প্রশ্ন ট্যাগ «classification»

আমি একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দিতে চাই, এসভিএম, বা এলোমেলো বন, বা অন্য কোনও শ্রেণিবদ্ধকে বলতে চাই। ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হল 1000 স্তরের বিশিষ্ট পরিবর্তনশীল। এই পরিবর্তনশীল স্তরের সংখ্যা হ্রাস করার সর্বোত্তম উপায় কী। আর combine.levels()-তে হ্মিস্ক প্যাকেজে ডাকা একটি ফাংশন রয়েছে যা বিরল স্তরের সাথে সংযুক্ত, তবে আমি অন্যান্য …

11 classification  svm  random-forest  many-categories 

"এ হায়ারারকিকাল উপস্থাপনা মাপযোগ্য তত্ত্বাবধান ছাড়াই শেখার জন্য Convolutional গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক লি এবং দ্বারা"। আল। ( পিডিএফ ) কনভলিউশনাল ডিবিএন এর প্রস্তাবিত এছাড়াও চিত্রটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য পদ্ধতিটি মূল্যায়ন করা হয়। এটিকে যৌক্তিক মনে হচ্ছে, কারণ এখানে প্রাকৃতিক স্থানীয় চিত্র বৈশিষ্ট্য রয়েছে যেমন ছোট কোণ এবং প্রান্ত ইত্যাদি ইন " …

11 classification  unsupervised-learning  intuition  deep-belief-networks 

যেমনটি আমি বুঝতে পেরেছি, কে-এনএন একটি অলস শিক্ষণার্থী অ্যালগরিদম এবং এটির প্রশিক্ষণের একটি পর্বের প্রয়োজন নেই। তাহলে আমাদের .fit()স্কেলার্ন ব্যবহার করার দরকার কেন এবং যখন আমরা এটি ব্যবহার করি তখন কী ঘটে?

11 classification  scikit-learn  k-nearest-neighbour 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

আমার কাছে শব্দের একটি তালিকা রয়েছে যা বিভিন্ন স্ব-সংজ্ঞায়িত বিভাগের অন্তর্ভুক্ত। প্রতিটি বিভাগের নিজস্ব প্যাটার্ন রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ, একটি বিশেষ অক্ষরের সাথে একটি নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্য থাকে, অন্য একটি অক্ষর উপস্থিত থাকে যা কেবলমাত্র "শব্দ", এই বিভাগে ঘটে ...)। উদাহরণ স্বরূপ: "ABC" -> type1 "ACC" -> type1 "a8 219" -> type2 "c …

11 machine-learning  classification  similarities  supervised-learning 

আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যেখানে মিথ্যা ধনাত্মকতা না থাকা আরও গুরুত্বপূর্ণ; বেশ কিছু মিথ্যা নেগেটিভ ঠিক আছে। উদাহরণস্বরূপ আমি স্ক্লার্নে একগুচ্ছ ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করেছি, তবে আমি মনে করি তাদের মধ্যে কারও স্পষ্টরূপে নির্ভুলতা-রিক্যাল ট্রেডঅফ সামঞ্জস্য করার ক্ষমতা নেই (তারা বেশ ভাল ফলাফল দেয় তবে সামঞ্জস্যযোগ্য নয়)। কোন …

11 classification  precision-recall 

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 

যেহেতু আমার খুব ভারসাম্যহীন ডেটাসেট রয়েছে (9% ইতিবাচক ফলাফল), তাই আমি সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে একটি স্পষ্টতা-রিক্যাল রেখাঙ্কনটি কোনও আরওসি বক্ররের চেয়ে বেশি উপযুক্ত। আমি পিআর বক্ররেখা (.49, যদি আপনি আগ্রহী হন) এর অধীনে ক্ষেত্রের আনুষাঙ্গিক সংক্ষিপ্তসার পরিমাপটি পেয়েছি তবে কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করবেন তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই। আমি শুনেছি …

11 classification  precision-recall  auc 

আমি যে কাগজটি পড়ছি তার মতে, জেফরিস এবং মতুসিতা দূরত্ব সাধারণত ব্যবহৃত হয়। তবে নীচের সূত্রটি ব্যতীত আমি এটিতে বেশি তথ্য খুঁজে পাইনি জেএমডি (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} এটি বর্গমূল ব্যতীত ইউক্যালিডিয়ান দূরত্বের সমান E (x, y) =∑(xi−yi)2−−−−−−−−−−√2∑(xi−yi)22\sqrt[2]{\sum(x_i-y_i)^2} শ্রেণিবিন্যাসের শর্তে জেএম দূরত্ব ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের চেয়ে বেশি নির্ভরযোগ্য বলে দাবি করা হয়। …

11 classification  k-nearest-neighbour  euclidean 

আমি একটি বীমা ঝুঁকিপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল বিকাশ নিয়ে কাজ করছি। এই মডেলগুলি "বিরল ঘটনা" যেমন বিমানের নো-শো পূর্বাভাস, হার্ডওয়্যার ত্রুটি সনাক্তকরণ ইত্যাদির মতো I । হাই স্কুল পরিসংখ্যান কোর্সের বাইরে পরিসংখ্যান এবং মডেলিংয়ের ডেটা সম্পর্কে আমার খুব বেশি অভিজ্ঞতা নেই, তাই আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়ছি। প্রথম চিন্তা হিসাবে, আমি একটি …

11 classification  predictive-models  scikit-learn  poisson-process 

আমার 1000 টি ধনাত্মক সহ 100,000 পর্যবেক্ষণ (9 ডামি সূচক ভেরিয়েবল) রয়েছে। লজিস্টিক রিগ্রেশন এই ক্ষেত্রে ভাল কাজ করা উচিত তবে কাটফফ সম্ভাব্যতা আমার ধাঁধা দেয়। সাধারণ সাহিত্যে, আমরা 1s এবং 0 এর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য 50% কাটঅফ বেছে নিই। আমার মডেল ~ 1% এর সর্বোচ্চ মূল্য দেয় বলে আমি …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

একটি ছোট ভেরিয়েবলের সেট নির্ধারণের জন্য আমি 17 টি পরিমাণগত ভেরিয়েবলের উপর পিসিএ চালিয়েছি, এটি প্রধান উপাদান, দুটি শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য তদারকি করা মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হতে পারে। পিসিএর পরে পিসি 1 ডেটাতে 31% পার্থক্য রাখে, পিসি 2 অ্যাকাউন্টে 17%, পিসি 3 10%, পিসি 4 অ্যাকাউন্ট 8%, পিসি 5 অ্যাকাউন্ট …

11 machine-learning  classification  pca  dimensionality-reduction 

ধরা যাক আমার কাছে ক্লাস লেবেলের সাথে সংযুক্ত উদাহরণ রয়েছে। এটা কোন ব্যাপার না কিভাবে এই দৃষ্টান্ত লেবেল করা হয়েছে, কিন্তু কিভাবে নির্দিষ্ট তাদের বর্গ সদস্যপদ। প্রতিটি ইনস্ট্যানস ঠিক এক শ্রেণির অন্তর্গত । ধরা যাক আমি 1 থেকে 3 (যথাক্রমে অনিশ্চিত, খুব নির্দিষ্ট) থেকে যায় এমন নামমাত্র বৈশিষ্ট্য সহ প্রতিটি …

11 classification  weka  uncertainty 

এলোমেলো বন গঠনের জন্য আমি যে পদ্ধতিটির সাথে পরিচিত সেগুলি নিম্নরূপ: ( http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm থেকে ) বনে একটি গাছ তৈরি করতে আমরা: আকার N এর একটি নমুনা বুটস্ট্র্যাপ করুন যেখানে N আমাদের প্রশিক্ষণের সেটের আকার। এই গাছের প্রশিক্ষণ সেট হিসাবে বুটস্ট্র্যাপযুক্ত নমুনাটি ব্যবহার করুন। গাছের প্রতিটি নোডে এলোমেলোভাবে আমাদের এম বৈশিষ্ট্যগুলির …

11 machine-learning  classification  random-forest 

আমি একটি বহুবিধ পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য 2 টি পৃথক শ্রেণিবদ্ধকে তুলনা করতে চাই যাতে বড় প্রশিক্ষণের ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়। 2 শ্রেণিবদ্ধের সাথে তুলনা করার জন্য আমার আরওসি বক্ররেখা বা শিখন বক্র ব্যবহার করা উচিত কিনা তা নিয়ে আমি সন্দেহ করছি। একদিকে, শেখার বক্ররেখাগুলি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের আকার নির্ধারণের জন্য …

11 machine-learning  classification  roc  accuracy