পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য classification

3

নিষ্পাপ বায়েশিয়ান শ্রেণিবদ্ধরা কেন এত ভাল পারফর্ম করে?

শ্রেণীবিন্যাস সমস্যার জন্য নাইভ বেইস শ্রেণিবদ্ধকারী একটি জনপ্রিয় পছন্দ। এর জন্য অনেকগুলি কারণ রয়েছে: "জিটজিস্ট" - প্রায় দশ বছর আগে স্প্যাম ফিল্টারগুলির সাফল্যের পরে ব্যাপক সচেতনতা লিখতে সহজ শ্রেণিবদ্ধ মডেলটি নির্মাণে দ্রুত is মডেলটিকে নতুন করে তৈরি না করেই নতুন প্রশিক্ষণের ডেটা দিয়ে পরিবর্তন করা যেতে পারে যাইহোক, তারা 'নিষ্পাপ' …

38 classification naive-bayes

2

ইমেজনেট: শীর্ষ -১ এবং শীর্ষ -৫ ত্রুটি হার কী?

ইমেজনেট শ্রেণিবদ্ধকরণ কাগজগুলিতে শীর্ষ -1 এবং শীর্ষ -5 ত্রুটি হারগুলি কয়েকটি সমাধানের সাফল্য পরিমাপের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ইউনিট, তবে সেই ত্রুটি হারগুলি কী? ইন ডীপ Convolutional নিউরাল নেটওয়ার্ক সঙ্গে ImageNet ক্লাসিফিকেশন Krizhevsky এট দ্বারা। একক সিএনএন (পৃষ্ঠা 7) ভিত্তিক প্রতিটি সমাধানের কোনও শীর্ষ -5 ত্রুটি হার নেই যখন 5 এবং 7 …

38 classification neural-networks error measurement-error image-processing

3

কোনও বৈশিষ্ট্য ভেক্টর পেতে পুরো নথিতে শব্দ এম্বেডিং প্রয়োগ করুন

তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষার সাথে ব্যবহারের জন্য কোনও বৈশিষ্ট্য ভেক্টরটিতে নথির মানচিত্র তৈরি করতে আমি কী শব্দ এম্বেডিং ব্যবহার করব? একটি শব্দ এমবেডিং প্রতিটি শব্দ মানচিত্র একটি ভেক্টর করার , যেখানে কিছু না খুব-সংখ্যক (যেমন, 500) হয়। জনপ্রিয় শব্দ এম্বেডিংগুলিতে ওয়ার্ড 2vec এবং গ্লোভ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে ।বনাম ∈ আর ঘ ঘwwwv∈Rdv∈Rdv …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

6

অনেক শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের সাথে শ্রেণিবিন্যাস উন্নত করুন

আমি 200,000+ নমুনা এবং নমুনা হিসাবে প্রায় 50 টি বৈশিষ্ট্য সহ একটি ডেটাসেটে কাজ করছি: 10 অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল এবং অন্যান্য 40 ডলার শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল (দেশ, ভাষা, বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্র ইত্যাদি)। এই শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির জন্য আপনার কাছে উদাহরণস্বরূপ 150 টি ভিন্ন দেশ, 50 টি ভাষা, 50 টি বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্র ইত্যাদি রয়েছে ... …

37 machine-learning classification categorical-data random-forest many-categories

3

এসভিএম, ওভারফিটিং, মাত্রিকতার অভিশাপ

আমার ডেটাসেটটি ছোট (120 টি নমুনা) তবে বৈশিষ্ট্যের সংখ্যাটি (1000-200,000) থেকে পৃথক। যদিও আমি বৈশিষ্ট্যগুলির একটি উপসেট বাছাই করতে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করছি, এটি এখনও বেশি মানিয়ে যাবে। আমার প্রথম প্রশ্নটি হল, কীভাবে এসভিএম ওভারফিটিং পরিচালনা করে না। দ্বিতীয়ত, শ্রেণিবিন্যাসের ক্ষেত্রে আমি যখন ওভারফিটিংয়ের বিষয়ে আরও অধ্যয়ন করি তখন আমি এই …

37 classification svm

2

লজিস্টিক রিগ্রেশন বনাম এলডিএ দ্বি-শ্রেণীর শ্রেণিবদ্ধ হিসাবে

আমি লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে পরিসংখ্যানগত পার্থক্য প্রায় আমার মাথা মোড়ানো চেষ্টা করছি । আমার বোধগম্যটি কি ঠিক যে, দুটি শ্রেণির শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য, এলডিএ দুটি সাধারণ ঘনত্বের ফাংশন (প্রতিটি শ্রেণীর জন্য একটি) পূর্বাভাস দেয় যা একটি লিনিয়ার সীমানা তৈরি করে যেখানে তারা ছেদ করে, যেখানে লজিস্টিক …

36 regression logistic classification discriminant-analysis

3

পিসিএ এবং ট্রেন / পরীক্ষা বিভক্ত

আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যার জন্য আমার কাছে বাইনারি লেবেলের একাধিক সেট রয়েছে। প্রতিটি সেট লেবেলের জন্য, আমি একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দিচ্ছি, এটি ক্রস-বৈধকরণের মাধ্যমে মূল্যায়ন করে। আমি মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) ব্যবহার করে মাত্রিকতা হ্রাস করতে চাই। আমার প্রশ্নটি হ'ল: পুরো ডেটাসেটের জন্য একবার পিসিএ করা এবং তারপরে …

35 machine-learning classification pca cross-validation

3

এলোমেলো বনের জন্য ওওবি এবং কনফিউশন ম্যাট্রিক্সকে কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন?

আমি এলোমেলো বন মডেল চালানোর জন্য কারও কাছ থেকে একটি আর স্ক্রিপ্ট পেয়েছি। আমি কিছু কর্মচারী ডেটা দিয়ে এটি সংশোধন করে চালিত করেছি। আমরা স্বেচ্ছাসেবী বিচ্ছিন্নতার পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি। এখানে কিছু অতিরিক্ত তথ্য দেওয়া হল: এটি একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ছিল 0 = কর্মচারী থাকা, 1 = কর্মচারী সমাপ্ত, আমরা …

35 r classification error random-forest

5

অত্যন্ত উচ্চ মাত্রিক শ্রেণিবিন্যাসের জন্য নিখরচায় সেট সেট [বন্ধ]

1000 টিরও বেশি বৈশিষ্ট্য (বা নমুনা পয়েন্ট এতে কার্ভগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকলে) সহ শ্রেণিবিন্যাসের জন্য অবাধে উপলভ্য ডেটা কী ? ফ্রি ডেটা সেটগুলি সম্পর্কে ইতিমধ্যে একটি সম্প্রদায় উইকি রয়েছে: অবাধে উপলভ্য ডেটা নমুনাগুলি সনাক্ত করা তবে এখানে, আরও বেশি কেন্দ্রীভূত তালিকা থাকা আরও ভাল হবে যা আরও সুবিধে করে ব্যবহার করা …

35 machine-learning classification dataset large-data

3

নির্ভুলতার মধ্যে গড় হ্রাস এবং র্যান্ডম ফরেস্ট মডেলগুলিতে গড় হ্রাস জিআইএনআই কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন

র্যান্ডম ফরেস্ট প্যাকেজ থেকে পরিবর্তনশীল গুরুত্ব আউটপুট কীভাবে ব্যাখ্যা করতে হয় তা বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। যথাযথতার গড় হ্রাসকে সাধারণত "প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মানগুলিকে অনুমতি দেওয়া থেকে মডেল নির্ভুলতার হ্রাস" হিসাবে বর্ণনা করা হয়। এটি পুরোপুরি বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে বা বৈশিষ্ট্যের মধ্যে নির্দিষ্ট মান সম্পর্কে কোনও বিবৃতি? উভয় ক্ষেত্রেই, মডেল থেকে …

34 r machine-learning classification random-forest

3

টি-এসএনই কেন ক্লাস্টারিং বা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মাত্রিকতা হ্রাস কৌশল হিসাবে ব্যবহৃত হয় না?

সাম্প্রতিক একটি কার্যভারে, আমাদের এমএনআইএসটি সংখ্যাগুলিতে পিসিএ ব্যবহার করতে মাত্রাটি হ্রাস করতে x৪ (৮ x 8 চিত্র) থেকে ২ এ নামিয়ে আনতে বলা হয়েছিল। তারপরে আমাদের গাউসীয় মিশ্রণ মডেল ব্যবহার করে অঙ্কগুলি ক্লাস্টার করতে হয়েছিল। কেবলমাত্র 2 প্রধান উপাদান ব্যবহার করে পিসিএ পৃথক ক্লাস্টার দেয় না এবং ফলস্বরূপ মডেল দরকারী …

34 classification clustering pca dimensionality-reduction tsne

3

কেন একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের ম্যানুয়ালি গণনা করা, এবং আর-তে সীমাবদ্ধতা () ফাংশন ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে?

প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …

34 r regression logistic confidence-interval profile-likelihood correlation mcmc error mixture measurement data-augmentation r logistic goodness-of-fit r time-series exponential descriptive-statistics average expected-value data-visualization anova teaching hypothesis-testing multivariate-analysis r r mixed-model clustering categorical-data unsupervised-learning r logistic anova binomial estimation variance expected-value r r anova mixed-model multiple-comparisons repeated-measures project-management r poisson-distribution control-chart project-management regression residuals r distributions data-visualization r unbiased-estimator kurtosis expected-value regression spss meta-analysis r censoring regression classification data-mining mixture

3

'দুর্বল শিক্ষার্থী' বলতে কী বোঝায়?

'দুর্বল শিক্ষানবিশ' শব্দটির অর্থ কি কেউ আমাকে বলতে পারেন? এটি কি একটি দুর্বল অনুমান বলে মনে করা হচ্ছে? দুর্বল শিক্ষানবিশ এবং দুর্বল শ্রেণিবদ্ধের মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত। দুটোই কি এক রকম নাকি কিছু পার্থক্য আছে? অ্যাডাবোস্ট আলগোরিদিমে T=10,। এর অর্থ কী? আমরা কেন নির্বাচন করব T=10?

34 classification svm terminology adaboost pac-learning

4

অজগরে সিআরএফ এর বাস্তবায়ন

সেখানে একটি জনপ্রিয় বাস্তবায়ন শর্তসাপেক্ষ এলোমেলো ক্ষেত্রসমূহ মধ্যে পাইথন ? আমি বহুল ব্যবহৃত এবং জনপ্রিয় যে কোনও খুঁজে পাচ্ছি না!

32 machine-learning classification python conditional-random-field

6

পাঠ্যের পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস

আমি পরিসংখ্যান ব্যাকগ্রাউন্ড ছাড়াই একজন প্রোগ্রামার এবং আমি বর্তমানে প্রাক সংজ্ঞায়িত বিভাগগুলিতে শ্রেণীবদ্ধ করতে চাই এমন বিভিন্ন নথির বিভিন্ন সংখ্যার জন্য বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতিগুলি দেখছি। আমি কেএনএন, এসভিএম এবং এনএন সম্পর্কে পড়ছি। তবে শুরু করতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। আপনি কি সংস্থান সুপারিশ করবেন? আমি সিঙ্গল ভেরিয়েবল এবং মাল্টি ভেরিয়েবল …

32 classification information-retrieval text-mining

প্রশ্ন ট্যাগ «classification»