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।

2
এসভিএম অনুকূল সি এবং গামা পরামিতি নির্ধারণের জন্য কোন অনুসন্ধানের সীমা?
আমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য এসভিএম ব্যবহার করছি এবং আমি লিনিয়ার এবং আরবিএফ কার্নেলের জন্য অনুকূল পরামিতিগুলি নির্ধারণ করার চেষ্টা করছি। লিনিয়ার কার্নেলের জন্য আমি সি নির্ধারণ করতে ক্রস-ভ্যালিডেটেড প্যারামিটার নির্বাচন ব্যবহার করি এবং আরবিএফ কার্নেলের জন্য আমি সি এবং গামা নির্ধারণের জন্য গ্রিড অনুসন্ধান ব্যবহার করি। আমার কাছে 20 (সংখ্যাগত) বৈশিষ্ট্য …
3
নাইভ বেয়েস কীভাবে লিনিয়ার ক্লাসিফায়ার?
আমি এখানে অন্য থ্রেড দেখেছি তবে আমি মনে করি না উত্তরটি প্রকৃত প্রশ্নের সন্তুষ্ট। আমি যা নিয়মিত পড়েছি তা হ'ল নাইভ বেয়েস লিনিয়ার প্রতিক্রিয়া প্রদর্শনের সাহায্যে লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধ (যেমন: এখানে ) (যেমন এটি লিনিয়ার সিদ্ধান্তের সীমানা আঁকায়)। যাইহোক, আমি দুটি গাউসিয়ান মেঘ সিমুলেটেড করে একটি সিদ্ধান্তের সীমানা লাগিয়েছি এবং ফল …
2
আর এ এলোমেলো বনের শ্রেণিবিন্যাসে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের একটি সেটের আপেক্ষিক গুরুত্ব
আমি একটি দিকে ভেরিয়েবল সেট আপেক্ষিক গুরুত্ব নির্ধারণ করতে চাই randomForestআর এ শ্রেণীবিন্যাস মডেল importanceফাংশন প্রদান করে MeanDecreaseGiniপ্রতিটি predictor জন্য মেট্রিক - এটা একটি সেট প্রতিটি predictor জুড়ে এই summing হিসাবে সহজ হিসাবে? উদাহরণ স্বরূপ: # Assumes df has variables a1, a2, b1, b2, and outcome rf <- randomForest(outcome ~ …
3
শ্রেণি ভারসাম্যহীন সমস্যার মূল কারণ কী?
আমি ইদানীং মেশিনে / পরিসংখ্যানগত শিক্ষায় "শ্রেণির ভারসাম্যহীন সমস্যা" সম্পর্কে অনেক চিন্তাভাবনা করেছি এবং এমন অনুভূতিতে আরও গভীরতর হয়ে যাচ্ছি যে আমি কী বুঝতে পারছি তা ঠিক বুঝতে পারছি না। প্রথমে আমার শর্তাদি সংজ্ঞায়িত করতে (বা চেষ্টা করার চেষ্টা করুন): বর্গ ভারসাম্যহীনতা সমস্যা মেশিন / পরিসংখ্যানগত লার্নিং পর্যবেক্ষণ যে কিছু …
3
একটি মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধের গুণমান কীভাবে নির্ধারণ করা যায়
প্রদত্ত দৃষ্টান্ত দিয়ে একটি ডেটাসেটের একসাথে শ্রেণীর যেখানে প্রতিটি উদাহরণের ঠিক এক বর্গ জন্যে N x i y iএক্সআমিএক্সআমিx_iএনএনNএক্সআমিএক্সআমিx_iYআমিYআমিy_i একটি মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষার পর আমি মূলত সঙ্গে একটি টেবিল আছে সত্য বর্গ এবং পূর্বাভাস বর্গ প্রতিটি উদাহরণের জন্য টেস্ট সেট হবে। সুতরাং প্রতিটি উদাহরণের জন্য আমার একটি হয় …
7
পরিসংখ্যান শাখা কি?
গণিতে, বীজগণিত, বিশ্লেষণ, টপোলজি ইত্যাদির মতো শাখা রয়েছে। মেশিন লার্নিংয়ে তদারকি করা হয়, নিরীক্ষণ করা হয় না এবং শক্তিবৃদ্ধি শেখানো হয়। এই শাখাগুলির প্রত্যেকটির মধ্যেই সূক্ষ্ম শাখা রয়েছে যা আরও পদ্ধতিগুলিকে বিভক্ত করে। পরিসংখ্যানের সাথে সমান্তরাল আঁকতে আমার সমস্যা হচ্ছে। পরিসংখ্যানের প্রধান শাখা (এবং উপ-শাখা) কী হবে? একটি নিখুঁত পার্টিশন …
4
প্রশিক্ষণ ডেটা সেটে আমার ক্লাসগুলি কখন ব্যালেন্স করা উচিত?
আমার একটি অনলাইন কোর্স ছিল, যেখানে আমি শিখেছি যে প্রশিক্ষণের ডেটাগুলিতে ভারসাম্যহীন ক্লাসগুলি সমস্যার কারণ হতে পারে, কারণ শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম সংখ্যাগরিষ্ঠ নিয়মের জন্য যায়, কারণ ভারসাম্যহীনতা খুব বেশি হলে এটি ভাল ফলাফল দেয়। একটি অ্যাসাইনমেন্টে একজনকে সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণির আন্ডার স্যাম্পলিংয়ের মাধ্যমে ডেটা ভারসাম্য বজায় রাখতে হয়। তবে এই ব্লগে কেউ …
4
আরওসি বনাম সামগ্রিক নির্ভুলতার বক্ররেখার ক্ষেত্র
আমি আরওসি এর এরিয়া আন্ডার কার্ভ (এওসি) এবং সামগ্রিক নির্ভুলতা সম্পর্কে কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। সামগ্রিক যথাযথতার সাথে আনুপাতিকতা কী এইউসি হবে? অন্য কথায়, যখন আমাদের আরও বৃহত্তর সামগ্রিক নির্ভুলতা থাকবে তখন আমরা অবশ্যই একটি বৃহত এওসি পাব? নাকি এগুলি সংজ্ঞা দিয়ে ইতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত? যদি সেগুলি ইতিবাচকভাবে সম্পর্কিত হয় তবে …
2
নিষ্পাপ বেয়েস এবং বহু বহুবর্ষী নিষ্পাপ বেয়েসের মধ্যে পার্থক্য
আমি এর আগে নাইভ বেইস শ্রেণিবদ্ধের সাথে ডিল করেছি । আমি ইদানীং মাল্টিনোমিয়াল নাইভ বেয়েস সম্পর্কে পড়ছি । এছাড়াও উত্তরোত্তর সম্ভাবনা = (পূর্বের সম্ভাবনা) / (প্রমাণ) । নাইভ বেয়েস এবং মাল্টিনোমিয়াল নাইভ বেয়েসের মধ্যে আমি খুঁজে পেয়েছি একমাত্র প্রধান পার্থক্য মাল্টিনমিয়াল সাদাসিধা বায়েসের হিসাব সম্ভাবনা হতে একটি শব্দ / টোকেন …
6
বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য পরিবর্তনশীল নির্বাচন পদ্ধতি
কি কি পরিবর্তনশীল / বৈশিষ্ট্য নির্বাচন যে আপনার পছন্দ করা লার্নিং সেটে পর্যবেক্ষণ চেয়ে আছে যখন আরো অনেক ভেরিয়েবল বাইনারি শ্রেণীবিভাগ জন্য / বৈশিষ্ট্য? এখানে উদ্দেশ্যটি হল বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি যা সর্বোত্তম শ্রেণিবিন্যাস ত্রুটি হ্রাস করে তা নিয়ে আলোচনা করা। আমরা পারি স্বরলিপি ঠিক করুন: দৃঢ়তা জন্য যাক গ্রুপ থেকে …
2
কীভাবে পরিসংখ্যানগতভাবে মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ারগুলির পারফরম্যান্সের তুলনা করবেন?
আনুমানিক শ্রেণিবদ্ধকরণ নির্ভুলতার ভিত্তিতে, আমি পরীক্ষা করতে চাই যে কোনও শ্রেণিবদ্ধকারী অন্য শ্রেণিবদ্ধের তুলনায় বেস সেটে পরিসংখ্যানগতভাবে আরও ভাল কিনা। প্রতিটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য, আমি বেস সেট থেকে এলোমেলোভাবে একটি প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার নমুনা নির্বাচন করি, মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি এবং মডেলটি পরীক্ষা করি। আমি প্রতিটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য দশ বার এটি করি। …
3
যে শ্রেণিবদ্ধের চেয়ে বেশি নির্ভুল তার চেয়ে কম নির্ভুল এমন শ্রেণিবদ্ধের জন্য কেন এউসি উচ্চতর?
আমার দুটি ক্লাসিফায়ার আছে উ: নিষ্পাপ বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক বি: ট্রি (এককভাবে সংযুক্ত) বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক নির্ভুলতা এবং অন্যান্য ব্যবস্থার ক্ষেত্রে, এ বিয়ের তুলনায় তুলনামূলকভাবে খারাপ সম্পাদন করে তবে আমি যখন আরওসি বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে আর প্যাকেজগুলি আরআরসিআর এবং এউসি ব্যবহার করি তখন দেখা যায় যে এ-এর জন্য এটিসি বি এর জন্য …
1
একটি হালকা মডেল থেকে প্রভাব পুনরাবৃত্তি
আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
1
স্বাধীনতার ডিগ্রি কি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?
আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
3
শ্রেণিবিন্যাসে প্রায় 0-1 টি ক্ষতিতে বিভিন্ন লোকসান ফাংশনগুলি বেছে নেওয়ার প্রভাবগুলি কী কী?
আমরা জানি যে কিছু উদ্দেশ্যমূলক ক্রিয়াগুলি অনুকূলিতকরণ করা সহজ এবং কিছু শক্ত। এবং এমন অনেক ক্ষতির ফাংশন রয়েছে যা আমরা ব্যবহার করতে চাই তবে ব্যবহার করা শক্ত, উদাহরণস্বরূপ 0-1 ক্ষতি। কাজটি করার জন্য আমরা কিছু প্রক্সি ক্ষতি ফাংশন পাই। উদাহরণস্বরূপ, আমরা "আনুমানিক" 0-1 ক্ষতিতে কব্জি ক্ষতি বা লজিস্টিক ক্ষতি ব্যবহার …
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.