প্রশ্ন ট্যাগ «data-mining»

পূর্বের অজানা নিদর্শনগুলি আবিষ্কার করতে ডেটা মাইনিং একটি ডাটাবেস প্রসঙ্গে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার থেকে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে। এই হিসাবে, পদ্ধতিগুলি সাধারণত অপ্রচলিত হয়। এটি নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত তবে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে অভিন্ন নয়। ডেটা মাইনিংয়ের মূল কাজগুলি হ'ল ক্লাস্টার বিশ্লেষণ, আউটলেট সনাক্তকরণ এবং সমিতি বিধিগুলির খনন।

2
পূর্ববর্তী ইভেন্টগুলির সময়ের উপর ভিত্তি করে পরবর্তী ঘটনাটি কখন ঘটে যায় তা কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করবেন?
আমি একটি উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থী এবং আমি একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামিং প্রকল্পে কাজ করছি, তবে হাই স্কুল পরিসংখ্যান কোর্সের বাইরে পরিসংখ্যান এবং মডেলিংয়ের ডেটা সম্পর্কে আমার অনেক অভিজ্ঞতা নেই তাই আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। মূলত, আমার কাছে একটি যুক্তিসঙ্গতভাবে বড় তালিকা রয়েছে (যে কোনও পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বা পদক্ষেপের জন্য অনুমানগুলি পূরণ …

7
মেশিন লার্নিংয়ে বায়াসড ডেটা
আমি ডেটা মেশিন লার্নিং প্রকল্পে ডেটা নিয়ে কাজ করছি যা ইতিমধ্যে (প্রচুর) ডেটা নির্বাচনের পক্ষপাতদুষ্ট। ধরে নেওয়া যাক আপনার কাছে কঠোর কোডেড বিধিগুলির একটি সেট রয়েছে। এটি প্রতিস্থাপনের জন্য আপনি কীভাবে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করবেন, যখন এটি ব্যবহার করতে পারে এমন সমস্ত ডেটা সেই ডেটা যা ইতিমধ্যে সেই …

3
ইন্টারেক্টিভ ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন কখন ব্যবহার করা কার্যকর?
: যদিও একটি টক আমি শীঘ্রই দেব জন্য প্রস্তুতি, আমি সম্প্রতি দুটি প্রধান (ফ্রি) ইন্টারেক্টিভ ডেটা ঠাহর জন্য সরঞ্জামের মধ্যে খনন শুরু GGobi এবং mondrian - উভয় প্রস্তাব ক্ষমতা একটি মহান পরিসীমা (এমনকি যদি তারা একটি বিট বগী)। আমি উচ্চারণে আপনার সাহায্যের জন্য জিজ্ঞাসা করতে চাই (নিজের কাছে এবং আমার …

2
কোন পরিস্থিতিতে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিনগুলি এলোমেলো বনগুলিকে ছাপিয়ে যায়?
ফ্রেডম্যানের গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিনটি কি ব্রেইম্যানের র্যান্ডম ফরেস্টের চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারে ? যদি তা হয় তবে কোন পরিস্থিতিতে বা কোন ধরণের ডেটা সেট জিবিএমকে আরও উন্নত করতে পারে?

2
অত্যন্ত ভারসাম্যহীন ডেটা সেটের জন্য প্রশিক্ষণের পন্থা
আমি একটি অত্যন্ত ভারসাম্যহীন পরীক্ষা ডেটা সেট আছে। পজিটিভ সেটটিতে 100 টি কেস থাকে এবং নেগেটিভ সেটটিতে 1500 টি কেস থাকে। প্রশিক্ষণের পক্ষে, আমার কাছে আরও বড় প্রার্থী পুল রয়েছে: ইতিবাচক প্রশিক্ষণ সেটটিতে 1200 টি এবং নেতিবাচক প্রশিক্ষণের সেটটিতে 12000 কেস রয়েছে। এই ধরণের দৃশ্যের জন্য আমার বেশ কয়েকটি পছন্দ …

3
ডেটা মিশ্রণ কী?
এই শব্দটি পদ্ধতি সম্পর্কিত থ্রেডগুলিতে প্রায়শই উপস্থিত হয় । ডেটা মাইনিং এবং স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিংয়ে কি কোনও নির্দিষ্ট পদ্ধতির মিশ্রণ করা হয় ? আমি গুগল থেকে কোনও প্রাসঙ্গিক ফলাফল পেতে পারি না। দেখে মনে হচ্ছে মিশ্রণটি অনেকগুলি মডেল থেকে ফলাফলগুলি মিশ্রিত করছে এবং এর ফলে আরও ভাল ফলাফল হয়। এমন কোনও …

10
ডেটা মাইনিং সফটওয়্যার সরঞ্জামগুলির একটি সমীক্ষা
যদিও আমি ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে প্রশিক্ষণ পেয়েছি, তবে আমি দেখতে পাচ্ছি যে আমি ডেটা মাইনিংয়ের প্রতি আরও আগ্রহী হয়ে উঠছি। এখনই আমি ক্ষেত্রটি আরও তদন্ত করার চেষ্টা করছি। বিশেষত, আমি বুঝতে চাই যে বিভিন্ন বিভাগের সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলি বিদ্যমান এবং কোন সরঞ্জামগুলি প্রতিটি বিভাগে উল্লেখযোগ্য এবং কেন। (দ্রষ্টব্য যে আমি "সেরা" সরঞ্জামগুলি …

4
সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলির অর্থ?
আমি সুপারিশকারী সিস্টেমগুলির জন্য ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টেরাইজেশন মডেলগুলি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আমি সবসময় 'সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি' পড়ি, তবে এর অর্থ কী? আমি জানি একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের জন্য বৈশিষ্ট্যটি কী বোঝায় তবে আমি সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলির ধারণাটি বুঝতে পারি না। আমি যে বিষয়ের সন্ধান করতে পারি তার প্রতিটি কাগজ ঠিক খুব অগভীর। সম্পাদনা: …

1
লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং সমর্থন ভেক্টর মেশিনের মধ্যে পার্থক্য?
আমি জানি যে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি হাইপারপ্লেন আবিষ্কার করে যা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি পৃথক করে। আমি আরও জানি যে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনগুলি সর্বোচ্চ মার্জিনের সাথে হাইপারপ্লেনটি সন্ধান করে। আমার প্রশ্ন: লজিস্টিক রিগ্রেশন (এলআর) এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের (এসভিএম) মধ্যে পার্থক্য কি এলআর এমন কোনও হাইপারপ্লেন খুঁজে পায় যা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি পৃথক …

3
কেন আমরা অন্যান্য অ্যালগরিদমের পরিবর্তে কে-মাধ্যম ব্যবহার করব?
আমি কে-মাধ্যম সম্পর্কে গবেষণা করেছি এবং এগুলি আমি পেয়েছি: কে-মেনস হ'ল একটি সহজ অ্যালগরিদম যা জ্ঞাত ক্লাস্টারিং সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য নিরীক্ষণযোগ্য শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে। এটি বড় ডেটাসেটের সাথে সত্যই ভাল কাজ করে। তবে কে-মিনের অপূর্ণতা রয়েছে যা হ'ল: আউটলিয়ার এবং গোলমালগুলির প্রতি দৃ St় সংবেদনশীলতা অ-বৃত্তাকার ক্লাস্টার আকৃতির …

2
কোয়ান্টাইল মডেলিংয়ে মডেল পারফরম্যান্স
আমি কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন (উদাহরণস্বরূপ gbmবা quantregআর এর মাধ্যমে ) ব্যবহার করছি - মিডিয়ানের দিকে মনোনিবেশ না করে পরিবর্তে একটি উচ্চতর কোয়ান্টাইল (উদাঃ 75 তম)। ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ের ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসে আমি মডেলটি কতটা পরীক্ষার সেটটিতে ফিট করে তা কোনও ব্যবসায়ী ব্যবহারকারীকে বর্ণনা করতে সক্ষম হতে চাই measure আমার প্রশ্নটা কেমন? অবিচ্ছিন্ন …

3
যথাযথ বিশ্লেষণ কৌশল এবং পরীক্ষা নির্বাচন করতে সহায়তা করার জন্য ফ্লোচার্ট
যেহেতু পরিসংখ্যানগত জ্ঞানের প্রয়োজন তবে তিনি কোনও আনুষ্ঠানিকভাবে প্রশিক্ষিত পরিসংখ্যানবিদ নন, আমি কোনও নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের জন্য সঠিক পদ্ধতির চয়ন করতে আমাকে সহায়তা করার জন্য একটি ফ্লোচার্ট (বা কোনও ধরণের সিদ্ধান্তের গাছ) পাওয়া আমার পক্ষে সহায়ক হবে (যেমন। "আপনি কি এটি দরকার এবং এটি এবং এটি জানুন এবং ডেটাটিকে সাধারণভাবে …

4
এখানে কি কোনও অ-দূরত্ব ভিত্তিক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম রয়েছে?
দেখে মনে হচ্ছে যে কে-মানে এবং অন্যান্য সম্পর্কিত অ্যালগরিদমগুলির জন্য, ক্লাস্টারিং পয়েন্টগুলির মধ্যে দূরত্ব গণনা করে based এমন কি আছে যে এটি ছাড়া কাজ করে?

3
ফ্যাক্টরাইজেশন মেশিন এবং ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশনের মধ্যে পার্থক্য?
আমি সুপারিশকারী সিস্টেমে ফ্যাক্টরাইজেশন মেশিন শব্দটি এসেছি। আমি জানি ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশনটি সুপারিশকারী সিস্টেমগুলির জন্য কী তবে ফ্যাক্টরাইজেশন মেশিনগুলি কখনও শুনেনি। তাহলে পার্থক্য কী?

2
শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন গাছের পিছনে গণিত
কেউ কি কার্টে শ্রেণিবিন্যাসের পিছনে কিছু গণিত ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করতে পারে? আমি বুঝতে চাইছি কীভাবে দুটি প্রধান পর্যায় ঘটে। উদাহরণস্বরূপ আমি একটি ডেটাসেটে একটি কর্ট শ্রেণিবদ্ধকারীকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি এবং এর ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পারফরম্যান্স চিহ্নিত করতে একটি টেস্টিং ডেটাসেট ব্যবহার করেছি তবে: গাছের প্রাথমিক মূলকে কীভাবে বেছে নেওয়া হয়? কেন এবং …

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.