প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

"ডিস্ট্যান্ট তদারকি" একটি শিক্ষণ প্রকল্প যাতে শ্রেণিবদ্ধকে একটি দুর্বল লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ সেট দেওয়া হয় (প্রশিক্ষণ ডেটা হিউরিস্টিকস / নিয়মের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করা হয়)। আমি মনে করি যে তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা, এবং আধা তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা উভয়ই এই জাতীয় "দূরবর্তী তদারকি" অন্তর্ভুক্ত করতে পারে যদি তাদের লেবেলযুক্ত ডেটা heuristically / স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

আমার সেট আপটি নিম্নলিখিত: আমি "ফলিত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং" এর দিকনির্দেশগুলি অনুসরণ করছি। এইভাবে আমি সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি ফিল্টার করেছি এবং নিম্নলিখিতগুলি দিয়ে শেষ করব: প্রশিক্ষণ সেটে 4900 ডেটা পয়েন্ট এবং পরীক্ষার সেটে 1600 ডেটা পয়েন্ট। আমার 26 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং লক্ষ্যটি একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। আমি caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে মডেলগুলি প্রশিক্ষণের …

20 machine-learning  boosting  overfitting 

আমি ওয়ার্ড টুভেকের প্রসঙ্গে নেতিবাচক নমুনার ধারণাটি বোঝার চেষ্টা করছি। আমি [নেতিবাচক] স্যাম্পলিংয়ের ধারণাটি হজম করতে অক্ষম। উদাহরণস্বরূপ , মিকোলভের কাগজগুলিতে নেতিবাচক নমুনা প্রত্যাশা হিসাবে সূত্রিত হয় logσ(⟨w,c⟩)+k⋅EcN∼PD[logσ(−⟨w,cN⟩)].log⁡σ(⟨w,c⟩)+k⋅EcN∼PD[log⁡σ(−⟨w,cN⟩)].\log \sigma(\langle w,c\rangle ) + k \cdot \mathbb E_{c_N\sim PD}[\log\sigma(−\langle w,c_N\rangle)]. আমি বাম শব্দটি বুঝতে , কিন্তু আমি নেতিবাচক শব্দ-প্রসঙ্গ জোড়া স্যাম্পলিং ধারণা …

19 machine-learning  word2vec  word-embeddings 

ডিসিশন স্টাম্প একটি সিদ্ধান্ত গাছ যা কেবল একটি বিভাজন। এটি পিসওয়াস ফাংশন হিসাবেও লেখা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি ভেক্টর, এবং প্রথম উপাদান , রিগ্রেশন সেটিংয়ে, কিছু সিদ্ধান্ত স্টাম্প হতে পারেxxxx1x1x_1xxx f(x)={35x1≤2x1>2f(x)={3x1≤25x1>2f(x)= \begin{cases} 3& x_1\leq 2 \\ 5 & x_1 > 2 \\ \end{cases} তবে এটি কি লিনিয়ার মডেল? হিসাবে …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন এবং এমন কিছু ডেটাসেট সন্ধান করছি যার মাধ্যমে আমি বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের (ডিসিশন ট্রি, বুস্টিং, এসভিএম এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক) মধ্যে পার্থক্য তুলনা করতে এবং তার বিপরীতে তুলনা করতে পারি আমি এই জাতীয় ডেটাসেটগুলি কোথায় পাব? ডেটাসেট বিবেচনা করার সময় আমার কী সন্ধান করা উচিত? আপনি …

19 machine-learning  dataset 

গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং- এ লার্নিং রেট প্যারামিটার ( ) প্রতিটি নতুন বেস মডেলের অবদান সঙ্কুচিত করে - মূলত একটি অগভীর গাছ- যা সিরিজে যুক্ত করা হয়। এটি টেস্ট সেট যথার্থতা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি করে দেখানো হয়েছিল, এটি ছোট পদক্ষেপের মতোই বোধগম্য, ক্ষতির ন্যূনতমতম কাজটি আরও সঠিকভাবে অর্জন করা যেতে পারে। ν∈ [ …

19 machine-learning  data-mining  predictive-models  boosting  overfitting 

আরএনএন পূর্বাভাস, বা সিকোয়েন্স ম্যাপিংয়ের ক্রম হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। তবে আরএনএন কীভাবে শ্রেণিবদ্ধের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে? আমি বলতে চাইছি, আমরা একটি সম্পূর্ণ ক্রম একটি লেবেল দিই।

19 machine-learning  neural-networks  rnn 

আমি এখান থেকে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি বাস্তবায়ন পরীক্ষা করছি । আমি এই নিবন্ধটি পড়ার পরে, মনে হচ্ছে গুরুত্বপূর্ণ অংশটি সিগময়েড ফাংশন নির্ধারণ করার জন্য সেরা সহগের সন্ধান করা। সুতরাং আমি কেবল অবাক হয়েছি কেন এই পদ্ধতিটিকে "লজিস্টিক রিগ্রেশন" বলা হয়। এটি কি লগারিদমিক ফাংশনের সাথে সম্পর্কিত? এটি আরও ভালভাবে বুঝতে …

19 regression  machine-learning  logistic 

আমি একটি সফ্টওয়্যার বিকাশকারী (বেশিরভাগ। নেট এবং পাইথন প্রায় 5 বছরের অভিজ্ঞতা)। আমাকে মেশিন লার্নিং ফিল্ডে চাকরী পেতে বা সত্যিই এমন কিছু যা আমাকে field ক্ষেত্রে শুরু করতে সহায়তা করবে আমি কী করতে পারি? স্নাতকোত্তর ডিগ্রি কি কঠিন প্রয়োজন?

19 machine-learning  data-mining  careers 

ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ের জন্য, আমাদের কি এলোমেলো প্রভাব এবং পর্যবেক্ষণের স্বতন্ত্রতা না পাওয়ার মতো বারবার পরিসংখ্যানগুলির মতো পরিসংখ্যানগত ধারণাগুলি নিয়ে নিজেকে উদ্বেগ করা উচিত? উদাহরণ স্বরূপ.... আমার কাছে 5 টি সরাসরি মেইল ​​প্রচারগুলি (এক বছরের মধ্যে ঘটেছিল) থেকে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য এবং ক্রয়ের জন্য একটি পতাকা রয়েছে data আদর্শভাবে, আমি প্রচারের সময় …

19 machine-learning  predictive-models  repeated-measures  assumptions 

1999 সালে, বায়ার এট আল। জিজ্ঞাসা করা হয়েছে, "নিকটতম নিকটবর্তী" কখন অর্থবহ? 1999 সাল থেকে এনএন অনুসন্ধানে দূরত্বের সমতলতার প্রভাব বিশ্লেষণ ও চাক্ষুষ করার আরও ভাল উপায় আছে? [প্রদত্ত] ডেটা সেটটি কী 1-এনএন সমস্যার সদর্থক উত্তর সরবরাহ করে? 10-এনএন সমস্যা? 100-এনএন সমস্যা? আপনি কীভাবে বিশেষজ্ঞরা আজ এই প্রশ্নের কাছে যাবেন? …

19 machine-learning  k-nearest-neighbour 

লিনিয়ার এসভিএমের সমর্থন ভেক্টরকে দেওয়া, আমি কীভাবে সিদ্ধান্তের সীমানার সমীকরণটি গণনা করতে পারি?

19 machine-learning  svm 

প্যারামিটারগুলি অনুমানের জন্য পরিসংখ্যানগুলির 'মৌলিক' ধারণাটি সর্বাধিক সম্ভাবনা । আমি ভাবছি মেশিন লার্নিংয়ে সম্পর্কিত ধারণাটি কী? কিউন ১। এটা বলা কি ন্যায়সঙ্গত হবে যে প্যারামিটারগুলি অনুমানের জন্য মেশিন লার্নিংয়ের 'মৌলিক' ধারণাটি হ'ল: 'লোকসান ফাংশন' [দ্রষ্টব্য: এটি আমার ধারণা যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই একটি ক্ষতির ফাংশন অনুকূল করে এবং তাই …

19 machine-learning  maximum-likelihood  loss-functions  pac-learning 

আমার কাছে 140000 উদাহরণ এবং 30 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে যার জন্য আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য বেশ কয়েকটি শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি (এসভিএম, লজিস্টিক রিগ্রেশন, র্যান্ডম ফরেস্ট ইত্যাদি) অনেক ক্ষেত্রে গ্রিড বা র্যান্ডম অনুসন্ধান ব্যবহার করে পুরো ডেটাসেটে হাইপারপ্যারমিটার টিউন করা খুব ব্যয়বহুল time আমি নিম্নলিখিত কৌশলটি ব্যবহার শুরু করেছি সাব ডেটাবেস …

19 machine-learning  cross-validation  hyperparameter 

যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি, কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমটিতে, মডেলটিকে তার অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে হবে, যখন মডেলটি নতুন ক্ষেত্রেগুলির জন্য ভুল ভবিষ্যদ্বাণী দেয়, অবশ্যই এটি নতুন পর্যবেক্ষণের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হবে এবং সময়ের সাথে সাথে, মডেলটি আরও উন্নততর হয়ে উঠবে । আমি দেখতে পাই না যে লজিস্টিক রিগ্রেশনটির এই …

19 machine-learning  logistic  random-forest