প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি যখন মাতালাবের নিউরাল নেটওয়ার্ক সরঞ্জামবাক্সটি ব্যবহার করি তখন আমি এই বিভ্রান্তিকরটি পেয়েছি। এটি কাঁচা তথ্য সেটটি তিন ভাগে বিভক্ত করেছে: প্রশিক্ষণ সেট বৈধতা সেট পরীক্ষা সেট আমি অনেক প্রশিক্ষণ বা শেখার অ্যালগরিদম লক্ষ্য করি, ডেটা প্রায়শই 2 ভাগে বিভক্ত হয়, প্রশিক্ষণ সেট এবং পরীক্ষার সেট। আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: বৈধতা …

431 machine-learning  validation 

গত বছর আমি "স্ট্যাটিস্টিক্স বনাম মেশিন লার্নিং, ফাইট!" শিরোনামে ব্রেন্ডন ও'কনর থেকে একটি ব্লগ পোস্ট পড়েছিলাম ! যে দুটি ক্ষেত্রের মধ্যে কিছু পার্থক্য আলোচনা। এন্ড্রু গেলম্যান এর পক্ষে অনুকূল প্রতিক্রিয়া জানিয়েছিলেন : সাইমন ব্লুমবার্গ: আর এর ভাগ্য প্যাকেজ থেকে: উস্কানিমূলকভাবে প্যারাফ্রেজ করতে, 'মেশিন লার্নিং হ'ল পরিসংখ্যানকে কোনও মডেল এবং অনুমানের …

420 machine-learning  pac-learning 

ক্লাস্টার বিশ্লেষণে কে-মানে একটি বহুল ব্যবহৃত পদ্ধতি। আমার বোধগম্যতার জন্য, এই পদ্ধতিটির জন্য কোনও অনুমানের প্রয়োজন হয় না, অর্থাত্ আমাকে একটি ডেটাসেট এবং একটি নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট ক্লাস্টার, কে প্রদান করুন এবং আমি কেবল এই অ্যালগরিদম প্রয়োগ করি যা ক্লাস্টারের স্কোয়ারের মধ্যে স্কোয়ার ত্রুটির যোগফলকে কমিয়ে দেয় (এসএসই) the ত্রুটি। সুতরাং …

365 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

এই 3 টি পদ্ধতির মধ্যে মিল এবং পার্থক্য কী: ব্যাগিং, boosting, স্ট্যাকিং? কোনটি সেরা? এবং কেন? আপনি কি আমাকে প্রত্যেকের জন্য একটি উদাহরণ দিতে পারেন?

245 machine-learning  boosting  ensemble  bagging  model-averaging 

আমি পড়েছি যে 'ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব উচ্চ মাত্রায় ভাল দূরত্ব নয়'। আমি অনুমান করি এই বিবৃতিটির মাত্রিকতার অভিশাপের সাথে কিছু আছে তবে ঠিক কী? এছাড়াও 'উচ্চ মাত্রা' কী? আমি 100 বৈশিষ্ট্য সহ ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব ব্যবহার করে শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং প্রয়োগ করছি applying এই মেট্রিকটি ব্যবহার করা কতগুলি বৈশিষ্ট্য পর্যন্ত 'নিরাপদ'?

239 machine-learning  clustering  distance-functions  metric  high-dimensional 

ডেটা মাইনিং, পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং এবং এআইয়ের মধ্যে পার্থক্য কী? এটি কি সঠিক হবে যে তারা 4 টি ক্ষেত্র খুব অনুরূপ সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করছে তবে বিভিন্ন পদ্ধতির সাথে? তাদের ঠিক কী মিল রয়েছে এবং কোথায় তাদের পার্থক্য রয়েছে? তাদের মধ্যে যদি একধরনের শ্রেণিবিন্যাস হয় তবে তা কী হবে? …

208 machine-learning  data-mining 

একটি স্ট্যান্ডার্ড মেশিন-শেখার দৃশ্যের কল্পনা করুন: আপনি একটি বৃহত্তর মাল্টিভিয়ারেট ডেটাসেটের মুখোমুখি হয়ে আছেন এবং এটি সম্পর্কে আপনার কাছে অস্পষ্ট ধারণা রয়েছে। আপনার যা করা দরকার তা হ'ল আপনার যা কিছু রয়েছে তার ভিত্তিতে কিছু পরিবর্তনশীল সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা। যথারীতি, আপনি ডেটা পরিষ্কার করেন, বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলি দেখুন, কিছু মডেল চালান, …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

আমি নিশ্চিত যে অনেক লোক 'আপনার জন্য আমাকে গুগল করুক' এর লিঙ্কগুলির সাথে প্রতিক্রিয়া জানাবে, তাই আমি বলতে চাই যে আমি এটি বের করার চেষ্টা করেছি তাই দয়া করে আমার বোঝার অভাবটি ক্ষমা করুন, তবে আমি কীভাবে বুঝতে পারি না একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের বাস্তবিক বাস্তবায়ন কাজ করে। আমি ইনপুট স্তর …

187 machine-learning  neural-networks  nonlinear-regression 

আমি ইদানীং লক্ষ্য করেছি যে প্রচুর লোকেরা বিভিন্ন পদ্ধতির টেনসর সমতুল্য বিকাশ করছে (টেনসর ফ্যাক্টরিয়েশন, টেনসর কার্নেল, টপিক মডেলিংয়ের টেনার ইত্যাদি) আমি ভাবছি, হঠাৎ কেন টেনেসারে বিশ্ব মুগ্ধ হয়? বিশেষত অবাক হওয়ার মতো সাম্প্রতিক কাগজপত্র / মানক ফলাফল কি এগুলি নিয়ে এসেছে? এটি পূর্বে সন্দেহযুক্ত তুলনায় গণনাগতভাবে অনেক সস্তা? আমি …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

আমি তাদের মধ্যে আনুষ্ঠানিক পার্থক্য বুঝতে পারি, আমি যেটি জানতে চাই তা হ'ল যখন এটি একটি বনাম অন্যটি ব্যবহারের জন্য আরও প্রাসঙ্গিক। তারা কি সর্বদা প্রদত্ত শ্রেণিবদ্ধকরণ / সনাক্তকরণ সিস্টেমের কর্মক্ষমতা সম্পর্কে পরিপূরক অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে? কখন কাগজে এই দুটো সরবরাহ করা যুক্তিসঙ্গত? একটার বদলে? কোনও বিকল্প (সম্ভবত আরও আধুনিক) …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

আমি জানি যে জেনারেটরিভ অর্থ " ভিত্তিক " এবং বৈষম্যমূলক অর্থ " উপর ভিত্তি করে " তবে আমি কয়েকটি বিষয় নিয়ে বিভ্রান্ত হয়েছি:পি ( y | x )পি( x , y))পি(এক্স,Y)P(x,y)পি( y)| এক্স)পি(Y|এক্স)P(y|x) উইকিপিডিয়া (+ ওয়েবে অনেকগুলি হিট) এসভিএম এবং সিদ্ধান্ত গাছের মতো জিনিসকে বৈষম্যমূলক বলে শ্রেণীবদ্ধ করে। তবে এগুলির …

153 machine-learning  generative-models 

অ-লিনিয়ারিটি শিল্পের স্টেটটি হ'ল গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কে সিগময়েড ফাংশনের পরিবর্তে রেক্টিফাইড লিনিয়ার ইউনিট (আরএলইউ) ব্যবহার করা। সুবিধা কি? আমি জানি যে যখনইএলইউ ব্যবহার করা হয় তখন কোনও নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দ্রুততর হয় এবং এটি আরও জৈবিক অনুপ্রাণিত হয়, অন্যান্য সুবিধাগুলি কী কী? (অর্থাৎ সিগময়েড ব্যবহারের কোনও অসুবিধা)?

141 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

ক্রস-বৈধতার পরে পূর্ণ ডেটাসেট দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া কি সর্বদা ভাল ধারণা ? এটি অন্য উপায়ে রাখুন, আমার ডেটাসেটের সমস্ত নমুনা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং এই নির্দিষ্ট ফিটিংয়ের ওভারফিটগুলি কিনা তা পরীক্ষা করতে সক্ষম হচ্ছেন না ? সমস্যার কিছু পটভূমি: বলুন আমার কাছে একটি পরিবার রয়েছে দ্বারা প্যারামিটারাইজড মডেল । এও …

139 machine-learning  cross-validation  model-selection 

আমি ব্যবহার করছি কিছু শেখার আলগোরিদিম কর্মক্ষমতা নির্ণয় করা কয়েক বার এখন ধা ক্রস বৈধতা, কিন্তু আমি সবসময় আমি মান নির্বাচন করা উচিত হিসেবে হতভম্ব করে থাকেন ।KKKKKK আমি প্রায়শই মান দেখেছি এবং ব্যবহার করেছি , তবে এটি আমার কাছে সম্পূর্ণ স্বেচ্ছাচারী বলে মনে হয় এবং আমি এখন এটির উপর …

136 machine-learning  classification  cross-validation 

আমি বর্তমানে আমার ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করতে একটি রৈখিক কার্নেল সহ একটি এসভিএম ব্যবহার করছি। প্রশিক্ষণের সেটটিতে কোনও ত্রুটি নেই। আমি প্যারামিটার ( ) এর জন্য কয়েকটি মান চেষ্টা করেছি । এটি পরীক্ষার সেটে ত্রুটিটি পরিবর্তন করে নি।CCC10−5,…,10210−5,…,10210^{-5}, \dots, 10^2 এখন আমি ভাবছি: আমি ( rb-libsvm ) ব্যবহার করার জন্য রুবি …

134 machine-learning  svm  libsvm