সিউডো কোডটি হ'ল: ব্যাগিং: নমুনাগুলির x% এবং বৈশিষ্ট্যগুলির y% এর এন এলোমেলো নমুনা নিন প্রতিটি এন এ আপনার মডেল (উদাহরণস্বরূপ, সিদ্ধান্ত গাছ) ফিট করুন প্রতিটি এন সঙ্গে ভবিষ্যদ্বাণী চূড়ান্ত পূর্বাভাস পাওয়ার …

17 cart  boosting  xgboost  bagging