প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

আমি ব্যাচের নরমালাইজেশন (বিএন) কাগজটি পড়ছিলাম (1) এবং মডেলের যথার্থতা ট্র্যাক করার জন্য চলন্ত গড় ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা বুঝতে পারি নি এবং এমনকি যদি আমি এটি স্বীকার করি যে এটি করা ঠিক ছিল তবে আমি বুঝতে পারি না তারা ঠিক কি করছে। আমার বোঝার (যা আমার ভুল হতে পারে), কাগজে উল্লেখ …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization 

কোনও ভেক্টরে সফটম্যাক্স ফাংশন প্রয়োগ করা "সম্ভাব্যতা" এবং মান 000 এবং 111 । তবে আমরা ভেক্টরের যোগফলের মাধ্যমেও প্রতিটি মান ভাগ করতে পারি এবং এটি 000 এবং 111 মধ্যে সম্ভাবনা এবং মান তৈরি করে । আমি এখানে উত্তরটি পড়েছি তবে এটি বলে যে কারণটি কারণ হিসাবে এটি পৃথক, যদিও উভয় …

20 machine-learning  neural-networks  softmax 

এর Tensorflow বাস্তবায়ন ResNet , আমি মনে করি তারা ভ্যারিয়েন্স স্কেলিং সূচনাকারী ব্যবহার করেন, আমিও জেভিয়ার এটি সূচনাকারী জনপ্রিয় এটি। আমার এ সম্পর্কে খুব বেশি অভিজ্ঞতা নেই, যা অনুশীলনে আরও ভাল?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

আমি ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সম্পর্কে কিছু গবেষণা করেছি এবং সেগুলি ঠিক কী তা আমি বুঝতে পেরেছি তবে এর কারণগুলি আমি খুঁজে পাচ্ছি না। ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিট করার মূল কারণগুলি কী কী? আমরা কেন একটি মডেল প্রশিক্ষণ এই দুটি সমস্যার মুখোমুখি?

20 machine-learning  dataset  overfitting 

আমি একটি শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করছি যা সম্ভাব্যতা ফিরিয়ে দেয়। এউসি গণনা করতে, আমি পিআরসি আর-প্যাকেজটি ব্যবহার করছি। শ্রেণিবদ্ধ থেকে আউটপুট সম্ভাব্যতাগুলি হ'ল: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsক্লাস '1' এ থাকার সম্ভাবনা দেখায়। হিসাবে দেখানো হয়েছে, শ্রেণিবদ্ধকারী '1' শ্রেণিতে সমস্ত নমুনা শ্রেণিবদ্ধ করেছে। সত্য লেবেল …

20 machine-learning  auc 

মেশিন লার্নিং রিসার্চ পেপারগুলি প্রায়শই শিখন এবং অনুমিতিকে দুটি পৃথক কাজ হিসাবে বিবেচনা করে তবে পার্থক্য কী তা আমার কাছে খুব পরিষ্কার নয়। ইন এই বইয়ের উদাহরণস্বরূপ তারা কাজগুলো উভয় প্রকার Bayesian পরিসংখ্যান ব্যবহার করেন, কিন্তু যে পার্থক্য জন্য একটি প্রেরণা প্রদান করবেন না। এটি সম্পর্কে আমার কাছে কিছু অস্পষ্ট …

20 machine-learning  terminology 

নোড সাইজ বলতে কী বোঝায় ঠিক বুঝতে পারছি না। আমি জানি সিদ্ধান্ত নোড কী, তবে নোডের আকার কী নয়।

20 machine-learning  random-forest  bagging 

আমি আর্দু এনজি এর কোর্সেরার মাধ্যমে মেশিন লার্নিংয়ের কোর্স নিচ্ছি । সমীকরণের জন্য, সাবস্ক্রিপ্টগুলির পরিবর্তে সুপারস্প্রিপ্টগুলি ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত সমীকরণে পরিবর্তে ব্যবহৃত হয়েছে :x(i)x(i)x^{(i)}xixix_i J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m} \sum\limits_{i=1}^{m}{(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2} স্পষ্টতই, এটি সাধারণ অনুশীলন। আমার প্রশ্ন হ'ল সাবস্ক্রিপ্টের পরিবর্তে সুপারস্ক্রিপ্ট কেন ব্যবহার করবেন? সুপারস্প্রিপ্টগুলি ইতিমধ্যে ক্ষয়ক্ষতির জন্য ব্যবহৃত …

20 machine-learning  notation 

পরিসংখ্যান শেখার অ্যালগরিদম চালানোর আগে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতিগুলি (এলোমেলো বন বৈশিষ্ট্য গুরুত্বের মান বা ইউনিভারিয়েট বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি ইত্যাদি) ব্যবহার করার জন্য আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। আমরা ওভারফিটিং এড়াতে জানি যে আমরা ওজন ভেক্টরগুলিতে নিয়মিতকরণ জরিমানা প্রবর্তন করতে পারি। সুতরাং আমি যদি লিনিয়ার রিগ্রেশন করতে চাই, তবে আমি এল 2 …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

আমার একটি ডেটাসেটে 5 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে: এ, বি, সি, ডি, ই They এগুলি সমস্ত সংখ্যার মান। ঘনত্ব ভিত্তিক ক্লাস্টারিংয়ের পরিবর্তে, আমি যা করতে চাই তা হ'ল সিদ্ধান্ত-গাছের মতো পদ্ধতিতে ডেটা ক্লাস্টার করা। পদ্ধতির অর্থ আমি এইরকম: বৈশিষ্ট্য সি এর উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমটি ডেটা এক্স প্রাথমিক ক্লাস্টারে বিভক্ত করতে …

20 r  machine-learning  clustering  cart 

সমস্ত মিডিয়া আলাপ এবং এই দিন গভীর জ্ঞান সম্পর্কে হাইপ সঙ্গে, আমি এটি সম্পর্কে কিছু প্রাথমিক জিনিস পড়েছি। আমি সবেমাত্র আবিষ্কার করেছি যে ডেটা থেকে নিদর্শনগুলি শিখতে এটি অন্য একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি। তবে আমার প্রশ্ন হ'ল: কোথায় এবং কেন এই পদ্ধতিটি চকচকে? এখনই এটি সম্পর্কে সমস্ত আলোচনা কেন? অর্থাৎ …

20 machine-learning  data-mining  deep-learning  deep-belief-networks 

আমি শ্রেণিবদ্ধকারীদের সন্ধান করছি যে ফলাফলগুলি দু'টি শ্রেণীর একটির সাথে সম্পর্কিত আউটপুট সম্ভাব্যতাগুলি। আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং নিষ্পাপ বেয়েস সম্পর্কে জানি, তবে আপনি কি আমাকে অন্যদের সম্পর্কে বলতে পারেন যারা একইভাবে কাজ করে? তা হল, শ্রেণিবদ্ধকারীরা উদাহরণ দেয় এমন শ্রেণীর পূর্বাভাস দেয় না, তবে উদাহরণগুলি কোনও নির্দিষ্ট শ্রেণীর সাথে খাপ …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

আমি আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষায় বহুগুণ অনুমানের অর্থ কী তা বোঝার চেষ্টা করছি। কেউ কি সহজ উপায়ে ব্যাখ্যা করতে পারেন? এর পিছনে অন্তর্দৃষ্টি আমি পেতে পারি না। এটি বলে যে আপনার ডেটা উচ্চ মাত্রিক জায়গাতে এমবেড করা নিম্ন-মাত্রিক বহুগুণে থাকে। তার মানে আমি পাইনি।

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning 

আমি সম্প্রতি "পুনরাবৃত্তি পুনর্বহাল শেখা" শব্দটি পেয়েছি। আমি "পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক" কী এবং "রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং" কী তা বুঝতে পেরেছি, তবে "পুনরুত্পূর্ণ শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা" কী তা সম্পর্কে খুব বেশি তথ্য খুঁজে পাইনি। কেউ আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে "পুনরুক্ত পুনর্বহাল শেখা" কী এবং "পুনরুক্ত পুনর্বহাল শেখা" এবং কিউ-লার্নিং অ্যালগরিদমের মতো সাধারণ …

20 machine-learning  reinforcement-learning