প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি বিভ্রান্ত ডিপ বিশ্বাস নেটওয়ার্ক এবং ডিপ বোল্টজম্যান মেশিনগুলির মধ্যে কি পার্থক্য রয়েছে? তা হলে পার্থক্য কী?

28 machine-learning  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

Stats.SE তেও একই ধরণের প্রশ্ন দেখুন । ইন boosting যেমন আলগোরিদিম AdaBoost এবং LPBoost এটা জানা যায় "দুর্বল" শিক্ষার্থীদের শুধুমাত্র উপযোগী হতে উইকিপিডিয়া থেকে সুযোগ চেয়ে ভাল সঞ্চালন আছে মিলিত হবে: এটি যে শ্রেণিবদ্ধগুলি ব্যবহার করে তা দুর্বল হতে পারে (যেমন, যথেষ্ট ত্রুটির হার প্রদর্শন করুন) তবে যতক্ষণ না তাদের …

28 machine-learning  theory  boosting 

গুগল প্রেডিকশন এপিআই একটি ক্লাউড পরিষেবা যেখানে ব্যবহারকারী কিছু রহস্যময় শ্রেণিবদ্ধকারীকে প্রশিক্ষণের জন্য কিছু প্রশিক্ষণ ডেটা জমা দিতে পারে এবং পরে স্প্যাম ফিল্টারগুলি প্রয়োগ করতে বা ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আগত ডেটাগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে বলতে পারে। তবে পর্দার আড়ালে কী আছে?

28 machine-learning 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

5.5-এ, ডিপ লার্নিং (ইয়ান গুডফেলো, যোশুয়া বেনজিও এবং অ্যারন কউরভিলি দ্বারা), এতে বলা হয়েছে নেতিবাচক লগ-সম্ভাবনা সমন্বিত যে কোনও ক্ষতি প্রশিক্ষণ সেট দ্বারা সংজ্ঞায়িত অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা এবং মডেল দ্বারা সংজ্ঞায়িত সম্ভাবনা বিতরণের মধ্যে একটি ক্রস-এনট্রপি। উদাহরণস্বরূপ, বর্গক্ষেত্রের ত্রুটিটি বোঝার জন্য অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা এবং গাউসির একটি মডেলের মধ্যে ক্রস-এনট্রপি। এগুলি কেন …

28 machine-learning  normal-distribution  cross-entropy 

ক্রস-বৈধকরণ প্রক্রিয়া সম্পর্কিত আমার একটি প্রশ্ন আছে। আমি কার্সেরায় মেশিন লার্নিংয়ের একটি কোর্সের মাঝখানে আছি। বিষয়গুলির মধ্যে একটি ক্রস-বৈধকরণ সম্পর্কে। আমি এটি অনুসরণ করা কিছুটা কঠিন বলে মনে করি। আমি জানি কেন আমাদের সিভি দরকার কারণ আমরা আমাদের মডেলগুলিকে ভবিষ্যতে (অজানা) ডেটাতে ভালভাবে কাজ করতে চাই এবং সিভি অতিরিক্ত চাপ …

28 machine-learning  cross-validation 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আমরা জানি যে কিছু উদ্দেশ্যমূলক ক্রিয়াগুলি অনুকূলিতকরণ করা সহজ এবং কিছু শক্ত। এবং এমন অনেক ক্ষতির ফাংশন রয়েছে যা আমরা ব্যবহার করতে চাই তবে ব্যবহার করা শক্ত, উদাহরণস্বরূপ 0-1 ক্ষতি। কাজটি করার জন্য আমরা কিছু প্রক্সি ক্ষতি ফাংশন পাই। উদাহরণস্বরূপ, আমরা "আনুমানিক" 0-1 ক্ষতিতে কব্জি ক্ষতি বা লজিস্টিক ক্ষতি ব্যবহার …

27 machine-learning  classification  optimization  loss-functions 

সর্বাধিক সুপরিচিত ডাকাত অ্যালগরিদম হ'ল আপার কনফিডেন্স বাউন্ড (ইউসিবি) যা এই শ্রেণীর অ্যালগরিদমকে জনপ্রিয় করেছে। সেই থেকে আমি ধারণা করছি এখন আরও ভাল অ্যালগরিদম আছে। বর্তমানের সেরা অ্যালগরিদম কী (উভয় ক্ষেত্রে অভিজ্ঞতামূলক পারফরম্যান্স বা তাত্ত্বিক সীমার ক্ষেত্রে)? এই অ্যালগরিদম কি কোনও অর্থে অনুকূল?

27 machine-learning  algorithms  theory  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

এটি সুপরিচিত, বিশেষত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে, মেশিন লার্নিংয়ের দুটি ধাপে এগিয়ে যাওয়া উচিত, একটি প্রশিক্ষণের পদক্ষেপ এবং একটি মূল্যায়নের পদক্ষেপ এবং তাদের আলাদা আলাদা ডেটা ব্যবহার করা উচিত। কেন? স্বজ্ঞাতভাবে, এই প্রক্রিয়াটি উপাত্তগুলিকে অত্যধিক মান্যতা এড়াতে সহায়তা করে, তবে আমি কোনও (তথ্য-তাত্ত্বিক) দেখতে ব্যর্থ হলাম কারণ এটি ক্ষেত্রে। সম্পর্কিত, আমি …

27 machine-learning  cross-validation 

পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসে, আমার প্রায় 800 টি নমুনা সহ একটি প্রশিক্ষণ সেট রয়েছে এবং প্রায় 150 টি নমুনা সহ একটি পরীক্ষা সেট রয়েছে। পরীক্ষার সেটটি কখনও ব্যবহার করা হয়নি, এবং শেষ অবধি ব্যবহারের জন্য অপেক্ষা করছে। ক্লাসিফায়ারগুলি এবং বৈশিষ্ট্যগুলি সুর করার সময় এবং টুইট করার সময় আমি 10 টি ভাঁজ ক্রস …

27 machine-learning  classification  cross-validation  text-mining 

মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে, এর মধ্যে পার্থক্য কী অকার্যকর শেখা তদারকি শেখা এবং আধা তত্ত্বাবধানে শেখা? এবং দেখার জন্য প্রধান কয়েকটি অ্যালগরিদমিক পদ্ধতির কী কী?

27 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

আমি আমার পিএইচডি করার জন্য তাত্ত্বিক মেশিন লার্নিং - ট্রান্সফার লার্নিংয়ে সুনির্দিষ্ট হতে কাজ করছি। কৌতূহলের বাইরে, কেন আমি উত্তল অপটিমাইজেশন সম্পর্কে কোর্স করবো? তাত্ত্বিক মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আমার গবেষণায় আমি উত্তল অপ্টিমাইজেশন থেকে কী কী উপায় গ্রহণ করতে পারি?

27 machine-learning  optimization  convex  transfer-learning 

আমি প্রায় এক বছর আগে অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্সটি সম্পন্ন করেছি এবং এখন লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং পারফরম্যান্সকে অনুকূল করার কৌশলগুলি সম্পর্কে আমার হাই স্কুল গণিত অনুসন্ধানটি লিখছি writing এই কৌশলগুলির মধ্যে একটি অবশ্যই নিয়মিতকরণ। নিয়ন্ত্রণের লক্ষ্য হল মডেলের সরলতার লক্ষ্য অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ব্যয় ক্রিয়াকে বাড়িয়ে ওভারফিটিং প্রতিরোধ করা। …

27 regression  machine-learning  optimization  regularization  overfitting 

কেউ দয়া করে আমাকে এসভিএমের কার্নেলের মধ্যে পার্থক্য বলতে পারেন: রৈখিক বহুপদ গাউসিয়ান (আরবিএফ) সিগমা কারণ আমরা জানি যে কার্নেলটি আমাদের ইনপুট স্পেসটিকে উচ্চ মাত্রিক বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থানে ম্যাপ করতে ব্যবহৃত হয়। এবং সেই বৈশিষ্ট্য স্পেসে আমরা লিনিয়ারে পৃথক পৃথক সীমানা খুঁজে পাই .. এগুলি কখন ব্যবহৃত হয় (কোন অবস্থার অধীনে) …

27 machine-learning  svm  pattern-recognition  kernel-trick