প্রশ্ন ট্যাগ «classification»

ইমেজনেট প্রতিযোগিতার জন্য মূল্যায়ন পদ্ধতির একটি (1,000 বিভাগের চিত্রগুলি শ্রেণীবদ্ধ করুন) শীর্ষ -5 ত্রুটি, এর অর্থ কী? দেখুন: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning  classification  computer-vision 

যদি একটি বহু-শ্রেণীর লিনিয়ার বৈষম্য বিশ্লেষণ (বা আমি মাঝে মাঝে একাধিক বৈষম্য বিশ্লেষণও পড়ে থাকি) মাত্রা হ্রাস (বা পিসিএ মাধ্যমে মাত্রা হ্রাসের পরে রূপান্তর) ব্যবহার করা হয় তবে আমি বুঝতে পারি যে সাধারণভাবে একটি "জেড-স্কোর নরমালাইজেশন" (বা মানককরণ) বৈশিষ্ট্যগুলি প্রয়োজনীয় হবে না, এমনকি যদি সেগুলি সম্পূর্ণ ভিন্ন স্কেলের উপর পরিমাপ …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

1) স্কলারনে র‌্যান্ডমফোরেস্টে আমি শ্রেণিবদ্ধের প্রান্তিক (আমার মনে হয় এটি ডিফল্টরূপে 0.5 হয়) কীভাবে পরিবর্তন করতে পারি? 2) আমি কীভাবে স্কলারনে আন্ডার-স্যাম্পল করতে পারি? 3) আমার র্যান্ডমফোরস্ট শ্রেণিবদ্ধের নিম্নলিখিত ফলাফল রয়েছে: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 0.74 0.87 0.80 …

9 classification  random-forest  precision-recall  unbalanced-classes 

আমার একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল রয়েছে (ইলাস্টিক নেট নিয়মিতকরণের সাথে আর গ্ল্যামনেটের মাধ্যমে ফিট) এবং আমি সত্য ধনাত্মক এবং মিথ্যা ধনাত্মকগুলির মধ্যে পার্থক্য সর্বাধিকতর করতে চাই। এটি করার জন্য, নিম্নলিখিত পদ্ধতিটি মাথায় এলো: মানসম্পন্ন লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল ফিট করুন পূর্বাভাস প্রান্তিকতা 0.5 হিসাবে ব্যবহার করে সমস্ত ধনাত্মক পূর্বাভাস শনাক্ত করুন …

9 r  regression  logistic  classification  glmnet 

আমার কাছে 2-শ্রেণীর লেবেলযুক্ত ডেটা রয়েছে যার উপর আমি একাধিক শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করে শ্রেণিবিন্যাস করছি। এবং ডেটাসেটগুলি ভাল ভারসাম্যযুক্ত। ক্লাসিফায়ারদের পারফরম্যান্সটি মূল্যায়ন করার সময়, শ্রেণিবদ্ধকারী কেবল সঠিক ধনাত্মকগুলিই নয়, সত্য negativeণাত্মকগুলিও নির্ধারণ করতে কতটা সঠিক তা বিবেচনা করা দরকার। অতএব, যদি আমি নির্ভুলতা ব্যবহার করি এবং শ্রেণিবদ্ধকারী যদি ধনাত্মক দিকে …

9 classification  roc  model-evaluation  sensitivity-specificity 

আমার ডেটাতে আমার ক্লাস ভেরিয়েবল রয়েছে, হিসাবে চিহ্নিত । এই শ্রেণীর পরিবর্তনশীল মানগুলি হ'ল (বাইনারি)। এর প্রায় সমস্ত পর্যবেক্ষণ 0 হয় (100% এর কাছাকাছি, আরও নিখুঁতভাবে 97%)। আমি বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধকরণের মডেলগুলিতে "পারফরম্যান্স" পরীক্ষা চাই (এটি যথার্থতা হতে পারে)। আমি যা ঘটতে ভয় পাচ্ছি তা হ'ল যদি আমার কাছে এমন একটি …

9 classification  binary-data  model-evaluation 

অন্যান্য তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশলগুলির মধ্যে কীভাবে এলডিএ 'ফিট করে' তার জন্য আমি একটি অনুভূতি পাওয়ার চেষ্টা করছি। আমি ইতিমধ্যে এলডিএ সম্পর্কে এখানে কিছু এলডিএ-এস্কু পোস্ট পড়েছি। আমি পার্সেপট্রনের সাথে ইতিমধ্যে পরিচিত, তবে এখনই এলডিএ শিখছি। এলডিএ তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমের পরিবারে কীভাবে 'ফিট' হয়? এই অন্যান্য পদ্ধতিগুলির তুলনায় এর ত্রুটিগুলি কী …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning 

যখন ভেক্টর মেশিনগুলির সমর্থন করার কথা আসে তখন আমি একজন শিক্ষানবিস। কিছু নির্দেশিকা রয়েছে যা বলছে যে কোনও কার্নেল (যেমন লিনিয়ার, বহুপদী) একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত? আমার ক্ষেত্রে, ওয়েবপৃষ্ঠাগুলিতে তাদের নির্দিষ্ট কিছু তথ্য রয়েছে কিনা তা অনুসারে শ্রেণিবদ্ধ করতে হবে, অর্থাৎ আমার বাইনারি শ্রেণিবদ্ধার সমস্যা আছে। আপনি কি …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

আমার ডেটাসেটে প্রতিটি রেকর্ডের জন্য আমার কাছে নিম্নলিখিত তথ্য রয়েছে (এক্স1 , … , এক্সমি , δ , টি )(এক্স1 ,... ,এক্সমি ,δ ,টি ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে, লক্ষ্য ইভেন্টটি ঘটলে 1 হয় এবং অন্যথায় …

9 classification  survival 

সেটিংস অনেকগুলি অ্যালগরিদমগুলি একটি একক সম্পর্ক বা টেবিলের উপর পরিচালিত হয়, আবার অনেকগুলি বাস্তব-বিশ্ব ডাটাবেস একাধিক সারণীতে তথ্য সঞ্চয় করে (ডোমিংগো, 2003)। প্রশ্ন একাধিক (সম্পর্কিত) সারণীগুলি থেকে কোন ধরণের অ্যালগরিদমগুলি ভালভাবে শিখতে পারে। বিশেষত, আমি সেই অ্যালগরিদমগুলিতে আগ্রহী যেগুলি রিগ্রেশন এবং শ্রেণিবদ্ধকরণ কার্যগুলিতে প্রযোজ্য (নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণমুখী নয়, যেমন লিঙ্কের পূর্বাভাস)। …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

আমার 100 টি বাস্তব-মূল্যবান ভবিষ্যদ্বাণীকের ক্রম সহ একটি ( ক্লাস) শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা রয়েছে যার মধ্যে একটিতে অন্যের তুলনায় অনেক বেশি ব্যাখ্যামূলক শক্তি রয়েছে বলে মনে হয়। আমি অন্যান্য ভেরিয়েবলের প্রভাব আরও গভীর করতে চাই। যাইহোক, স্ট্যান্ডার্ড মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি (এলোমেলো বন, এসভিএম, ইত্যাদি) এক শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণী দ্বারা জলাবদ্ধ হয়ে গেছে …

9 machine-learning  classification 

আমাদের বলি যে একটি শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার জন্য আমার কাছে একগুচ্ছ সারি রয়েছে: এক্স1, । । ।এক্সএন, Yএক্স1,।।।এক্সএন,ওয়াইX_1, ... X_N, Y কোথায় এক্স1, । । । ,এক্সএনএক্স1,।।।,এক্সএনX_1, ..., X_N বৈশিষ্ট্য / ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং ওয়াইওয়াইY সারিটির বৈশিষ্ট্য সংমিশ্রণটি শ্রেণীর সাথে সম্পর্কিত। অনেক বৈশিষ্ট্য সমন্বয় এবং তাদের ক্লাসগুলি ডেটাসেটে পুনরাবৃত্তি হয়, যা আমি …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification 

আমার শোরগোলের সময় সিরিজ রয়েছে যা শূন্য গড় এবং সেই অংশগুলিকে শূন্য গড় ছাড়াই ভাগ করতে হবে। সীমানা যথাসম্ভব যথাযথভাবে সন্ধান করা গুরুত্বপূর্ণ (স্পষ্ট যেখানে সীমাটি নিখুঁতভাবে মিথ্যা বলা কিছুটা বিষয়গত)। আমি মনে করি একটি কুসুম বৈকল্পিক এটি করতে মানিয়ে নেওয়া যেতে পারে তবে যেহেতু কুসুম মূলত একক পরিবর্তনগুলি সন্ধান …

9 time-series  classification  mean  change-point 

আমার ডেটা সেটটি মোট তিনটি সাইটের ধরণের, ইনশোর, মিডচ্যানেল এবং অফশোর-তে মোট মৃত্যুর বা জীবের বেঁচে থাকার সমন্বয়ে গঠিত। নীচের সারণীতে নম্বরগুলি সাইটের সংখ্যা উপস্থাপন করে। 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 আমি জানতে চাই যে সাইটগুলির ধরণের উপর ভিত্তি করে যেখানে 100% …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial