প্রশ্ন ট্যাগ «classification»

আমি ব্যবহার করে মডেল টিউন করছি caret, তবে gbmপ্যাকেজটি ব্যবহার করে আবার মডেল চালাচ্ছি । caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে gbmএবং আউটপুট একই হওয়া উচিত এটি আমার বোধগম্য । যাইহোক, কেবলমাত্র একটি দ্রুত পরীক্ষা চালানো data(iris)মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে আরএমএসই এবং আর ^ 2 ব্যবহার করে প্রায় 5% এর মডেলের মধ্যে একটি তাত্পর্য …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

আমি আরবিএমগুলিতে আগে জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নটি অনুসরণ করছি । আমি তাদের প্রচুর সাহিত্যের বিবরণ দেখতে পাচ্ছি কিন্তু বাস্তবে রিগ্রেশন নিয়ে কথা বলে না এমন কোনও কিছুই নেই (এমনকি লেবেলযুক্ত ডেটা সহ শ্রেণিবদ্ধকরণও নয়)। আমি একটি অনুভূতি পেয়েছি যে এটি কেবল লেবেলযুক্ত ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়। রিগ্রেশন পরিচালনা করার জন্য কি …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

আমি বর্তমানে নিজেকে শ্রেণিবদ্ধকরণ কীভাবে করব তা শিখছি এবং বিশেষত আমি তিনটি পদ্ধতির দিকে নজর দিচ্ছি: ভেক্টর মেশিন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন সমর্থন করুন। আমি যা বোঝার চেষ্টা করছি তা হ'ল লজিস্টিক রিগ্রেশন অন্য দু'জনের তুলনায় আরও ভাল পারফর্ম করতে পারে। লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আমার বোঝাপড়া থেকে ধারণাটি হ'ল …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

দুটি জনপ্রিয় ভাষা শনাক্তকরণ গ্রন্থাগারে, সি ++ এর জন্য কমপ্যাক্ট ল্যাঙ্গুয়েজ ডিটেক্টর 2 এবং জাভার জন্য ভাষা সনাক্তকারী , উভয়ই পাঠ্য বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার জন্য (চরিত্র ভিত্তিক) এন-গ্রাম ব্যবহার করেছেন। ব্যাগ-অফ-শব্দের (একক শব্দ / অভিধান) কেন ব্যবহার করা হয় না এবং ব্যাগ-অফ-শব্দের এবং এন-গ্রামগুলির সুবিধা এবং অসুবিধা কী? এছাড়াও, পাঠ্য …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

আমি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি এবং আমি নিম্নলিখিত প্রশ্নের মধ্যে চলে এসেছি। সমান পূর্ববর্তী শ্রেণীর সম্ভাব্যতা সহ একটি দ্বি-শ্রেণীর শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটি বিবেচনা করুনP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} এবং প্রদত্ত প্রতিটি ক্লাসে উদাহরণগুলির বিতরণ p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

সুতরাং আমি বুঝতে পারি যে আপনি যখন এইচএমএমকে শ্রেণিবিন্যাসের জন্য প্রশিক্ষণ দেন তখন মানক পদ্ধতিটি হয়: প্রতিটি শ্রেণীর জন্য ডেটা সেটগুলিতে আপনার ডেটা সেটগুলি আলাদা করুন প্রতি ক্লাসে একজন করে এইচএমএম প্রশিক্ষণ দিন পরীক্ষার সেটটিতে প্রতিটি উইন্ডোকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য প্রতিটি মডেলের সম্ভাবনা তুলনা করুন তবে আমি কীভাবে প্রতিটি ক্লাসে …

12 classification  hidden-markov-model 

আমি আমার নিজস্ব নাইভ বয়েস ব্যাগ ও ওয়ার্ডস মডেলের প্রোটোটাইপ করছি এবং বৈশিষ্ট্যের সম্ভাব্যতা গণনা করার বিষয়ে আমার একটি প্রশ্ন ছিল। ধরা যাক আমার দুটি ক্লাস হয়েছে, আমি কেবল স্প্যাম এবং নন-স্প্যাম ব্যবহার করব যেহেতু সবাই এটি ব্যবহার করে। এবং এর উদাহরণ হিসাবে "ভায়াগ্রা" শব্দটি নেওয়া যাক। আমার প্রশিক্ষণ সেটে …

12 classification  conditional-probability  naive-bayes 

বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা বাড়ানো কেন কর্মক্ষমতা হ্রাস করতে পারে সে সম্পর্কে আমি একটি অন্তর্দৃষ্টি লাভ করার চেষ্টা করছি। আমি বর্তমানে একটি এলডিএ শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করছি যা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে দ্বিচারিতভাবে আরও ভাল পারফর্ম করে তবে আরও বৈশিষ্ট্যগুলি দেখার সময় আরও খারাপ। আমার শ্রেণিবদ্ধকরণ নির্ভুলতা একটি স্তরযুক্ত 10-ভাঁজ এক্সভাল ব্যবহার করে সম্পাদিত …

12 classification  feature-selection 

আমি একটি প্রদত্ত ডেটা সেটের বিপরীতে একটি এসভিএম চালিয়েছি এবং নিম্নলিখিত পর্যবেক্ষণ করেছি: যদি আমি শ্রেণিবদ্ধকারী তৈরির জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা পরিবর্তন করি তবে ফলাফল হিসাবে সমর্থিত ভেক্টরের সংখ্যাও পরিবর্তন করা হবে। আমি এই জাতীয় দৃশ্যের ব্যাখ্যা কীভাবে জানতে চাই।

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick 

সাম্প্রতিক কাগল প্রতিযোগিতার জন্য, আমি (ম্যানুয়ালি) আমার প্রশিক্ষণ সংস্থার জন্য 10 টি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য সংজ্ঞায়িত করেছি, যা পরে এলোমেলো বন শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হবে। তারা একে অপরের সাথে কীভাবে তুলনা করে তা দেখার জন্য আমি নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি সহ ডেটাসেটে পিসিএ চালানোর সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমি দেখেছি যে ~ 98% …

12 classification  pca  random-forest 

লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ এবং বেয়েসের নিয়মের মধ্যে কী সম্পর্ক? আমি বুঝতে পারি যে গ্রুপ বৈকল্পিকের মধ্যে এবং গ্রুপ বৈচিত্রের মধ্যে অনুপাত হ্রাস করার চেষ্টা করে এলডিএ শ্রেণিবদ্ধকরণে ব্যবহৃত হয়, তবে বেয়েস এতে কীভাবে বিধি ব্যবহার করে তা আমি জানি না।

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

আমি একটি এসভিএম ব্যবহার করে বার্তাগুলিকে বিভিন্ন বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করার চেষ্টা করছি। আমি প্রশিক্ষণের সেট থেকে পছন্দসই শব্দ / প্রতীকগুলির একটি তালিকা তৈরি করেছি। প্রতিটি ভেক্টরের জন্য, যা একটি বার্তা উপস্থাপন করে, আমি 1শব্দটি উপস্থিত থাকলে সংশ্লিষ্ট সারিটি সেট করে রেখেছি : "কর্পাস" হ'ল: [মেরি, ছোট, ভেড়া, তারকা, পলক] প্রথম …

12 classification  svm  sparse 

ধরুন আমি একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করছি যেখানে আমি একাধিক ইভেন্টের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি (উদাহরণস্বরূপ, একটি ডাইয়ের রোল এবং একটি মুদ্রার টস উভয়)। বেশিরভাগ অ্যালগরিদম যে আমি মাত্র একটি লক্ষ্য নিয়ে কাজের সাথে পরিচিত, তাই আমি ভাবছি যে এই ধরণের জিনিসটির কোনও মানক পদ্ধতির আছে কিনা। আমি দুটি সম্ভাব্য …

12 machine-learning  classification  predictive-models  multi-class 

ইন স্ট্যানফোর্ড এর মেশিন লার্নিং কোর্সের অ্যান্ড্রু এনজি আইটি মধ্যে এমএল প্রয়োগের উল্লেখ করেছে। কিছুক্ষণ পরে যখন আমি আমাদের সাইটে মাঝারি আকারের (প্রায় 20 কে বট) ডিডোস পেয়েছি তখন আমি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্ক শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করে এর বিরুদ্ধে লড়াই করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমি প্রায় 30 মিনিটের মধ্যে এই অজগর স্ক্রিপ্টটি …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning