প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি দশম শ্রেণিতে আছি এবং আমি একটি মেশিন লার্নিং বিজ্ঞান মেলা প্রকল্পের ডেটা সিমুলেট করতে চাইছি। চূড়ান্ত মডেলটি রোগীর উপাত্তগুলিতে ব্যবহার করা হবে এবং সপ্তাহের নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সম্পর্ক এবং একক রোগীর ডেটার মধ্যে ওষুধের আনুগত্যের উপর এর প্রভাবের পূর্বাভাস দেয়। আনুগত্যের মানগুলি বাইনারি হবে (0 এর অর্থ তারা ওষুধ …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

আমি ডেটা মেশিন লার্নিং প্রকল্পে ডেটা নিয়ে কাজ করছি যা ইতিমধ্যে (প্রচুর) ডেটা নির্বাচনের পক্ষপাতদুষ্ট। ধরে নেওয়া যাক আপনার কাছে কঠোর কোডেড বিধিগুলির একটি সেট রয়েছে। এটি প্রতিস্থাপনের জন্য আপনি কীভাবে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করবেন, যখন এটি ব্যবহার করতে পারে এমন সমস্ত ডেটা সেই ডেটা যা ইতিমধ্যে সেই …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

গ্রেড স্কুলে আমার পদার্থবিজ্ঞানের অধ্যাপক, পাশাপাশি নোবেল বিজয়ী ফেনম্যান, তারা সর্বদা পদার্থবিদ্যায় মৌলিক ধারণা এবং পদ্ধতি যেমন হারমোনিক দোলক, দুল, স্পিনিং টপ এবং ব্ল্যাক বক্সের চিত্রিত করার জন্য খেলনা মডেল বলেছিলেন তা উপস্থিত রাখতেন। স্নায়ুবিক নেটওয়ার্ক প্রয়োগের মূল ধারণাগুলি এবং পদ্ধতিগুলি চিত্রিত করতে কোন খেলনা মডেল ব্যবহার করা হয়? (রেফারেন্স …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আটারি ভিডিও গেমসের জন্য ডিপ কিউ-লার্নিংয়ের ডিপমাইন্ডের গবেষণাপত্রে ( এখানে ), তারা প্রশিক্ষণের সময় অনুসন্ধানের জন্য একটি অ্যাপসিলন-লোভী পদ্ধতি ব্যবহার করে। এর অর্থ হ'ল প্রশিক্ষণে কোনও ক্রিয়া বাছাই করা হয়, এটি হয় হয় সর্বাধিক Q-মান, বা একটি এলোমেলো ক্রিয়া সহ ক্রিয়া হিসাবে বেছে নেওয়া হয়। এই দুটিয়ের মধ্যে নির্বাচন করা …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । 2 বছর আগে বন্ধ । সাধারণভাবে শ্রেণিবিন্যাসে ওভারস্যাম্পলিং এবং বিশেষত এসএমওটিই অ্যালগরিদম সম্পর্কে আপনার মতামত কী? আমরা …

18 machine-learning  classification  oversampling 

আমি কিছুটা সময় মেশিন লার্নিং শেখার জন্য ব্যয় করছি (পুনরাবৃত্তির জন্য দুঃখিত :) এবং মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন ক্ষেত্রে গণনীয় রিগ্রেশন সহগগুলির জন্য সরাসরি সমীকরণ সমাধানের চেয়ে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত বাছাইয়ের নিয়মের দ্বারা আগ্রহী হতে পারি না । থাম্বের বিধি: যদি বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা (পড়ুন সহগ / স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি) বা এক মিলিয়নেরও বেশি …

18 machine-learning  multiple-regression  large-data 

আমি Hastie এট আল হিসাবে পৃথক হিসাবে লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য তিনটি পদ্ধতির পদ্ধতির গণনা জটিলতা / অনুমান গতির তুলনা করার চেষ্টা করছি। "পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানসমূহ" (২ য় সংস্করণ), অধ্যায় 3: সাবসেট নির্বাচন সঙ্কুচিত পদ্ধতি প্রাপ্ত ইনপুট দিকনির্দেশগুলি ব্যবহারের পদ্ধতিগুলি (পিসিআর, পিএলএস) তুলনাটি খুব রুক্ষ হতে পারে, কিছু ধারণা দেওয়ার জন্য। …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

আমি জানি যে শ্রেণিবদ্ধের কর্মক্ষমতা অ্যাক্সেস করতে আমাকে ডেটা প্রশিক্ষণ / পরীক্ষার সেটে বিভক্ত করতে হবে। তবে এটি পড়া : অনুমানকারীদের জন্য আলাদা আলাদা সেটিংস ("হাইপারপ্যারামিটার") মূল্যায়ন করার সময়, যেমন সি সেটিং যা ম্যানুয়ালি একটি এসভিএমের জন্য সেট করা উচিত, পরীক্ষার সেটটিতে ওভারফিট করার ঝুঁকি এখনও থাকে কারণ অনুমানকারী অনুকূলভাবে …

18 machine-learning  cross-validation 

ধরুন আমি কে = 10 ভাঁজ সহ কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ করছি। প্রতিটি ভাড়ার জন্য একটি বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স থাকবে। ফলাফলগুলি প্রতিবেদন করার সময়, আমি কি গণনা করা উচিত যে গড় বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স, বা কেবল বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্সের যোগফলটি করব?

18 machine-learning  cross-validation  accuracy 

আমি আমার ডেটা ক্লাস্টার করতে কে-মানে ব্যবহার করছি এবং একটি "অনুকূল" ক্লাস্টার নম্বর প্রস্তাব করার উপায় খুঁজছিলাম। গ্যাপের পরিসংখ্যান মনে হয় একটি ভাল ক্লাস্টার নম্বর খুঁজতে একটি সাধারণ উপায়। কোনও কারণে এটি সর্বোত্তম ক্লাস্টার নম্বর হিসাবে 1 প্রদান করে, তবে আমি যখন ডেটা দেখি তখন স্পষ্ট হয় যে 2 টি …

18 r  machine-learning  clustering  k-means 

আমার মাস্টারের থিসিসের জন্য, আমি সেরোলজিকাল স্ট্যাটাস দ্বারা সংজ্ঞায়িত বিভিন্ন রাজ্যের মধ্যে রূপান্তরগুলির জন্য একটি পরিসংখ্যানের মডেল বিকাশের উপর কাজ করছি। আপাতত, আমি এই প্রসঙ্গে খুব বেশি বিবরণ দেব না, কারণ আমার প্রশ্নটি আরও সাধারণ / তাত্ত্বিক। যাইহোক, আমার স্বজ্ঞাততা হ'ল আমার একটি লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) ব্যবহার করা উচিত; …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

গাউসিয়ানদের মিশ্রণের লগ সম্ভাবনা বিবেচনা করুন: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} আমি ভাবছিলাম যে সরাসরি কেন এই সমীকরণটি সর্বাধিকতর করা গুনে মুশকিল? আমি কেন এটির স্পষ্ট হওয়া উচিত তার কঠোর বা সম্ভবত কেন এটি শক্ত তা সম্পর্কে আরও কঠোর ব্যাখ্যা করার বিষয়ে একটি স্পষ্ট কঠিন অন্তর্দৃষ্টি …

18 machine-learning  gaussian-mixture  expectation-maximization 

ইআর কি আরও কার্যকর বাস্তবায়ন (কিছুটা Extreme Gradient Boostingগ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের মতো ) - ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ? আর প্যাকেজ রয়েছে যা তাদের প্রয়োগ করে। এটি কি নতুন অ্যালগরিদম যা "জেনেরিক" বাস্তবায়ন (আর থেকে র‌্যান্ডমফোরেস্ট প্যাকেজ) কেবল দক্ষতার ক্ষেত্রেই নয় বা অন্য কোনও ক্ষেত্রেও কাটিয়ে উঠেছে? চরম র্যান্ডম ফরেস্ট http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest 

যেমনটি বর্তমানে দাঁড়িয়ে আছে, এই প্রশ্নটি আমাদের প্রশ্নোত্তর বিন্যাসের জন্য উপযুক্ত নয়। আমরা উত্তরগুলি তথ্য, তথ্যসূত্র বা দক্ষতার দ্বারা সমর্থন করা আশা করি তবে এই প্রশ্নটি সম্ভবত বিতর্ক, যুক্তি, পোলিং বা বর্ধিত আলোচনার জন্য অনুরোধ করবে। আপনি যদি মনে করেন যে এই প্রশ্নটি উন্নত এবং সম্ভবত পুনরায় খোলা যেতে পারে …

18 machine-learning  text-mining  natural-language 

91 পৃষ্ঠায় "পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানগুলি" থেকে শব্দ রয়েছে: পি-ডাইমেনশনাল ইনপুট স্পেসের কে সেন্ট্রয়েডগুলি সর্বাধিক কে -1 মাত্রিক উপস্পেসে বিস্তৃত হয় এবং পি যদি কে এর চেয়ে অনেক বড় হয় তবে এটি মাত্রাটি যথেষ্ট পরিমাণে নেমে যাবে। আমার দুটি প্রশ্ন আছে: কেন পি-ডাইমেনশনাল ইনপুট স্পেসে থাকা কে সেন্ট্রয়েডগুলি সর্বাধিক কে -১ …

18 machine-learning  discriminant-analysis