প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়নে সাধারণ ব্যয়ের কাজগুলি কী কী? বিস্তারিত (এই প্রশ্নটির বাকি অংশটি নির্দ্বিধায় নির্দ্বিধায় মনে করুন, এখানে আমার উদ্দেশ্যটি কেবল সাধারণভাবে পাঠকের কাছে আরও বোধগম্য হতে পারে এমন উত্তরগুলিতে উত্তরগুলি ব্যবহার করতে পারে এমন স্বরলিপি সম্পর্কে স্পষ্টতা প্রদান করা) আমি মনে করি যে তারা ব্যবহারে ব্যবহার করা হয়েছে …

133 machine-learning  neural-networks 

এটি এমন একটি বিষয় যা আমাকে কিছুক্ষণের জন্য ত্রুটিযুক্ত করে চলেছে এবং আমি অনলাইনে কোনও সন্তোষজনক উত্তর খুঁজে পেলাম না, তাই এখানে যায়: উত্তল অপ্টিমাইজেশনের উপর বক্তৃতার একটি সেট পর্যালোচনা করার পরে, নিউটনের পদ্ধতিটি বিশ্বব্যাপী অনুকূল সমাধানগুলি অনুসন্ধানের জন্য গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত চেয়ে অনেক উচ্চতর অ্যালগরিদম বলে মনে হচ্ছে, কারণ নিউটনের …

131 machine-learning  optimization  gradient-descent  hessian 

এলোমেলো বনগুলিকে ব্ল্যাক বক্স হিসাবে বিবেচনা করা হয় তবে সম্প্রতি আমি ভাবছিলাম যে এলোমেলো বন থেকে কোন জ্ঞান পাওয়া যায়? সর্বাধিক সুস্পষ্ট বিষয় হল ভেরিয়েবলের গুরুত্ব, সহজতম ভেরিয়েন্টে এটি কেবল একটি ভেরিয়েবলের সংখ্যার সংখ্যা গণনা করেই করা যেতে পারে। দ্বিতীয় জিনিসটির বিষয়ে আমি ভাবছিলাম ইন্টারঅ্যাকশন। আমি মনে করি গাছের সংখ্যা …

127 machine-learning  data-mining  interaction  random-forest  cart 

ফ্রেডম্যান প্রস্তাবিত গ্রেডিয়েন্ট ট্রি বুস্টিং সিদ্ধান্ত কাঠ গাছগুলি বেস লার্নার হিসাবে ব্যবহার করে। আমি ভাবছি যে বেস ভিত্তি গাছটিকে যতটা সম্ভব জটিল (পুরোপুরি বড় হওয়া) বা সহজতর করা উচিত? পছন্দ জন্য কোন ব্যাখ্যা আছে? বেস লার্নার হিসাবে সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করে র্যান্ডম ফরেস্ট হল আরেকটি জাতীয় পদ্ধতি। আমার বোঝার উপর …

110 machine-learning  random-forest  cart  boosting  ensemble 

আমি টুইটার ব্যবহারকারীদের তাদের প্রোফাইল ছবিগুলির মাধ্যমে সংযুক্ত একটি ছোট প্রকল্পে কাজ করছি। আমি যে সমস্যার মুখোমুখি হয়েছি তা হ'ল আমি যে চিত্রগুলি পরিষ্কার পোর্ট্রেট ফটোগুলি ব্যতীত অন্য সমস্ত ফিল্টার আউট করার পরে, টুইটার ব্যবহারকারীদের একটি ছোট কিন্তু উল্লেখযোগ্য শতাংশ তাদের জাস্টিন বিবারের ছবিটিকে তাদের প্রোফাইল ছবি হিসাবে ব্যবহার করে। …

110 machine-learning  clustering  image-processing 

সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (এসভিএম) কীভাবে কাজ করে এবং লিনিয়ার পারসেপ্ট্রন , লিনিয়ার ডিসক্রিমেন্ট্যান্ট অ্যানালাইসিস বা লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মতো অন্যান্য রৈখিক শ্রেণিবদ্ধদের থেকে কী আলাদা হয় ? * (* আমি অ্যালগরিদম, অপ্টিমাইজেশান কৌশল, সাধারণীকরণের ক্ষমতা এবং রান-টাইম জটিলতার জন্য অন্তর্নিহিত প্রেরণাগুলি বিবেচনা করছি )

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

অনেক স্ট্যাটিস্টিকাল কাজ বড় আকারের ডেটা নিয়ে অভিজ্ঞতা চায়। পরিসংখ্যানগত এবং গণনা দক্ষতার ধরণের কি কি বড় ডেটা সেট সঙ্গে কাজ করার প্রয়োজন হবে। উদাহরণস্বরূপ, বিল্ডিং রিগ্রেশন মডেলগুলি কীভাবে 10 মিলিয়ন নমুনা সহ একটি ডেটা সেট দেয়?

107 regression  machine-learning  multivariate-analysis  large-data 

এটি একটি সাধারণ প্রশ্ন যা এখানে পরোক্ষভাবে একাধিকবার জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, তবে এর একক অনুমোদিত উত্তর নেই। রেফারেন্সটির জন্য এটির বিশদ উত্তরটি পাওয়া ভাল হবে। যথার্থতা , সমস্ত শ্রেণিবদ্ধের মধ্যে সঠিক শ্রেণিবিন্যাসের অনুপাত খুব সহজ এবং খুব "স্বজ্ঞাত" পরিমাপ, তবুও এটি ভারসাম্যহীন ডেটার জন্য একটি দরিদ্র পরিমাপ হতে পারে । …

107 machine-learning  classification  accuracy  model-evaluation  scoring-rules 

অধিকতর inতিহ্যবাহী সিদ্ধান্ত গাছের অ্যালগরিদমের (যেমন আর-তে) তুলনায় শর্তাধীন আনফরেন্স গাছের মধ্যে ( আর মধ্যে প্যাকেজ ctreeথেকে party) যে কেউ প্রাথমিক পার্থক্য ব্যাখ্যা করতে পারে rpart? সিআই গাছগুলি কী আলাদা করে তোলে? শক্তি এবং দুর্বলতা? আপডেট: আমি হরথর্ন এট আল-এর কাগজটি দেখেছি যা চি মন্তব্যগুলিতে উল্লেখ করেছে। আমি এটি সম্পূর্ণরূপে …

97 r  machine-learning  cart 

অনেক মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ার (যেমন সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি) কার্নেল নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। কর্নেল কী তা বোঝানোর একটি স্বজ্ঞাত উপায় কী হবে? আমি যে দিকটি নিয়ে ভাবছিলাম তা হ'ল লিনিয়ার এবং অ-লিনিয়ার কার্নেলের মধ্যে পার্থক্য। সহজ কথায়, আমি 'লিনিয়ার সিদ্ধান্ত ফাংশন' একটি 'অ-লিনিয়ার সিদ্ধান্ত ফাংশন' বলতে পারি could তবে, আমি …

96 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition 

এসভিএম ব্যবহার করার সময়, আমাদের একটি কার্নেল নির্বাচন করতে হবে। আমি আশ্চর্য হই যে কীভাবে কার্নেলটি নির্বাচন করতে হয়। কার্নেল নির্বাচনের কোনও মানদণ্ড?

95 machine-learning  svm  kernel-trick 

অনেক নিউরাল নেটওয়ার্ক বই এবং টিউটোরিয়াল ব্যাকপ্রোপেশন অ্যালগরিদমের জন্য প্রচুর সময় ব্যয় করে, যা মূলত গ্রেডিয়েন্টটি গণনা করার একটি সরঞ্জাম। ধরে নেওয়া যাক আমরা ~ 10 কে পরামিতি / ওজন দিয়ে একটি মডেল তৈরি করছি। কিছু গ্রেডিয়েন্ট ফ্রি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে কী অপ্টিমাইজেশন চালানো সম্ভব? আমি মনে করি সংখ্যার …

94 machine-learning  neural-networks  optimization  backpropagation 

আমি আশ্চর্য হয়েছি যে কীভাবে নির্ভুলতা গণনা করা যায় এবং একটি বহু-শ্রেণীর শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার জন্য কনফিউশন ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে পুনরুদ্ধার করা যায়। বিশেষত, একটি পর্যবেক্ষণ কেবল তার সর্বাধিক সম্ভাব্য শ্রেণি / লেবেলকে দেওয়া যেতে পারে। আমি গণনা করতে চাই: যথার্থতা = টিপি / (টিপি + এফপি) পুনরুদ্ধার = টিপি / …

92 machine-learning  classification  precision-recall  multi-class 

আমি মাত্রিকতার অভিশাপ সম্পর্কে অনেকবার শুনেছি, তবে কোনওরকমভাবে আমি এখনও ধারণাটি উপলব্ধি করতে অক্ষম, এগুলি সব কুয়াশাচ্ছন্ন। আপনি কি কোনও সন্তানের কাছে এটি ব্যাখ্যা করার মতোই কি খুব স্বজ্ঞাত উপায়ে এটি ব্যাখ্যা করতে পারেন, যাতে আমি (এবং অন্যরা যেমন আমি বিভ্রান্ত) এই বিষয়গুলি ভালোর জন্য বুঝতে পারি? সম্পাদনা করুন: এখন, …

91 machine-learning  dimensionality-reduction  high-dimensional 

অনেক নিউরাল নেটওয়ার্ক লাইব্রেরিতে কেরাস বা লাসাগেনের মতো 'এম্বেডিং স্তর' রয়েছে । ডকুমেন্টেশন পড়েও আমি এর ফাংশনটি বুঝতে পেরেছি তা নিশ্চিত নই। উদাহরণস্বরূপ, কেরাস ডকুমেন্টেশনে এটি বলে: ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যার (সূচকগুলি) স্থির আকারের ঘন ভেক্টরগুলিতে পরিণত করুন, যেমন। [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] কোনও জ্ঞানী ব্যক্তি কী এটি ব্যাখ্যা …

91 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings