প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি মনে করি মেশিন লার্নিং বা পরামিতি অনুমানের একটি প্রাথমিক অনুমান হ'ল অদেখা তথ্যগুলি প্রশিক্ষণ সেট হিসাবে একই বিতরণ থেকে আসে। তবে কিছু ব্যবহারিক ক্ষেত্রে পরীক্ষার সেট বিতরণ প্রশিক্ষণ সেট থেকে প্রায় আলাদা হবে। বৃহত্তর স্তরের মাল্টি-শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য বলুন যা পণ্য বিবরণকে প্রায় 17,000 শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধ করার চেষ্টা করে। …

23 machine-learning  classification  skewness  unbalanced-classes  multi-class 

সম্প্রতি সিস্টি স্টেকেক্সচেঞ্জের উপর একটি এমএল-জাতীয় প্রশ্ন ছিল এবং আমি পাওলের পদ্ধতি, গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত, জেনেটিক অ্যালগরিদম বা অন্য "আনুমানিক অ্যালগরিদম" এর প্রস্তাব দিয়ে একটি উত্তর পোস্ট করেছি । একটি মন্তব্য কেউ আমাকে বলেছিল এই পদ্ধতি "হিউরিস্টিক" এবং ছিল না "পড়তা আলগোরিদিম" এবং ঘন ঘন তাত্ত্বিক সর্বোত্তম পাসে আসে না (কারণ …

23 machine-learning  optimization  approximation 

আমি ক্যাগল , টুনেডআইটি , এবং ক্রড অ্যানালিটিেক্সে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং প্রতিযোগিতায় অংশ নিয়েছি । আমি দেখতে পেয়েছি যে এই সাইটগুলি পরিসংখ্যান / মেশিন শেখার জন্য "ওয়ার্ক আউট" করার একটি ভাল উপায়। আমার সম্পর্কে জানা উচিত এমন অন্য কোনও সাইট আছে? হোস্ট প্রতিযোগীদের জমা থেকে লাভের উদ্দেশ্যে যেখানে প্রতিযোগিতাগুলি সম্পর্কে আপনি …

23 machine-learning  predictive-models 

আমি শ্রেণিবদ্ধ গাছগুলির বিকল্প খুঁজছি যা আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ শক্তি অর্জন করতে পারে। আমি যে ডেটাটির সাথে কথা বলছি তাতে ব্যাখ্যামূলক এবং ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল উভয়ের কারণ রয়েছে। আমার মনে আছে এ প্রসঙ্গে র্যান্ডম অরণ্য এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জুড়ে আসা, যদিও তাদের আগে কখনও চেষ্টা করা হয়নি, এমন মডেলিং টাস্কের (আর, …

23 r  machine-learning  classification  cart 

সংজ্ঞা xgboost মধ্যে min_child_weight প্যারামিটারের হিসেবে দেওয়া হয়: কোনও বাচ্চার জন্য ন্যূনতম পরিমাণের ওজন (হেসিয়ান) প্রয়োজন। যদি গাছের বিভাজনের পদক্ষেপের ফলাফলটি একটি পাতার নোডে উদাহরণস্বরূপ ওজনের যোগফলের সাথে মিনি_চাইল্ডওয়েটের চেয়ে কম হয়, তবে বিল্ডিং প্রক্রিয়াটি আরও বিভাজন ছেড়ে দেবে। লিনিয়ার রিগ্রেশন মোডে এটি প্রতিটি নোডে থাকা ন্যূনতম সংখ্যার সাথে সামঞ্জস্য …

23 machine-learning  xgboost  hessian 

বুস্টিং বোঝার সহজতম উপায় কী? কেন এটি খুব দুর্বল শ্রেণিবদ্ধীদের "অনন্ত" (পারফেকশন) বাড়ায় না?

23 machine-learning  boosting 

কেউ দয়া করে খুব মৌলিক পদে পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান ব্যাখ্যা করতে পারেন ? আমি একটি ইঞ্জিনিয়ারিং ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসেছি এবং আমি প্রচুর স্টাফ দিয়েছি তবে একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা খুঁজে পেতে ব্যর্থ হয়েছি।

23 machine-learning  mathematical-statistics  intuition 

আমি উত্সাহিত করছি কিভাবে রেসনেট মডিউলগুলি / এড়িয়ে যাওয়া সংযোগগুলি ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্টগুলি ফেরত প্রচারিত হয় are আমি রেসনেট (যেমন স্কিপ-লেয়ার সংযোগ সহ নিউরাল নেটওয়ার্ক ) সম্পর্কে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন দেখেছি তবে এটি প্রশিক্ষণের সময় গ্রেডিয়েন্টগুলির ব্যাক-প্রসারণ সম্পর্কে বিশেষত জিজ্ঞাসা করছে। প্রাথমিক স্থাপত্য এখানে: আমি এই কাগজটি …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  gradient-descent  backpropagation 

এখানে একটি অনুরূপ থ্রেড রয়েছে ( নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যয় ক্রিয়াকলাপটি নন-উত্তল? ) তবে আমি সেখানে উত্তরগুলির পয়েন্টগুলি বুঝতে পারি না এবং এটি পুনরায় জিজ্ঞাসা করার কারণটি এই আশা করে যে কিছু বিষয় স্পষ্ট হবে: আমি স্কোয়ারড পার্থক্য খরচ ফাংশনের সমষ্টি ব্যবহার করছি তবে আমি চরমভাবে ফর্মের কিছু নিখুঁত করছি যেখানে …

22 machine-learning  neural-networks  optimization  loss-functions  convex 

টেনসরফ্লো দ্বারা আমি কেবল একটি লুকানো স্তর সহ একটি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে খেলছিলাম, এবং তারপরে আমি গোপন স্তরের জন্য বিভিন্ন সক্রিয়করণ চেষ্টা করেছিলাম: Relu সিগমা সফটম্যাক্স (ভাল, সাধারণত সফটম্যাক্স সর্বশেষ স্তরে ব্যবহৃত হয় ..) রেলু সেরা ট্রেনের নির্ভুলতা এবং বৈধতা যথার্থতা দেয়। আমি কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করব তা নিশ্চিত …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

নীচের চিত্রটিতে মিথ্যা ইতিবাচক হারগুলি বনাম সত্য ধনাত্মক হারগুলির একটি ধারাবাহিক বক্ররেখা দেখায়: তবে, আমি অবিলম্বে যা পাই না তা হ'ল এই হারগুলি কীভাবে গণনা করা হচ্ছে। যদি কোনও ডেটাসেটে কোনও পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়, তবে এটিতে একটি নির্দিষ্ট এফপি হার এবং একটি নির্দিষ্ট এফএন হার থাকে। তার মানে কি …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

সঠিক স্কোরিং নিয়মের বেশিরভাগ সংস্থানগুলিতে লগ-ক্ষতি, বেরিয়ার স্কোর বা গোলাকৃতির স্কোরিংয়ের মতো বিভিন্ন স্কোরিং নিয়মের উল্লেখ রয়েছে। তবে তারা প্রায়শই তাদের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে খুব বেশি দিকনির্দেশনা দেয় না। (প্রদর্শনী এ: উইকিপিডিয়া ।) লগারিদমিক স্কোরকে সর্বাধিক করে তোলে এমন মডেলটি বাছাই করা সর্বাধিক সম্ভাবনার মডেল বাছাইয়ের সাথে মিলে যায়, যা …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

আমি বর্তমানে ডেভিড বারবারের "বয়েসিয়ান রিজনিং অ্যান্ড মেশিন লার্নিং" এর মধ্য দিয়ে যাচ্ছি এবং এটি মৌলিক বিষয়গুলি শেখার জন্য একটি অত্যন্ত ভাল লিখিত এবং আকর্ষণীয় বই। ইতিমধ্যে এটি কাজ করে এমন কাউকে একটি প্রশ্ন। নাপিতের বেশিরভাগ ধারণাগুলির সাথে আমার যুক্তিসঙ্গত দক্ষতা অর্জনের পরে আমার পরবর্তী বইগুলির মধ্যে কীগুলি পড়তে হবে?

22 machine-learning  bayesian  references  graphical-model 

কোনও পরিসংখ্যানবিদদের সাথে পরিচিত হওয়ার জন্য কি মেশিন লার্নিং একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়? মনে হচ্ছে মেশিন লার্নিং হ'ল পরিসংখ্যান। কেন পরিসংখ্যান প্রোগ্রাম (স্নাতক এবং স্নাতক) মেশিন শেখার প্রয়োজন হয় না?

22 machine-learning  careers 

আমি যে শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছি তার জন্য আমি নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে পরীক্ষা করতে চাইছি। আমি ছুটে এসেছি এমন কাগজপত্র যা আরবিএম-এর কথা বলে। তবে আমি যা বুঝতে পারি তা থেকে, তারা মাল্টিলেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্ক থাকার চেয়ে আলাদা নয়। এটা কি সঠিক? তদুপরি আমি আর নিয়ে কাজ করি এবং আরবিএমগুলির …

22 r  machine-learning  classification  neural-networks