প্রশ্ন ট্যাগ «classification»

পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস হ'ল উপ-জনগোষ্ঠীর চিহ্নিতকরণের সমস্যাটি যেখানে নতুন পর্যবেক্ষণ অন্তর্ভুক্ত, যেখানে উপ-জনসংখ্যার পরিচয় অজানা, যেখানে উপ-জনসংখ্যা পরিচিত তা পর্যবেক্ষণ সম্বলিত ডেটার একটি প্রশিক্ষণের সেটের ভিত্তিতে। সুতরাং এই শ্রেণিবিন্যাসগুলি একটি পরিবর্তনশীল আচরণ প্রদর্শন করবে যা পরিসংখ্যান দ্বারা অধ্যয়ন করা যেতে পারে।

1
নাল অনুমানের অধীনে বিনিময়যোগ্য নমুনার পিছনে অন্তর্দৃষ্টি কী?
পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
2
ক্রস বৈধকরণের মধ্যে গড় (স্কোর) বনাম স্কোর (সংক্ষেপণ)
TLDR: আমার ডেটাসেটটি বেশ ছোট (120) নমুনা। 10-গুণ ক্রস বৈধকরণ করার সময়, আমার উচিত: প্রতিটি পরীক্ষার ভাঁজ থেকে আউটপুট সংগ্রহ করুন, সেগুলিকে একটি ভেক্টরের সাথে একত্রীকরণ করুন, এবং তারপরে পূর্বাভাসের এই পুরো ভেক্টরের (120 নমুনা) ত্রুটিটি গণনা করুন? অথবা পরিবর্তে আমার প্রাপ্ত ফলাফলগুলিতে ত্রুটিটি গণনা করা উচিত প্রতিটি ভাঁজগুলিতে ( …
2
একটি মুদ্রা উল্টিয়ে ক্লাসিফায়ারের সংমিশ্রণ করা
আমি একটি মেশিন লার্নিং কোর্স অধ্যয়ন করছি এবং লেকচার স্লাইডগুলিতে এমন তথ্য রয়েছে যা আমি প্রস্তাবিত বইয়ের সাথে বিরোধিতা পাই। সমস্যাটি নিম্নলিখিত: তিনটি শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে: শ্রেণিবদ্ধ একটি থ্রেশহোল্ডগুলির নিম্ন সীমার মধ্যে আরও ভাল পারফরম্যান্স সরবরাহ করে, শ্রেণিবদ্ধ বি প্রান্তিকের উচ্চতর পরিসরে আরও ভাল কর্মক্ষমতা সরবরাহ করে, শ্রেণিবদ্ধ সি আমরা একটি …
4
লম্বা ফ্যাট ডেটা সহ শ্রেণিবদ্ধকরণ
কয়েক হাজার ডেটা পয়েন্ট এবং প্রায় দশ হাজার বৈশিষ্ট্য সহ আমার ল্যাপটপে লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধের প্রশিক্ষণ নেওয়া দরকার। আমার বিকল্পগুলি কি? এই ধরণের সমস্যার জন্য শিল্পের অবস্থা কী? দেখে মনে হচ্ছে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত দিকনির্দেশক, এবং আমার বোধ হয় এটি এই শিল্পের অবস্থা: "পেগাসোস: এসভিএমের জন্য প্রাথমিক অনুমানযুক্ত সাব-গ্রাডিয়েন্ট সলভার" শাই …
2
নির্ভুলতা হ্রাসের ফলে বৈশিষ্ট্যগুলির বর্ধমান সংখ্যার ফলাফল কিন্তু যথার্থ / প্রত্যাহার বৃদ্ধি increase
আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন। এই মুহুর্তে আমি এনএলটিকে এবং পাইথন ব্যবহার করে একটি ধনাত্মক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ হিসাবে 3 শ্রেণিতে ছোট পাঠ্যকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি নেভ বেইস (এনবি) শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করছি। কিছু পরীক্ষা করার পরে, 300,000 দৃষ্টান্ত (16,924 ধনাত্মক 7,477 নেতিবাচক এবং 275,599 নিরপেক্ষ) সমন্বিত একটি ডেটাসেটের সাহায্যে আমি …
5
একটি ভাল সংস্থান যা বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধের উপকারিতা এবং কনসের তুলনা অন্তর্ভুক্ত?
বাক্সের বাইরে 2-শ্রেণির শ্রেণিবদ্ধের কী? হ্যাঁ, আমি অনুমান করি এটি মিলিয়ন ডলারের প্রশ্ন, এবং হ্যাঁ, আমি কোনও নিখরচায় মধ্যাহ্নভিত্তিক উপপাদ্য সম্পর্কে সচেতন এবং আমি পূর্ববর্তী প্রশ্নগুলিও পড়েছি: আপনার আবেদনের জন্য বাক্সের বাইরে 2-শ্রেণির শ্রেণিবদ্ধ কোনটি? এবং সবচেয়ে খারাপ শ্রেণিবদ্ধ তবুও, আমি এই বিষয়ে আরও পড়তে আগ্রহী। বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধের বৈশিষ্ট্য, সুবিধা …
4
সময় সিরিজের পরিসংখ্যানগত মিল
ধরা যাক, এমন একটি সময় সিরিজ রয়েছে যা থেকে কেউ বিভিন্ন পরিমাপ যেমন সময়কাল, সর্বোচ্চ, সর্বনিম্ন, গড় ইত্যাদি গ্রহণ করতে পারে এবং তারপরে একই বৈশিষ্ট্য সহ একটি মডেল সাইন ওয়েভ তৈরি করতে এগুলি ব্যবহার করতে পারে, সেখানে এমন কোনও পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি রয়েছে যা ব্যবহার করতে পারে এমন কোন সংখ্যাকে প্রমাণ …
10
আপনার আবেদনের জন্য বাক্সের বাইরে 2-শ্রেণির শ্রেণিবদ্ধ কোনটি? [বন্ধ]
বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । 3 বছর আগে বন্ধ । নিয়মাবলী: উত্তর প্রতি এক শ্রেণিবদ্ধ আপনি যদি রাজি হন ভোট দিন ডাউনভোট …
2
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বনাম সমস্ত কিছু
গুগল থেকে আমি এর সন্তোষজনক উত্তর খুঁজে পাইনি । অবশ্যই আমার কাছে থাকা ডেটা যদি কয়েক মিলিয়ন ক্রমের হয় তবে গভীর শেখার উপায়। এবং আমি পড়েছি যে যখন আমার কাছে বড় ডেটা নেই তখন সম্ভবত মেশিন লার্নিংয়ে অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা ভাল। প্রদত্ত কারণটি হ'ল অতিরিক্ত মানানসই। মেশিন লার্নিং: যেমন …
3
সমর্থন ভেক্টর মেশিন এবং হাইপারপ্লেনের জন্য অন্তর্দৃষ্টি
আমার প্রকল্পে আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ (1 বা 0) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে চাই। আমার 15 টি ভেরিয়েবল রয়েছে যার মধ্যে 2 টি শ্রেণিবদ্ধ, বাকিগুলি ক্রমাগত এবং পৃথক পৃথক ভেরিয়েবলের মিশ্রণ। লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি ফিট করার জন্য আমাকে এসভিএম, পার্সেপট্রন বা লিনিয়ার প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে রৈখিক …
3
লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধের জন্য, বৃহত্তর সহগগুলি আরও গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য বোঝায়?
আমি একজন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার যিনি মেশিন লার্নিংয়ে কাজ করছেন। আমার উপলব্ধি থেকে, লিনিয়ার রিগ্রেশন (যেমন ওএলএস) এবং লিনিয়ার শ্রেণিবিন্যাস (যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং এসভিএম) প্রশিক্ষিত সহগ w⃗ w→\vec{w} এবং বৈশিষ্ট্য ভেরিয়েবল মধ্যে একটি অভ্যন্তরীণ পণ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করে :x⃗ x→\vec{x} y^=f(w⃗ ⋅x⃗ )=f(∑iwixi)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) …
3
শ্রেণিবদ্ধের মূল্যায়ন করার সময় কীভাবে ত্রুটি মেট্রিক চয়ন করবেন?
আমি কেগল প্রতিযোগিতায় ব্যবহৃত বিভিন্ন ত্রুটি মেট্রিকগুলি দেখেছি: আরএমএস, গড়-বর্গক্ষেত্র, এউসি, অন্যদের মধ্যে। একটি ত্রুটি মেট্রিক বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে সাধারণ নিয়ম কী, অর্থাত আপনি প্রদত্ত সমস্যার জন্য কোন ত্রুটি মেট্রিকটি ব্যবহার করবেন তা আপনি কীভাবে জানবেন? কোন নির্দেশিকা আছে?
5
কোন পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম ইনপুটগুলির অনুক্রমের জন্য সত্য / মিথ্যা পূর্বাভাস দিতে পারে?
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 …
2
নির্ভুলতা প্রত্যাহার বক্ররেখা "বেসলাইন" কি
আমি নির্ভুলতা প্রত্যাহার বক্ররেখা বোঝার চেষ্টা করছি, আমি বুঝতে পারি যথার্থতা এবং পুনরুদ্ধার কী তবে আমি যে জিনিসটি বুঝতে পারি না তা হ'ল "বেসলাইন" মান। আমি এই লিঙ্কটি পড়ছিলাম https://classeval.wordpress.com/intr پيداوار/ intr پيداوار- to- the- precision- recall- plot/ এবং "একটি নিখুঁত শ্রেণিবদ্ধীর একটি যথার্থ-পুনরুদ্ধার বক্ররেখায়" দেখানো বেসলাইন অংশটি আমি বুঝতে …
1
সিদ্ধান্ত গাছের গভীরতা
যেহেতু সিদ্ধান্ত বৃক্ষের অ্যালগোরিদম প্রতিটি পদক্ষেপে একটি গুণে বিভক্ত হয়, তাই সিদ্ধান্তের গাছের সর্বাধিক গভীরতা ডেটার বৈশিষ্ট্যের সংখ্যার সমান। এটা কি সঠিক?
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.