প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

অনেকগুলি মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে তথাকথিত ডেটা বৃদ্ধির পদ্ধতিগুলি আরও ভাল মডেল তৈরি করার অনুমতি দিয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, বিড়াল এবং কুকুরের 100 টি চিত্রের একটি প্রশিক্ষণ সেট অনুমান করুন । আবর্তন, মিররিং, বিপরীতে সামঞ্জস্যকরণ ইত্যাদির মাধ্যমে মূল চিত্রগুলি থেকে অতিরিক্ত চিত্র উত্পন্ন করা সম্ভব।100100100 চিত্রগুলির ক্ষেত্রে, ডেটা বর্ধন তুলনামূলকভাবে সহজ। তবে, ধরুন …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

প্রস্তাবনা এটি একটি দীর্ঘ পোস্ট। আপনি যদি এটি পুনরায় পড়ছেন, দয়া করে নোট করুন যে আমি প্রশ্নের অংশটি সংশোধন করেছি, যদিও ব্যাকগ্রাউন্ডের উপাদানগুলি একই রয়েছে। অতিরিক্ত হিসাবে, আমি বিশ্বাস করি যে আমি সমস্যার একটি সমাধান তৈরি করেছি। সমাধানটি পোস্টের নীচে উপস্থিত হয়। ক্লিফএবকে ধন্যবাদ জানাতে যে আমার মূল সমাধানটি (এই …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

সহযোগী ফিল্টারিংয়ে, আমাদের মানগুলি পূরণ করা হয় নি। মনে করুন কোনও ব্যবহারকারী কোনও সিনেমা দেখেনি তবে আমাদের সেখানে একটি 'না' রাখতে হবে। আমি যদি এই ম্যাট্রিক্সের একটি এসভিডি নিতে যাচ্ছি, তবে আমাকে সেখানে কিছু নম্বর রাখতে হবে - বলুন 0 এখন এখন আমি যদি ম্যাট্রিক্সকে ফ্যাক্টরিজ করি তবে অনুরূপ ব্যবহারকারীর …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

মনে করুন আপনি প্রতিদিন কোটি কোটি পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে একটি বিশাল ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছেন, যেখানে প্রতিটি পর্যবেক্ষণে কয়েক হাজার বিচ্ছিন্ন এবং সম্ভবত অপ্রয়োজনীয় সংখ্যাসূচক এবং শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল রয়েছে। আসুন আমরা বলি যে একটি রিগ্রেশন সমস্যা, একটি ভারসাম্যহীন বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা এবং "কোন ভবিষ্যদ্বাণীকারী সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তা খুঁজে বের করুন" এর …

21 r  machine-learning  data-mining  large-data 

আমি ভাবছিলাম যে ক্লাস্টারিংয়ের তুলনা করার জন্য তথ্যের ভেরিয়েশন এবং র‌্যান্ড সূচকগুলির মধ্যে পার্থক্যের পিছনে কারও কোনও অন্তর্দৃষ্টি বা অন্তর্দৃষ্টি আছে কিনা । আমি ম্যারিনা মেলিয়া (তুলনামূলক ক্লাস্টারিংস - একটি তথ্য ভিত্তিক দূরত্ব) পত্রিকাটি পড়েছি (মাল্টিভায়েট অ্যানালাইসিসের জার্নাল, 2007), তবে, সংজ্ঞাগুলির মধ্যে পার্থক্যটি লক্ষ্য করা ছাড়া, আমি বুঝতে পারি না …

21 machine-learning  clustering  metric 

প্রায় প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছের উদাহরণটি আমি জুড়ে এসেছি বাইনারি ট্রি হিসাবে ঘটে। এটি কি বেশ সার্বজনীন? বেশিরভাগ মানক অ্যালগোরিদম (সি 4.5, কার্ট ইত্যাদি) কেবল বাইনারি গাছকে সমর্থন করে? আমি যা সংগ্রহ করি তা থেকে CHAID বাইনারি গাছগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ নয় তবে এটি একটি ব্যতিক্রম বলে মনে হয়। একটি দ্বি-দ্বি দ্বিধা …

21 machine-learning  data-mining  cart 

প্রসঙ্গ এই সাইটে একটি জনপ্রিয় প্রশ্ন হ'ল " সাধারণ পরিসংখ্যানগত পাপগুলি কি? " উল্লিখিত পাপগুলির মধ্যে একটি হ'ল "পারস্পরিক সম্পর্ক কার্যকারণ ..." লিঙ্কটি ধরে নিচ্ছে তারপরে, 5 টি সমীক্ষার সাথে মন্তব্যগুলিতে পরামর্শ দেওয়া হয় যে: "গুগল পার্থক্যটি যত্ন না করে এক বছরে $ 65B করে" " হালকা তদন্তের অতিরিক্ত বিশ্লেষণের …

21 machine-learning  causality 

আমার এমন একটি প্রোগ্রাম বাস্তবায়ন করতে হবে যা কিছু প্রশিক্ষণের ডেটার ভিত্তিতে রেকর্ডগুলিকে 2 বিভাগে (সত্য / মিথ্যা) শ্রেণিবদ্ধ করবে এবং আমি ভাবছিলাম যে কোন অ্যালগরিদম / পদ্ধতিটি আমার উচিত at তাদের মধ্যে অনেকগুলি বেছে নেবেন বলে মনে হয় - কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, জেনেটিক অ্যালগোরিদম, মেশিন লার্নিং, বয়েসিয়ান অপটিমাইজেশন ইত্যাদি …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

দ্রষ্টব্য: কেস হল এন >> পি আমি পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানগুলি পড়ছি এবং ক্রস বৈধকরণের "ডান" উপায় সম্পর্কে বিভিন্ন উল্লেখ রয়েছে (যেমন পৃষ্ঠা 60, পৃষ্ঠা 245)) বিশেষত, আমার প্রশ্ন হল যখন কোনও মডেল অনুসন্ধান হয়েছে তখন কে-ফোল্ড সিভি বা বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করে চূড়ান্ত মডেলটিকে (পৃথক পরীক্ষার সেট ছাড়াই) কীভাবে মূল্যায়ন করা …

21 machine-learning  model-selection  data-mining  cross-validation 

আমি একই ডেটাসেট সহ বিভিন্ন বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদমগুলিতে একটি 10-গুণ ক্রস বৈধতা দৌড়েছি এবং মাইক্রো- এবং ম্যাক্রো উভয়ের গড় ফলাফল পেয়েছি। এটি উল্লেখ করা উচিত যে এটি একটি মাল্টি-লেবেল শ্রেণিবিন্যাস সমস্যা ছিল। আমার ক্ষেত্রে, সত্য নেতিবাচক এবং সত্য ধনাত্মক সমানভাবে ওজন করা হয়। এর অর্থ সঠিকভাবে negativeণাত্মক ভবিষ্যদ্বাণী করা সঠিকভাবে …

21 machine-learning  cross-validation 

মেশিন লার্নিং এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি প্রসঙ্গে, কার্নেল ট্রিক নামে একটি ধারণা রয়েছে । সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছে যেখানে আমাকে কোনও ফাংশন কার্নেল ফাংশন হতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করতে বলা হয়েছে, ঠিক কী করা উচিত? তারা কি প্রথমে তিনটি বা চারটি কার্নেল ফাংশন যেমন বহুভুজ, আরবিএফ এবং গাউসির আকারের কিনা তা …

21 machine-learning  kernel-trick 

এই প্রশ্নের ইতিমধ্যে এখানে উত্তর রয়েছে : ব্যয় কার্যকারিতা পরিবর্তন কীভাবে ইতিবাচক হতে পারে? (1 উত্তর) আমার নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখতে না পারলে আমার কী করা উচিত? (5 টি উত্তর) গত মাসে বন্ধ ছিল । আমি 4 ধরণের সিক্যুয়েন্সকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি মডেল (পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক) প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। আমি যখন …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

এখানে আমার পুরানো প্রশ্ন আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে কেউ লুকানো মার্কোভ মডেল (এইচএমএম) এবং কণা ফিল্টার (পিএফ) এর মধ্যে পার্থক্য (যদি কোনও পার্থক্য থাকে) জানেন এবং ফলস্বরূপ কলম্যান ফিল্টার, বা কোন পরিস্থিতিতে আমরা কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করি। আমি একজন ছাত্র এবং আমাকে একটি প্রকল্প করতে হবে তবে প্রথমে আমাকে …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

ডেটাতে অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ 100) এবং উদাহরণগুলির সংখ্যা 100,000 এর মতো। তথ্য বিরল। আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন বা এসএমএম ব্যবহার করে ডেটা ফিট করতে চাই। বৈশিষ্ট্যগুলি রৈখিক বা অ-রৈখিক কিনা তা আমি কীভাবে জানতে পারি যাতে আমি লিনিয়ার না থাকলে কার্নেল ট্রিকটি ব্যবহার করতে পারি?

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

এটি প্রায়শই উল্লেখ করা হয় যে সংশোধনযোগ্য লিনিয়ার ইউনিটগুলি (রিলিজ) সফ্টপ্লাস ইউনিটকে ছাড়িয়ে গেছে কারণ তারা লিনিয়ার এবং গণনা করার জন্য দ্রুত। সফটপ্লাসে কি এরপরেও স্পারসিটি প্ররোচিত করার সুবিধা রয়েছে বা এটি কি আরএলইউতে সীমাবদ্ধ? আমি জিজ্ঞাসা করার কারণটি হ'ল আমি আরএলইউর শূন্য opeালের নেতিবাচক পরিণতি সম্পর্কে অবাক হয়েছি। এই …

21 machine-learning  neural-networks