প্রশ্ন ট্যাগ «discriminant-analysis»

আমার কাছে 15 কে লেবেলযুক্ত নমুনা (10 টি গোষ্ঠী) নিয়ে একটি ডেটা সেট রয়েছে। আমি মাত্রিকতা হ্রাস 2 টি মাত্রায় প্রয়োগ করতে চাই, এটি লেবেলের জ্ঞানের বিবেচনায় নেবে। আমি যখন পিসিএর মতো "স্ট্যান্ডার্ড" অব্যবহৃত ত্রিমাত্রিকতা হ্রাস কৌশলগুলি ব্যবহার করি, তখন স্ক্যাটার প্লটটির পরিচিত লেবেলের সাথে কোনও সম্পর্ক নেই বলে মনে …

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis 

আমি প্রায়শই পিসিএ (কয়েক হাজার ভেরিয়েবল এবং কয়েক ডজন বা শত শত নমুনা সহ অলমিক্স ডেটা) ব্যবহার করে আমার মাল্টিভিয়ারেট ডেটা নির্ণয় করতাম। ডেটা প্রায়শই কয়েকটি গোষ্ঠী সংজ্ঞায়িত বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধ স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির সাথে পরীক্ষাগুলি থেকে আসে এবং আগ্রহী গোষ্ঠীর মধ্যে একটি বিভাজন দেখায় এমনগুলি খুঁজে পাওয়ার আগে আমাকে প্রায়শই কয়েকটি …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

দৃশ্যত, ফিশার বিশ্লেষণের লক্ষ্য একইসাথে শ্রেণীর বিভাজনকে সর্বাধিক করে তোলা এবং শ্রেণীর অভ্যন্তরে বিভাজনকে হ্রাস করা। একটি পরিবর্তনশীল এর বৈষম্য ক্ষমতার একটি দরকারী পরিমাপ অত: পর তির্যক পরিমাণ দেওয়া হয়: ।Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html আমি বুঝতে পারি যে p x pবিটুইন ( বি ) এবং ইনভার-ক্লাস ( ডাব্লু ) ম্যাট্রিকের আকার ( …

13 algorithms  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  sums-of-squares 

গাউসীয় বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ মডেলগুলি শিখে এবং তারপরে সুতরাং, তারা জেনারেটরি মডেল। তবে কেন এটিকে বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ বলা হয়? যদি এটি হয় কারণ আমরা শেষ পর্যন্ত ক্লাসগুলির মধ্যে একটি বৈষম্যমূলক বক্ররেখা অর্জন করি, তবে এটি সমস্ত উত্পাদক মডেলের ক্ষেত্রে ঘটে।P(x|y)P(x|y)P(x|y)P(y|x)=P(x|y)Pprior(y)Σg∈YP(x|g)Pprior(g).P(y|x)=P(x|y)Pprior(y)Σg∈YP(x|g)Pprior(g).P(y|x) = \frac{P(x|y)P_{prior}(y)}{\Sigma_{g \in Y} P(x|g) P_{prior}(g) }.

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

আমি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি এবং আমি নিম্নলিখিত প্রশ্নের মধ্যে চলে এসেছি। সমান পূর্ববর্তী শ্রেণীর সম্ভাব্যতা সহ একটি দ্বি-শ্রেণীর শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটি বিবেচনা করুনP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} এবং প্রদত্ত প্রতিটি ক্লাসে উদাহরণগুলির বিতরণ p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ এবং বেয়েসের নিয়মের মধ্যে কী সম্পর্ক? আমি বুঝতে পারি যে গ্রুপ বৈকল্পিকের মধ্যে এবং গ্রুপ বৈচিত্রের মধ্যে অনুপাত হ্রাস করার চেষ্টা করে এলডিএ শ্রেণিবদ্ধকরণে ব্যবহৃত হয়, তবে বেয়েস এতে কীভাবে বিধি ব্যবহার করে তা আমি জানি না।

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

লিনিয়ার বৈষম্যমূলক শিক্ষার্থীদের মধ্যে শ্রেণি বিচ্ছিন্নতার একটি ভাল পরিমাপের উদাহরণ হ'ল ফিশারের লিনিয়ার বৈষম্য অনুপাত। বৈশিষ্ট্য সেটগুলি লক্ষ্য ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে ভাল বর্গ বিভাজন সরবরাহ করে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য কি আরও দরকারী মেট্রিক রয়েছে? বিশেষত, আমি লক্ষ্য শ্রেণীর বিচ্ছেদকে সর্বাধিকীকরণের জন্য ভাল মাল্টিভিয়ারেট ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলি সন্ধান করতে আগ্রহী এবং …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

মূল উপাদান বিশ্লেষণের মাধ্যমে প্রাপ্ত মূল্যগুলির দ্বি-দ্বি ব্যবহার করে, প্রতিটি নীতি উপাদান তৈরি করে এমন ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি অন্বেষণ করা সম্ভব। লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণের মাধ্যমেও কি এটি সম্ভব? প্রদত্ত উদাহরণগুলি ব্যবহার করে ডেটা হ'ল "এডগার অ্যান্ডারসনের আইরিস ডেটা" ( http://en.wikedia.org/wiki/Iris_flower_data_set )। আইরিস ডেটা এখানে : id SLength SWidth PLength PWidth species …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

আমি এই নিবন্ধটি মূল উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ এবং একাধিক বৈষম্য বিশ্লেষণ (লিনিয়ার বৈষম্য বিশ্লেষণ) এর মধ্যে পার্থক্য নিয়ে পড়ছি এবং আমি কেন এমডিএ / এলডিএর চেয়ে পিসিএ ব্যবহার করবে তা বোঝার চেষ্টা করছি। ব্যাখ্যাটির সংক্ষিপ্তসার নিম্নরূপ: মোটামুটি পিসিএ ভাষায় আমরা সর্বোচ্চ বৈকল্পের অক্ষগুলি সন্ধান করার চেষ্টা করছি যেখানে ডেটা সর্বাধিক …

10 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

আমি এলডিএ করার 2 টি পদ্ধতি, বায়সিয়ান পদ্ধতির এবং ফিশারের পদ্ধতির জানি । ধরা যাক আমাদের কাছে ডেটা , যেখানে হল মাত্রিক পূর্বাভাসকারী এবং হ'ল শ্রেণীর নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল ।( x , y))(x,y)(x,y)এক্সxxপিppYyyকেKK বায়েশিয়ান পদ্ধতির দ্বারা আমরা পশ্চাদপদ , এবং হিসাবে বইগুলিতে বলেছে গাউসিয়ান, আমাদের এখন th হিসাবে ক্লাসের জন্য বৈষম্যমূলক …

10 discriminant-analysis 

আমি ভাবছিলাম যে কেউ আমাকে কুর্তোসিস সম্পর্কে তথ্য সাহায্য করতে পারে (অর্থাত আপনার ডেটা হ্রাস করার জন্য এটি রূপান্তর করার কোনও উপায় আছে?) আমার কাছে একটি প্রশ্নপত্র ডেটাসেট রয়েছে যাতে প্রচুর পরিমাণে কেস এবং ভেরিয়েবল থাকে। আমার কয়েকটি ভেরিয়েবলের জন্য, ডেটাগুলি বেশ উচ্চ কুর্তোসিস মানগুলি (অর্থাত্ একটি লেপটোকুর্টিক বিতরণ) দেখায় …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric 

কে-মানেগুলির মতো ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের ফলাফলগুলিতে বৈষম্য বিশ্লেষণ (ডিএ) ব্যবহার করার যুক্তি কী, আমি যেমন সময়ে সময়ে সাহিত্যে দেখি (মূলত মানসিক ব্যাধিগুলির ক্লিনিকাল সাবটাইপিংয়ের উপর)? ক্লাস্টার নির্মাণের সময় যে ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহৃত হয়েছিল তার উপর গ্রুপ পার্থক্যের জন্য সাধারণত এটি পরীক্ষা করার পরামর্শ দেওয়া হয় না যেহেতু তারা শ্রেণি (শ্রেনী। শ্রেণীর মধ্যে) …

10 clustering  discriminant-analysis 

আমি বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ অধ্যয়ন করছি, তবে বেশ কয়েকটি পৃথক ব্যাখ্যার পুনর্মিলন করতে আমার একটি কঠিন সময় কাটাচ্ছে। আমি বিশ্বাস করি যে আমি অবশ্যই কিছু মিস করছি, কারণ আমি এর আগে (পার্থক্য) এর বৈষম্যের মাত্রার আগে কখনও মুখোমুখি হইনি। বলা হচ্ছে, এই ওয়েবসাইটে বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ সম্পর্কিত প্রশ্নের সংখ্যা এটির জটিলতার প্রমাণ …

10 multivariate-analysis  discriminant-analysis 

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 

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