প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি ডিপ কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সহ পেপার ইমেজনেট শ্রেণিবিন্যাসটি পড়ছিলাম এবং section নং বিভাগে তারা কীভাবে তাদের ব্যবহার পছন্দ করেছে সেগুলি তাদের কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের আর্কিটেকচারটি ব্যাখ্যা করেছেন: অ-স্যাচুরেটিং ননলাইনারিটিf(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x)।f(x) = max(0, x). কারণ এটি প্রশিক্ষণ দ্রুত ছিল। সেই কাগজে তারা সিএনএন, সিগময়েড এবং হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট ফাংশনগুলিতে (যেমন এবং sat …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

ধরুন আমার কাছে দুটি এবং দুটি গ্রুপ গোষ্ঠী রয়েছে, যার লেবেলযুক্ত এ এবং বি রয়েছে (প্রতিটি উদাহরণস্বরূপ 200 টি নমুনা এবং 1 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে) এবং আমি জানতে চাই যে সেগুলি আলাদা কিনা। আমি করতে পারে: ক) একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা (উদাহরণস্বরূপ টি-পরীক্ষা) সঞ্চালন করুন যে তারা পরিসংখ্যানগতভাবে আলাদা কিনা। খ) …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

আমার একটি অনলাইন কোর্স ছিল, যেখানে আমি শিখেছি যে প্রশিক্ষণের ডেটাগুলিতে ভারসাম্যহীন ক্লাসগুলি সমস্যার কারণ হতে পারে, কারণ শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম সংখ্যাগরিষ্ঠ নিয়মের জন্য যায়, কারণ ভারসাম্যহীনতা খুব বেশি হলে এটি ভাল ফলাফল দেয়। একটি অ্যাসাইনমেন্টে একজনকে সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণির আন্ডার স্যাম্পলিংয়ের মাধ্যমে ডেটা ভারসাম্য বজায় রাখতে হয়। তবে এই ব্লগে কেউ …

29 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বায়াস নোড কেন ব্যবহার করা হয়? আপনার কতগুলি ব্যবহার করা উচিত? কোন স্তরগুলিতে আপনার সেগুলি ব্যবহার করা উচিত: সমস্ত লুকানো স্তর এবং আউটপুট স্তর?

29 machine-learning  neural-networks  bias-node 

আমার বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতিটি মাত্রার মান আলাদা আলাদা থাকে। আমি জানতে চাই যে এই ডেটাসেটটি স্বাভাবিক করার জন্য প্রয়োজনীয়।

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

আমি একটি এসভিএম এবং পার্সেপশনার মধ্যে পার্থক্য নিয়ে কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। আমাকে এখানে আমার বোঝাপড়ার সংক্ষিপ্তসার চেষ্টা করার চেষ্টা করুন এবং দয়া করে আমার কোথায় ভুল হয়েছে তা সংশোধন করতে এবং আমি যা মিস করেছি তা পূরণ করুন। পারসেপ্ট্রন পৃথকীকরণ "দূরত্ব" অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করে না। যতক্ষণ না এটি …

29 machine-learning  svm  kernel-trick 

কি কি পরিবর্তনশীল / বৈশিষ্ট্য নির্বাচন যে আপনার পছন্দ করা লার্নিং সেটে পর্যবেক্ষণ চেয়ে আছে যখন আরো অনেক ভেরিয়েবল বাইনারি শ্রেণীবিভাগ জন্য / বৈশিষ্ট্য? এখানে উদ্দেশ্যটি হল বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি যা সর্বোত্তম শ্রেণিবিন্যাস ত্রুটি হ্রাস করে তা নিয়ে আলোচনা করা। আমরা পারি স্বরলিপি ঠিক করুন: দৃঢ়তা জন্য যাক গ্রুপ থেকে …

29 machine-learning  classification  multiple-comparisons  multivariate-analysis  feature-selection 

আমি একটি মেশিন লার্নিং প্রতিযোগিতা করছি যেখানে তারা আরএমএসএল (রুট মিন স্কোয়ার্ড লোগারিদমিক ত্রুটি) ব্যবহার করে একটি বিভাগের সরঞ্জামগুলির বিক্রয় মূল্যের পূর্বাভাসের পারফরম্যান্সটি মূল্যায়ন করতে। সমস্যাটি আমার চূড়ান্ত ফলাফলের সাফল্যের ব্যাখ্যা কীভাবে তা আমি নিশ্চিত নই। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি একটি RMSLE অর্জন আমি এটা সূচকীয় ক্ষমতা বাড়াতে পারে ই এবং …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন-এর জন্য সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন যা পড়েছি তা থেকে লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি বিশেষ ক্ষেত্রে। আমি আশা করছিলাম যে সম্ভবত বিজ্ঞানের এক সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেলটিকে উচ্চতর অর্ডার বহুত্বের সাথে মানিয়ে নিতে প্যারামিটারাইজড করা যেতে পারে তবে আমি এটি করার কোনও বিকল্প দেখতে পাচ্ছি না। …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

আনুমানিক শ্রেণিবদ্ধকরণ নির্ভুলতার ভিত্তিতে, আমি পরীক্ষা করতে চাই যে কোনও শ্রেণিবদ্ধকারী অন্য শ্রেণিবদ্ধের তুলনায় বেস সেটে পরিসংখ্যানগতভাবে আরও ভাল কিনা। প্রতিটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য, আমি বেস সেট থেকে এলোমেলোভাবে একটি প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার নমুনা নির্বাচন করি, মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি এবং মডেলটি পরীক্ষা করি। আমি প্রতিটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য দশ বার এটি করি। …

29 machine-learning  classification  t-test 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

আমার কাছে স্কেলের্নের স্ক্লার্ন.মেট্রিক্স.ক্লাসিফিকেশন_রপোর্ট ডকুমেন্টেশন থেকে টানা একটি উদাহরণ রয়েছে। আমি যা বুঝতে পারি না কেন প্রতিটি ক্লাসের জন্য কেন এফ 1-স্কোর, যথার্থতা এবং রিক্যাল মান রয়েছে যেখানে আমি বিশ্বাস করি যে ক্লাসটি প্রিডিক্টর লেবেল? আমি ভেবেছিলাম f1 স্কোর আপনাকে মডেলের সামগ্রিক যথার্থতা বলে। এছাড়াও, সমর্থন কলাম আমাদের কী বলে? …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

আমার দুটি ক্লাসিফায়ার আছে উ: নিষ্পাপ বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক বি: ট্রি (এককভাবে সংযুক্ত) বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক নির্ভুলতা এবং অন্যান্য ব্যবস্থার ক্ষেত্রে, এ বিয়ের তুলনায় তুলনামূলকভাবে খারাপ সম্পাদন করে তবে আমি যখন আরওসি বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে আর প্যাকেজগুলি আরআরসিআর এবং এউসি ব্যবহার করি তখন দেখা যায় যে এ-এর জন্য এটিসি বি এর জন্য …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

আমি শিখেছি যে, মডেল-ভিত্তিক পদ্ধতির ব্যবহার করে ডেটা নিয়ে কাজ করার সময়, প্রথম পদক্ষেপটি একটি পরিসংখ্যানের মডেল হিসাবে ডেটা প্রক্রিয়াটিকে মডেলিং করা হয়। তারপরে পরবর্তী পদক্ষেপটি এই পরিসংখ্যানের মডেলের উপর ভিত্তি করে দক্ষ / দ্রুত সূচনা / শেখার অ্যালগরিদম বিকাশ করছে। সুতরাং আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই কোন সমর্থন সংক্রান্ত ভেক্টর …

28 machine-learning  svm  modeling