প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি কোর্সেরা উপাদান ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং শেখার চেষ্টা করছিলাম । এই বক্তৃতায় অ্যান্ড্রু এনজি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলের সহগগুলি খুঁজে পেতে গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা ত্রুটি ফাংশন (ব্যয় ফাংশন) হ্রাস করবে। লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য, আমাদের কি গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত দরকার? দেখে মনে হচ্ছে যে আমি ত্রুটিযুক্তভাবে ত্রুটি ফাংশনটিকে আলাদা …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

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 ~ …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

সমর্থন ভেক্টর শ্রেণিবিন্যাসের জন্য আমি libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) সরঞ্জামটি ব্যবহার করছি । যাইহোক, আমি ইনপুট ডেটা ফর্ম্যাট সম্পর্কে বিভ্রান্ত করছি। পুনরায় পড়া থেকে: প্রশিক্ষণ এবং ডেটা ফাইল পরীক্ষার বিন্যাসটি হ'ল: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . প্রতিটি লাইনে একটি উদাহরণ থাকে এবং এটি একটি '\ n' অক্ষর দ্বারা …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

আমি প্রায়শই দেখতে পাই যে লোকেরা মেশিন লার্নিংয়ের সমস্যায় বিদ্যমান বৈশিষ্ট্যগুলির ভিত্তিতে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, এখানে: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ ব্যক্তি একটি ব্যক্তির পরিবারের আকারকে নতুন বৈশিষ্ট্য হিসাবে বিবেচনা করেছে ভাই, বোন এবং পিতামাতার সংখ্যার উপর, যা বিদ্যমান বৈশিষ্ট্যগুলি ছিল। তবে এর মানে কী? পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি কেন কার্যকর তা …

30 machine-learning  feature-engineering 

তত্ত্বাবধান শেখা 1) একজন ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি শ্রেণিবদ্ধ তৈরি করে 2) এই শ্রেণিবদ্ধকারী ডেটা একটি প্রশিক্ষণ সেট সঙ্গে প্রশিক্ষিত হয় 3) যে শ্রেণিবদ্ধকারী তথ্য পরীক্ষার সেট দিয়ে পরীক্ষা করা হয় 4) আউটপুট সন্তোষজনক হলে স্থাপনা যখন এই ডেটাটিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে হয় তা আমি যখন জানতাম …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

[এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লোতেও উত্থাপিত হয়েছিল ] সংক্ষেপে প্রশ্ন আমি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অধ্যয়ন করছি এবং আমি বিশ্বাস করি যে এই নেটওয়ার্কগুলি প্রতিটি ইনপুট নিউরন (পিক্সেল / পরামিতি) সমতুল্য আচরণ করে না। কল্পনা করুন আমাদের কাছে একটি গভীর নেটওয়ার্ক রয়েছে (অনেকগুলি স্তর) যা কিছু ইনপুট চিত্রে কনভোলশন প্রয়োগ করে। চিত্রের …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে "অনুমান" এবং "অনুমান" এর মধ্যে পার্থক্য কী ? একটি নবাগত হিসেবে আমি মনে করেন যে আমরা অনুমান র্যান্ডম ভেরিয়েবল এবং অনুমান মডেল প্যারামিটার। আমার এই বোঝার অধিকার আছে? যদি তা না হয় তবে ঠিক পার্থক্যগুলি কী এবং আমার কখন ব্যবহার করা উচিত? এছাড়াও, কোনটি "শিখুন" এর প্রতিশব্দ?

30 machine-learning  inference  terminology 

আমি ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং শেখার জন্য প্রস্তুত করার জন্য একটি স্ব-নির্দেশিত গণিত পাঠ্যক্রম একসাথে রাখার চেষ্টা করছি। এগুলি অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং ক্লাসেরায় শুরু করে এবং অনুভূত হয় যে এগিয়ে যাওয়ার আগে আমার গণিত দক্ষতা উন্নত করা দরকার। আমি কলেজ থেকে কিছুক্ষণ আগে স্নাতক হয়েছি তাই আমার বীজগণিত …

30 machine-learning  references  data-mining 

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 …

30 machine-learning  classification  multi-class 

আমার কাছে ঠিকানাগুলির অনেকগুলি স্ট্রিং রয়েছে: 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA আমি তাদের উপাদানগুলিতে পার্স করতে চাই: street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA তবে অবশ্যই ডেটাটি নোংরা: এটি বিভিন্ন ভাষায় বিভিন্ন দেশ থেকে আসে, বিভিন্ন উপায়ে লেখা থাকে, ভুল বানান থাকে, টুকরা …

30 machine-learning  text-mining 

আমার একটি শ্রেণিবিন্যাস টাস্ক রয়েছে যেখানে আমার কাছে অনেকগুলি ভবিষ্যদ্বাণী রয়েছে (যার মধ্যে একটি সর্বাধিক তথ্যপূর্ণ), এবং আমি আমার শ্রেণিবদ্ধ নির্মানের জন্য মার্স মডেলটি ব্যবহার করছি (আমি কোনও সাধারণ মডেলের প্রতি আগ্রহী, এবং উদাহরণস্বরূপ গ্ল্যাম ব্যবহার করা হবে) ঠিক আছে)। প্রশিক্ষণ ডেটাতে এখন আমার কাছে বিশাল শ্রেণির ভারসাম্যহীনতা রয়েছে (প্রতিটি …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

আমি আর এর সাথে গতি অর্জনের চেষ্টা করছি eventually আমি শেষ পর্যন্ত পাঠ্য শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য আর লাইব্রেরিটি ব্যবহার করতে চাই। আমি যখন কেবল পাঠ্য শ্রেণিবদ্ধকরণ করার কথা বলি তখন আর এর স্কেল্যাবিলিটি সম্পর্কিত লোকদের অভিজ্ঞতাগুলি কী তা আমি ভাবছিলাম। আমি উচ্চ মাত্রিক ডেটা (k 300k মাত্রা) চালানোর সম্ভবত। আমি বিশেষত …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

আমি মেশিন লার্নিংয়ের বিষয়ে অ্যান্ড্রু এনজি'র বক্তৃতার নোটগুলি দিয়ে যাচ্ছি । নোটগুলি আমাদের লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং তারপরে পারসেপ্ট্রনের সাথে পরিচয় করিয়ে দেয়। পারসেপ্ট্রন বর্ণনা করার সময়, নোটগুলি বলে যে আমরা কেবল লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য ব্যবহৃত থ্রেশহোল্ড ফাংশনটির সংজ্ঞা পরিবর্তন করেছি। এটি করার পরে, আমরা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য পার্সেপট্রন মডেলটি ব্যবহার করতে …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

নিউরাল নেটওয়ার্ক , বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক , ডিসিশন ট্রি এবং পেট্রি নেটগুলির মধ্যে পার্থক্য কী তা সমস্ত গ্রাফিকাল মডেল এবং দৃশ্যত কারণ-প্রভাবের সম্পর্ককে চিত্রিত করে।

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

আরবিতে জিবিএমের মিথস্ক্রিয়া গভীরতার প্যারামিটার নিয়ে আমার একটি প্রশ্ন ছিল This এটি একটি ক্ষুদ্র প্রশ্ন হতে পারে, যার জন্য আমি ক্ষমাপ্রার্থী, তবে আমি যে পরামিতিটি বিশ্বাস করি যা একটি গাছে টার্মিনাল নোডের সংখ্যা বোঝায়, মূলত এক্স-ওয়ে নির্দেশ করে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া? কীভাবে এটি কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করছি। অতিরিক্ত …

30 r  machine-learning  boosting  gbm