প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি আজ নাইভ বেয়েস শ্রেণিবিন্যাসের উপর পড়ছিলাম। আমি পরামিতি অনুমানের শিরোনামে 1 টি স্মুথিং যুক্ত দিয়ে পড়েছি : যাক ccc একটি বর্গ (যেমন ইতিবাচক বা নেতিবাচক হিসেবে) পড়ুন, এবং দিন www একটি টোকেন বা ওয়ার্ড পড়ুন। জন্য সর্বোচ্চ সম্ভাবনা মূল্নির্ধারক P(w|c)P(w|c)P(w|c) হয় count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts of words in …

27 machine-learning  classification  text-mining  naive-bayes  laplace-smoothing 

কে-ভাঁজ ক্রস-বৈধকরণ প্রদত্ত শ্রেণিবদ্ধের সাধারণীকরণের সক্ষমতা অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আমি কি (বা আমার উচিত) এর বৈকল্পিকতার আরও ভাল অনুমানের জন্য সমস্ত বৈধতা রানের থেকে পুলের বৈকল্পিকও গণনা করতে পারি? তা না হলে কেন? আমি এমন কাগজপত্র পেয়েছি যা ক্রস-বৈধকরণের জুড়ে পুলের মানক বিচ্যুতি ব্যবহার করে । বৈধতা …

27 machine-learning  cross-validation 

কেউ যদি আমাকে বলতে পারেন যে কোনও তত্ত্বাবধায়ক মেশিন লার্নিং মডেল অত্যধিক মানানসই বা না থাকে তবে কীভাবে বিচার করবেন? যদি আমার কাছে কোনও বাহ্যিক বৈধতা ডেটাसेट না থাকে তবে আমি জানতে চাই যে আমি ওভারফিটিংয়ের ব্যাখ্যা দিতে 10 গুণ ক্রস বৈধকরণের আরওসি ব্যবহার করতে পারি কিনা। আমার যদি একটি …

27 machine-learning 

ধরা যাক আমরা f = x * yস্ট্যান্ডার্ড ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে সাধারণের জন্য রিগ্রেশন করতে চাই । আমার মনে আছে যে এমন গবেষণাগুলি রয়েছে যেগুলি বলে যে একটি হাইডেন স্তরযুক্ত এনএন কোনও ফাংশনকেই অনুমান করতে পারে তবে আমি চেষ্টা করেছি এবং সাধারণীকরণ ছাড়াই এনএন এই সাধারণ গুণটিকেও আনুমানিকভাবে …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

ধরা যাক আমাদের একটি এসভিএম শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে, আমরা কীভাবে আরওসি বক্রতা তৈরি করব? (তাত্ত্বিকভাবে পছন্দ করুন) (কারণ আমরা প্রতিটি প্রান্তিকের সাথে টিপিআর এবং এফপিআর তৈরি করি)। এবং কীভাবে আমরা এই এসভিএম শ্রেণিবদ্ধের জন্য সর্বোত্তম প্রান্তিকতা নির্ধারণ করব?

27 machine-learning  svm 

এনএনn লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে প্রেডেক্টর রয়েছে যা আমি আমার মডেল হিসাবে ডাকব। আমি কীভাবে এটিতে বিসর্জন অধ্যয়ন করব? আমার কোন মেট্রিক ব্যবহার করা উচিত? একটি বিস্তৃত উত্স বা পাঠ্যপুস্তক প্রশংসা করা হবে।

27 regression  machine-learning  neural-networks 

এই এসইতে অনেকগুলি পোস্ট রয়েছে যা মূল উপাদানগুলির বিশ্লেষণের (পিসিএ) দৃ rob় পদ্ধতির বিষয়ে আলোচনা করে তবে পিসিএ কেন প্রথমে বিদেশীদের প্রতি সংবেদনশীল তা সম্পর্কে একটিও ভাল ব্যাখ্যা আমি পাই না ।

26 machine-learning  pca  outliers 

যখন আমরা একটি বই পড়ি, স্বরলিপিগুলি বুঝতে বিষয়বস্তু বোঝার জন্য একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। দুর্ভাগ্যক্রমে, বিভিন্ন সম্প্রদায়ের মডেল গঠনের জন্য এবং অপটিমাইজেশন সমস্যার জন্য আলাদা স্বরলিপি কনভেনশন রয়েছে। কেউ কি এখানে কিছু সূত্রের সংকেত সংক্ষিপ্ত করতে এবং সম্ভাব্য কারণগুলি সরবরাহ করতে পারেন? আমি এখানে একটি উদাহরণ দেব: লিনিয়ার …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

আমি সম্প্রতি একটি কাগল প্রতিযোগিতা সম্পন্ন করেছি যাতে প্রতিযোগিতার প্রয়োজনীয়তা অনুসারে রক অউক স্কোর ব্যবহৃত হয়েছিল। এই প্রকল্পের আগে, আমি সাধারণত মডেল কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে মেট্রিক হিসাবে f1 স্কোর ব্যবহার করি। এগিয়ে যাওয়া, আমি ভাবছি যে এই দুটি মেট্রিকের মধ্যে আমার কীভাবে নির্বাচন করা উচিত? কোনটি কখন ব্যবহার করবেন এবং …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

এক-বনাম-সমস্ত এবং এক-বনাম-এক এসভিএম শ্রেণিবদ্ধের মধ্যে পার্থক্য কী? নতুন চিত্রের সমস্ত প্রকার / বিভাগগুলিকে শ্রেণিবদ্ধকরণ করার জন্য ওয়ান-বনাম-সবের অর্থ কি এক শ্রেণিবদ্ধকারী এবং এক-বনাম-একের অর্থ প্রতিটি ধরণের / বিভাগের বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধের সাথে শ্রেণিবদ্ধকরণ (প্রতিটি বিভাগ বিশেষ শ্রেণিবদ্ধ দ্বারা পরিচালিত হয়)? উদাহরণস্বরূপ, যদি নতুন চিত্রটি বৃত্ত, আয়তক্ষেত্র, ত্রিভুজ ইত্যাদিতে শ্রেণিবদ্ধ করা …

26 machine-learning  classification  svm 

এলডিএর মতো জনপ্রিয় টপিক মডেলগুলি সাধারণত ক্লাস্টার শব্দের সাথে একই বিষয়ের (ক্লাস্টার) একসাথে হয়ে থাকে। এই জাতীয় বিষয়গুলির মডেল এবং পিএমআইয়ের মতো অন্যান্য সাধারণ সহ-ঘটনা ভিত্তিক ক্লাস্টারিং পদ্ধতির মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী? (পিএমআই মানে পয়েন্টওয়্যার মিউচুয়াল ইনফরমেশন, এবং এটি কোনও প্রদত্ত শব্দের সাথে সহজাত হওয়া শব্দগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়))

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

আমার প্রশিক্ষণের ক্ষতি হ্রাস পায় এবং তারপরে আবারও চলে যান। এটা খুব অদ্ভুত। ক্রস-বৈধতা হ্রাস প্রশিক্ষণ ক্ষতি ট্র্যাক। কি হচ্ছে? আমার দুটি নীচে স্ট্যাকড এলএসটিএমএস রয়েছে (কেরাসে): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adadelta') আমি এটি 100 টি যুগের জন্য প্রশিক্ষণ দিচ্ছি: …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm 

ধরুন আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করতে চাই (কিছু এ-ক্লাস বি বা শ্রেণীর অন্তর্গত)। নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট স্তরটিতে এটি করার কিছু সম্ভাবনা রয়েছে: 1 আউটপুট নোড ব্যবহার করুন। আউটপুট 0 (<0.5) শ্রেণি A এবং 1 (> = 0.5) কে বি শ্রেণি হিসাবে বিবেচনা করা হয় (সিগময়েডের ক্ষেত্রে) 2 আউটপুট নোড ব্যবহার করুন। …

26 machine-learning  classification  neural-networks 

আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে আমরা কেবলমাত্র একটি রিগ্রেশন ফাংশন তৈরি করতে পারি যা প্রশিক্ষণের ডেটার ব্যবধানের মধ্যে থাকে। উদাহরণস্বরূপ (কেবলমাত্র প্যানেলের একটির প্রয়োজন): কেএনএন রেজিস্ট্রার ব্যবহার করে কীভাবে আমি ভবিষ্যতে ভবিষ্যদ্বাণী করব? আবার, এটি কেবলমাত্র একটি ফাংশন হিসাবে প্রতীয়মান হয় যা প্রশিক্ষণের ডেটার ব্যবধানের মধ্যে থাকে। আমার প্রশ্ন: কেএনএন …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

এটি ক্যারেটের পুনরায় স্যাম্পলিং পদ্ধতির প্রশ্নের অনুরূপ , যদিও এটি সম্মতিযুক্ত কোনওভাবেই প্রশ্নের এই অংশটির উত্তর দেয় না। ক্যারেটের ট্রেন ফাংশন অফার করে cvএবং repeatedcv। বলতে পার্থক্য কি: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) বনাম MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 ) আমি বুঝতে পেরেছি cvসেট কে কে-ফোল্ডস (পরামিতি …

26 r  machine-learning  caret