প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

এসভিএম বা নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের জন্য এটি বিভাগীয় ভেরিয়েবলগুলিকে সংখ্যার ভেরিয়েবলগুলিতে রূপান্তর করতে হবে (এনকোড), এই ক্ষেত্রে সাধারণ পদ্ধতিটি 0-বাইনারি মানগুলি কে-থ্রি শ্রেণিবদ্ধ মানের (0,0, ..) রূপান্তরিত করে ব্যবহার করা হয় ।, 1,0, ... 0) (1 কে-থে অবস্থানে রয়েছে)। এটি করার জন্য কি অন্যান্য পদ্ধতি রয়েছে, বিশেষত যখন শ্রেণিবদ্ধ মানগুলির …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

আমি প্রায়শই লোকজনকে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্ল্যাক-বক্স হিসাবে এমন কিছু হিসাবে কথা বলতে শুনি যা আপনি বুঝতে পারছেন না এটি কী করে বা তাদের অর্থ কি। আমি আসলে বুঝতে পারছি না যে তারা এর দ্বারা কী বোঝায়! যদি আপনি বুঝতে পারেন যে ব্যাক-প্রসারণ কীভাবে কাজ করে, তবে এটি কীভাবে একটি ব্ল্যাক-বাক্স …

19 machine-learning  neural-networks 

যেমনটি সবার কাছে জানা যায়, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, তবে আমি এই অঞ্চলের সাথে যুক্ত কয়েকটি উপাদান পেয়েছি। আমি কাগল-এর বেশ কয়েকটি প্রতিযোগিতায় অংশ নিয়েছি এবং বিশ্বাস করি যে ভাল বৈশিষ্ট্যগুলি কিছু ক্ষেত্রে ভাল শ্রেণিবদ্ধের চেয়ে আরও গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। কেউ কি বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে কোনও টিউটোরিয়াল …

19 machine-learning  references  feature-construction 

আমি একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করছি যা একটি মেয়াদ শেষে কোনও শিক্ষার্থীর সাফল্যের সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেয়। শিক্ষার্থী সফল হয় বা ব্যর্থ হয় কিনা সে সম্পর্কে আমি বিশেষভাবে আগ্রহী, যেখানে সাফল্য সাধারণত সংজ্ঞা দেওয়া হয় মোট সম্ভাব্য পয়েন্টগুলির মধ্যে 70% বা তার বেশি পয়েন্ট অর্জন করা। আমি যখন মডেলটি নিযুক্ত করি …

19 time-series  machine-learning  logistic 

সমস্ত সংস্থান আপডেট করে চূড়ান্ত সম্পাদনা: একটি প্রকল্পের জন্য, আমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করছি। চ্যালেঞ্জ: বেশ সীমিত লেবেলযুক্ত ডেটা এবং আরও অনেক বেশি লেবেলযুক্ত ডেটা। গোল: আধা তত্ত্বাবধানে শ্রেণিবিন্যাস প্রয়োগ করুন কোনওভাবে অর্ধ-তদারকি করা লেবেলিং প্রক্রিয়া প্রয়োগ করুন (সক্রিয় শিক্ষার নামে পরিচিত) আমি গবেষণামূলক গবেষণাপত্রগুলি থেকে অনেকগুলি …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

কে-মানে ক্লাস্টার সমাধানের মধ্যে ডেটাসেটের কোন বৈশিষ্ট্য / ভেরিয়েবলগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ / প্রভাবশালী তা নির্ধারণ করার কোনও উপায় আছে?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

মাল্টিলেয়ার পার্সেপট্রন (এমএলপি) ব্যবহৃত ব্যাকপ্রপ্যাগেশন অ্যালগরিদম সম্পর্কে আমি কিছুটা বিভ্রান্তি পেয়েছি । ত্রুটিটি ব্যয় কার্য দ্বারা সামঞ্জস্য করা হয়। ব্যাকপ্রকাশে, আমরা লুকানো স্তরগুলির ওজন সামঞ্জস্য করার চেষ্টা করছি। আউটপুট ত্রুটিটি আমি বুঝতে পারি, এটি e = d - y[সাবস্ক্রিপ্ট ছাড়াই]। প্রশ্নগুলি হ'ল: কিভাবে লুকানো স্তরের ত্রুটি পাওয়া যায়? কীভাবে এটি …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

ক্ষতির ফাংশনের উদ্দেশ্য কী তা আমি উপলব্ধি করার চেষ্টা করছি এবং আমি এটি বেশ বুঝতে পারি না। সুতরাং, যতদূর আমি বুঝতে পারি ক্ষতির ফাংশনটি এমন এক ধরণের মেট্রিক প্রবর্তনের জন্য যা আমরা একটি ভুল সিদ্ধান্তের "ব্যয়" পরিমাপ করতে পারি। সুতরাং আসুন আমি বলি যে আমার কাছে 30 টি অবজেক্টের একটি …

19 machine-learning  loss-functions 

রিগ্রেশন সমস্যা নিয়ে কাজ করে আমি "এক সপ্তাহের দিন" বৈশিষ্ট্যটির উপস্থাপনা সম্পর্কে ভাবতে শুরু করি। আমি ভাবছি কোন পদ্ধতিটি আরও ভালভাবে সম্পাদন করবে: একটি বৈশিষ্ট্য; সোমবারের জন্য 1/7 মান; মঙ্গলবার 2/7 ... 7 টি বৈশিষ্ট্য: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) সোমবারের জন্য; (0, 1, 0, 0, 0, 0, …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

আমি জানি যে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত আচরণ এলোমেলো আচরণ করে তবে কেন তা আমি জানি না। এই সম্পর্কে কোন ব্যাখ্যা আছে?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

আমি আলেকজান্দ্রু নিকুলেসকু-মিজিল এবং রিচ কারুয়ানা পত্রিকা " বুস্টিং থেকে ক্যালিব্রেটেড সম্ভাবনা অর্জন " এবং এই থ্রেডে আলোচনাটি পড়েছি । যাইহোক, আমার মাল্টি-ক্লাস বুস্টিং ক্লাসিফায়ার (সিদ্ধান্ত স্টাম্পের সাথে মৃদু-উত্সাহ) এর আউটপুট ক্যালিব্রেট করতে লজিস্টিক বা প্ল্যাটসের স্কেলিং বুঝতে এবং বাস্তবায়নে আমার এখনও সমস্যা হচ্ছে । আমি জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেলগুলির সাথে …

19 machine-learning  boosting 

"ফিচার স্পেস" এর সংজ্ঞা কী? উদাহরণস্বরূপ, এসভিএমগুলি পড়ার সময় আমি "বৈশিষ্ট্য স্পেসে ম্যাপিং" সম্পর্কে পড়ি। কার্ট সম্পর্কে পড়ার সময়, আমি "বৈশিষ্ট্য স্পেসে বিভাজন" সম্পর্কে পড়ি। আমি বুঝতে পারছি কী চলছে, বিশেষত কার্টের জন্য, তবে আমি মনে করি যে এখানে কিছু সংজ্ঞা রয়েছে যা আমি মিস করেছি। "বৈশিষ্ট্য স্পেস" এর একটি …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

প্রশ্নটি কিছুটা অদ্ভুত মনে হতে পারে কারণ আমি পরিসংখ্যানগত অনুক্রম এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে নতুন। স্নায়ুর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার সময় শ্রেণীবিন্যাস সমস্যার মধ্যে আমরা বলতে যে আমরা একটি ফাংশন শিখতে চান f∗f∗f^* যে ইনপুট স্থান মানচিত্র xxx , আউটপুট স্থান থেকে yyy : f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; \theta) = y আমরা কি কোনও অ-রৈখিক …

19 machine-learning  neural-networks 

আমি কেরাস কনভলিউশন ডক্সের মধ্য দিয়ে যাচ্ছিলাম এবং আমি দুটি ধরণের কনভলিউশন কনভ 1 ডি এবং কনভ 2 ডি পেয়েছি। আমি কিছু ওয়েব অনুসন্ধান করেছি এবং এটি আমি কনভ 1 ডি এবং কনভ 2 ডি সম্পর্কে বুঝতে পারি; কনভ 1 ডি সিক্যুয়েন্স এবং কনভ 2 ডি চিত্রগুলির জন্য ব্যবহার করা …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

আমি আধা-তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতিগুলি খতিয়ে দেখছি এবং "সিউডো-লেবেলিং" ধারণাটি পেয়েছি। আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, সিউডো-লেবেলিংয়ের সাথে আপনার কাছে লেবেলযুক্ত ডেটার পাশাপাশি লেবেলযুক্ত ডেটার একটি সেট রয়েছে। আপনি কেবলমাত্র লেবেলযুক্ত ডেটাতে কোনও মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন। তারপরে আপনি সেই প্রাথমিক তথ্যটি লেবেলযুক্ত ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করতে (অস্থায়ী লেবেলগুলি সংযুক্ত করতে) ব্যবহার করুন। …

19 machine-learning  semi-supervised