প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি দেখেছি লোকেরা এসভিএম এবং কার্নেলগুলিতে প্রচুর প্রচেষ্টা করেছে এবং তারা মেশিন লার্নিংয়ের একটি স্টার্টার হিসাবে বেশ আকর্ষণীয় দেখায়। তবে আমরা যদি আশা করি যে প্রায়-সর্বদা আমরা (গভীর) নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষেত্রে কার্যকর ফলাফল খুঁজে পেতে পারি তবে এই যুগে অন্যান্য পদ্ধতির চেষ্টা করার অর্থ কী? এই বিষয়টিতে আমার সীমাবদ্ধতা এখানে। …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning 

গভীর সমঝোতা সংক্রান্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রাক-প্রশিক্ষণ সম্পর্কিত কোনও সাহিত্যিক কি কেউ দেখেছেন? আমি কেবল অটেনকোডার বা সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিনগুলিতে অপ্রচারিত প্রাক-প্রশিক্ষণ দেখেছি।

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

আমার কাছে স্ট্রিমিং ডেটা সেট রয়েছে, উদাহরণগুলি একবারে পাওয়া যায়। তাদের উপর আমার বহু শ্রেণির শ্রেণিবিন্যাস করা দরকার। শেখার প্রক্রিয়াটিতে প্রশিক্ষণের উদাহরণ দেওয়ার সাথে সাথে আমার উদাহরণটি বাতিল করতে হবে। একযোগে, আমি লেবেলবিহীন ডেটা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সর্বশেষতম মডেলটিও ব্যবহার করছি। যতদূর আমি জানি, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক একবারে একবারে উদাহরণগুলি …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

আমি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রিগুলিতে তুলনামূলকভাবে পরিবর্তনশীল গুরুত্বকে কীভাবে গণনা করা হয় যা অতিরিক্ত সাধারণ / সরল নয় যেমন: প্রতিটি বিভাজনের ফলে মডেলটির বর্গক্ষেত্রের উন্নতি দ্বারা ওজন করা এবং সমস্ত গাছের গড় গড়ে এই ব্যবস্থাগুলি বিভাজনের জন্য কতবার পরিবর্তনশীল নির্বাচন করা হয় তার ভিত্তিতে করা হয় । [ এলিথ এট আল। …

33 machine-learning  data-mining  predictive-models  cart  boosting 

আমি বুঝতে পেরেছি যে এইচএমএস (লুকানো মার্কভ মডেল) জেনারেটরি মডেল এবং সিআরএফ বৈষম্যমূলক মডেল। আমি বুঝতে পারি কীভাবে সিআরএফ (শর্তসাপেক্ষ র্যান্ডম ক্ষেত্রগুলি) ডিজাইন এবং ব্যবহার করা হয়। যা আমি বুঝতে পারি না তারা কীভাবে এইচএমএম থেকে আলাদা? আমি পড়েছি যে এইচএমএম-এর ক্ষেত্রে আমরা কেবলমাত্র আমাদের পরবর্তী অবস্থাটি পূর্ববর্তী নোড, বর্তমান …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

অ্যান্ড্রু এনগের নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং কোর্সেরার ডিপ লার্নিং কোর্সে তিনি বলেছিলেন যে ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহার প্রায় সবসময়ই পছন্দনীয় ।s i g m o i dtanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid তিনি যে কারণটি দিয়েছেন তা হ'ল ০.০ এর চেয়ে প্রায় 0 টি কেন্দ্র ব্যবহার করে আউটপুটগুলি এবং "পরবর্তী স্তরটির জন্য কিছুটা সহজ করে তোলে"।s i …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

রিগ্রেশন করার সময়, উদাহরণস্বরূপ, দুটি হাইপার প্যারামিটারগুলি বেছে নিতে হ'ল প্রায়শই ফাংশনটির ক্ষমতা (যেমন: বহুত্বের বৃহত্তম ব্যয়কারী) এবং নিয়মিতকরণের পরিমাণ। আমি যা সম্পর্কে বিভ্রান্ত হয়েছি, তা কেন কেবলমাত্র একটি কম ক্ষমতার ফাংশনটি বেছে নিচ্ছেন না এবং তারপরে কোনও নিয়মিতকরণ উপেক্ষা করবেন না? এইভাবে, এটি উপকারী হবে না। নিয়মিতকরণের সাথে যদি …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

আমি এই কাগজটি জুড়ে এসেছি যা ট্রেন্ডিংয়ের বিষয়গুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য লিঙ্কটি অবিচ্ছিন্ন সনাক্তকরণ ব্যবহার করে এবং এটি আমার কাছে অবিশ্বাস্যরূপে আকর্ষণীয় বলে মনে হয়েছে: কাগজটি হ'ল লিংক অ্যানোমালি ডিটেকশনের মাধ্যমে সামাজিক প্রবাহে উদীয়মান বিষয়গুলি আবিষ্কার করা " । আমি এটি অন্য একটি ডেটা সেটে প্রতিলিপি করতে পছন্দ করব তবে …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে সম্পূর্ণ নতুন তবে সেগুলি বুঝতে আগ্রহী। তবে এটি শুরু করা মোটেও সহজ নয়। কেউ কি কোনও ভাল বই বা অন্য কোনও সংস্থার প্রস্তাব দিতে পারেন? একটি পড়া আবশ্যক আছে? আমি যেকোন ধরণের পরামর্শের জন্য কৃতজ্ঞ।

32 machine-learning  neural-networks  references 

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 

কীভাবে এসভিএম ব্যবহার করে ভেরিয়েবল (অ্যাট্রিবিউট) গুরুত্ব পাবেন?

32 machine-learning  feature-selection  svm 

আমি মেশিন লার্নিং সম্পর্কে কোর্সেরায় অ্যান্ড্রু এনজি দ্বারা রৈখিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত একটি বক্তৃতা দিয়ে কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। সেখানে তিনি একটি ব্যয়ের কাজ দিয়েছেন যা স্কোয়ারের যোগফলকে হ্রাস করে: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 আমি বুঝতে পারি যে where কোথা থেকে এসেছে। আমি মনে করি তিনি এটি এমনটি করেছিলেন যাতে …

32 regression  machine-learning  loss-functions 

আমি একটি রিগ্রেশন সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যেখানে ইনপুটটি একটি চিত্র এবং লেবেলটি 80 এবং 350 এর মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন মান। ছবিগুলি প্রতিক্রিয়া হওয়ার পরে কিছু রাসায়নিকের are যে রঙটি বেরিয়ে আসে তা অন্য রাসায়নিকের ঘনত্বকে বোঝায় যা ছেড়ে গেছে এবং সেই মডেলের আউটপুট - সেই রাসায়নিকের ঘনত্ব। চিত্রগুলি ঘোরানো, …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

মাল্টিলেভেল / হায়ারার্কিকাল মডেলিংয়ের জন্য কি "গভীর শিক্ষা" কি অন্য একটি শব্দ? আমি পূর্বের তুলনায় অনেক বেশি পরিচিত, তবে আমি যা বলতে পারি তা থেকে প্রাথমিক পার্থক্যটি তাদের সংজ্ঞায় নেই, তবে কীভাবে তারা তাদের অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনের মধ্যে ব্যবহার এবং মূল্যায়ন করা হয়। দেখে মনে হচ্ছে সাধারণত একটি "ডিপ লার্নিং" অ্যাপ্লিকেশনটিতে …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

এমআরআই ডেটা ব্যবহার করে ক্যান্সারের প্রতিক্রিয়া অনুমান করার জন্য আমার কাছে একটি ফোর লেয়ার সিএনএন রয়েছে। আমি অন-লাইন প্রবর্তনের জন্য রিলু সক্রিয়করণগুলি ব্যবহার করি। ট্রেনের নির্ভুলতা এবং ক্ষতি যথাক্রমে একঘেয়েভাবে বৃদ্ধি এবং হ্রাস। তবে, আমার পরীক্ষার যথার্থতা বন্যভাবে ওঠানামা শুরু করে। আমি শেখার হার পরিবর্তন করার চেষ্টা করেছি, স্তরগুলির সংখ্যা …

31 machine-learning  python  deep-learning