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।

4
সফটম্যাক্স বনাম সিগময়েড ফাংশন লজিস্টিক শ্রেণিবদ্ধে?
কোন লজিস্টিক শ্রেণিবদ্ধে ফাংশনের (সফটম্যাক্স বনাম সিগময়েড) পছন্দ কী সিদ্ধান্ত নেয়? ধরুন এখানে 4 টি আউটপুট ক্লাস রয়েছে। উপরের প্রতিটি ফাংশন প্রতিটি শ্রেণীর সঠিক আউটপুট হওয়ার সম্ভাবনা দেয়। তাহলে কোনটি ক্লাসিফায়ারের জন্য নেওয়া উচিত?

8
পরীক্ষার ডেটা প্রশিক্ষণের ডেটা ফাঁস না হয় তা নিশ্চিত করতে আমি কীভাবে সাহায্য করতে পারি?
মনে করুন আমাদের কাছে কোনও ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করছে তবে কেউ সঠিকভাবে পরিসংখ্যান বা মেশিন লার্নিং নীতিগুলিতে পারদর্শী নয়। হতে পারে আমরা সেই ব্যক্তিকে তারা শেখার সাথে সাথে সহায়তা করছি বা হতে পারে সেই ব্যক্তি কোনও ধরণের সফ্টওয়্যার প্যাকেজ ব্যবহার করছেন যার ব্যবহার করার জন্য ন্যূনতম জ্ঞানের প্রয়োজন। এখন এই …

6
আর-তে লজিস্টিক রিগ্রেশনের বিকল্পসমূহ
আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন হিসাবে একই কাজ সম্পাদন করে এমন অনেক অ্যালগরিদম চাই। এটি হল অ্যালগরিদম / মডেল যা কিছু ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল (এক্স) সহ বাইনারি প্রতিক্রিয়া (ওয়াই) এর পূর্বাভাস দিতে পারে। আপনি যদি অ্যালগরিদমের নাম রাখেন, তবে আপনি এটি আর-তে কীভাবে প্রয়োগ করবেন তাও যদি দেখান তবে আমি খুশি হব other …

6
দৃ strongly়ভাবে ভারসাম্যহীন ক্লাস সহ বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ
আমার কাছে একটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে (বৈশিষ্ট্যগুলি, বাইনারি আউটপুট 0 বা 1) আকারে, তবে 1টি খুব কমই ঘটে, তাই 0 এর পূর্বে ভবিষ্যদ্বাণী করে আমি 70% থেকে 90% এর মধ্যে নির্ভুলতা পাই (আমি যে নির্দিষ্ট ডেটা দেখি তার উপর নির্ভর করে) )। এমএল পদ্ধতিগুলি আমাকে একই নির্ভুলতা সম্পর্কে দেয় এবং আমি …

5
ভারসাম্যহীন ডেটা আসলে মেশিন লার্নিংয়ে কখন সমস্যা হয়?
লজিস্টিক রিগ্রেশন , এসভিএম , সিদ্ধান্ত গাছ , ব্যাগিং এবং এই জাতীয় বেশ কয়েকটি অনুরূপ প্রশ্ন ব্যবহার করার সময় ভারসাম্যহীন ডেটা সম্পর্কে আমাদের ইতিমধ্যে একাধিক প্রশ্ন ছিল , এটি কী খুব জনপ্রিয় একটি বিষয় হিসাবে তৈরি করে! দুর্ভাগ্যক্রমে, প্রতিটি প্রশ্নের উত্তর অ্যালগরিদম-নির্দিষ্ট বলে মনে হয়েছে এবং ভারসাম্যহীন ডেটা নিয়ে কাজ …


4
কেন রিগ্রেশনের মাধ্যমে শ্রেণিবিন্যাসের কাছে যেতে হবে না?
আমি মেশিন লার্নিংয়ে দেখেছি এমন কিছু উপাদান বলেছে যে রিগ্রেশনের মাধ্যমে কোনও শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যার কাছে আসা একটি খারাপ ধারণা। তবে আমি মনে করি ডেটা ফিট করার জন্য একটি অবিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন করা সর্বদা সম্ভব এবং বিচ্ছিন্ন শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণী কেটে ফেলা সম্ভব। তাহলে কেন এটি খারাপ ধারণা?

4
শ্রেণিবিন্যাস সম্ভাবনার প্রান্তিকতা
আমার সাধারণভাবে শ্রেণিবিন্যাস সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন আছে। চ শ্রেণিবদ্ধ হতে দিন, যা কিছু তথ্য ডি প্রদত্ত সম্ভাবনার সংকলনকে আউটপুট দেয় সাধারণভাবে, কেউ বলবে: ভাল, যদি পি (সি | ডি)> ০.০, আমরা একটি শ্রেণি নির্ধারণ করব, অন্যথায় 0 (এটি বাইনারি হতে দিন) শ্রেণীবিন্যাস)। আমার প্রশ্নটি হ'ল আমি যদি জানতে পারি যে …

3
লজিস্টিক রিগ্রেশন কেন লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধ?
যেহেতু আমরা লজিস্টিক ফাংশনটি ইনপুটটির একটি লিনিয়ার সংমিশ্রণটিকে একটি অ-রৈখিক আউটপুটে রুপান্তর করতে ব্যবহার করি, তাই কীভাবে লজিস্টিক রিগ্রেশনকে রৈখিক শ্রেণিবদ্ধ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে? লিনিয়ার রিগ্রেশন হিডেন লেয়ার ব্যতীত নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো, সুতরাং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে অ-লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধ হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন কেন লিনিয়ার?

2
সমর্থন ভেক্টর মেশিনের জন্য লিনিয়ার কার্নেল এবং নন-লিনিয়ার কার্নেল?
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ব্যবহার করার সময়, আরবিএফ-এর মতো লিনিয়ার কার্নেল বনাম ননলাইনার কার্নেল বাছাই করার বিষয়ে কোনও গাইডলাইন রয়েছে? আমি একবার শুনেছি যে নন-লিনিয়ার কার্নেল বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা বড় হওয়ার পরে ভাল সম্পাদন করতে পারে না। এই ইস্যুতে কোন রেফারেন্স আছে?

2
এলোমেলো বন অনুমান
আমি এলোমেলো বনে এক ধরণের নতুন তাই আমি এখনও কিছু প্রাথমিক ধারণা নিয়ে লড়াই করছি। লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, আমরা স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণ, ধ্রুব বৈকল্পিকতা ধরে নিই ... যখন আমরা এলোমেলো বন ব্যবহার করি তখন আমরা যে প্রাথমিক অনুমান / অনুমানগুলি করি তা কী কী? মডেল অনুমানের দিক দিয়ে এলোমেলো বন এবং নিষ্পাপ …

6
সময় সিরিজের শ্রেণিবিন্যাসের জন্য বৈশিষ্ট্যগুলি
আমি ভেরিয়েবল দৈর্ঘ্যের এর টাইম সিরিজের উপর ভিত্তি করে (মাল্টিক্লাস) শ্রেণিবদ্ধার সমস্যাটি বিবেচনা করি , অর্থাৎ, , স্বতন্ত্র স্থির আকার এর নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট দ্বারা টাইম বিশ্ব উপস্থাপনার মাধ্যমে , এবং তারপরে এই বৈশিষ্ট্য সেটটিতে মানক শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করুন। আমি না , পূর্বাভাস আগ্রহী অর্থাত অনুমানচ ( এক্স …

4
ভারসাম্যহীন ডেটার বিরুদ্ধে সিদ্ধান্তের গাছ প্রশিক্ষণ
আমি ডেটা মাইনিংয়ে নতুন এবং আমি একটি ডেটা সেটের বিরুদ্ধে সিদ্ধান্ত গাছকে প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি যা অত্যন্ত ভারসাম্যহীন। তবে, আমার ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ নির্ভুলতার সাথে সমস্যা হচ্ছে। উপাত্তগুলি কোর্স অধ্যয়নরত শিক্ষার্থীদের সমন্বয়ে গঠিত এবং ক্লাস ভেরিয়েবল হল কোর্সের স্ট্যাটাস যা দুটি মান রয়েছে - প্রত্যাহার বা বর্তমান। বয়স জাতিতত্ত্ব লিঙ্গ কোর্স ... …

6
ডাউনসাম্পল কেন?
ধরুন আমি এমন একটি শ্রেণিবদ্ধ শিখতে চাই যা পূর্বাভাস দেয় যে কোনও ইমেল স্প্যাম কিনা। এবং ধরুন কেবলমাত্র 1% ইমেল স্প্যাম। সবচেয়ে সহজ কাজটি হ'ল তুচ্ছ শ্রেণিবদ্ধ শিখতে হবে যা বলে যে কোনও ইমেল স্প্যাম নয়। এই শ্রেণিবদ্ধকারী আমাদের 99% নির্ভুলতা দেবে, তবে এটি আকর্ষণীয় কিছু শিখবে না এবং এতে …

9
কীভাবে এফ-পরিমাপের মূল্যবোধ ব্যাখ্যা করবেন?
আমি জানতে চাই কীভাবে চ-পরিমাপের মানগুলির একটি পার্থক্য ব্যাখ্যা করতে হয়। আমি জানি যে চ-পরিমাপটি নির্ভুলতা এবং পুনর্বিবেচনার মধ্যে একটি ভারসাম্যপূর্ণ গড়, তবে আমি এফ-ব্যবস্থাগুলির পার্থক্যের ব্যবহারিক অর্থ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছি। উদাহরণস্বরূপ, যদি শ্রেণিবদ্ধ সি 1 এর 0,4 এবং অন্য শ্রেণিবদ্ধ সি 2 এর যথার্থতা 0.8 থাকে তবে আমরা বলতে …

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.