প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি আমার পাঠ্য ডেটাতে শ্রেণিবদ্ধকরণ করতে চাই। আমার কাছে 300 classesপ্রতি ক্লাসে 200 টি প্রশিক্ষণ দলিল রয়েছে (তাই 60000 documents in total) এবং এর ফলে খুব উচ্চ মাত্রিক ডেটা হতে পারে (আমরা সম্ভবত 1 মিলিয়ন মাত্রার চেয়ে বেশি খুঁজছি )। আমি পাইপলাইনে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করতে চাই (কেবলমাত্র আমার প্রয়োজনীয়তাগুলি …

18 machine-learning  classification  text-mining 

আমি এমন কাগজপত্র বা পাঠ্যগুলির সন্ধান করছি যা তুলনা করে এবং আলোচিত হয় (হয় অভিজ্ঞত বা তাত্ত্বিকভাবে): Boosting এবং ডিসিশন গাছ যেমন আলগোরিদিম এলোমেলো বন বা AdaBoost এবং GentleBoost সিদ্ধান্ত গাছ প্রয়োগ করা হয়েছিল। সঙ্গে সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন , হায়ারার্কিকাল টেম্পোরাল মেমোরি , কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদির মতো গভীর শেখার …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত সম্পর্কে অনেক টিউটোরিয়াল অনলাইন আলোচনা করে এবং প্রায় সকলেই একটি নির্দিষ্ট ধাপের আকার (শিক্ষার হার ) ব্যবহার করে। লাইন অনুসন্ধানের কোনও ব্যবহার নেই কেন (যেমন ব্যাকট্র্যাকিং লাইন অনুসন্ধান বা সঠিক লাইন অনুসন্ধান)?αα\alpha

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

আমি অনেকগুলি আলোচনার অনুরূপ উপসংহার দেখেছি, যেহেতু মিনিবিচের আকারটি এসজিডি রূপান্তরিত হওয়ার ফলে বাস্তবে আরও শক্ত / খারাপ হয়, উদাহরণস্বরূপ এই কাগজটি এবং এই উত্তরটি । এছাড়াও আমি শুনেছি লোকেরা বড় ব্যাচের আকারের সাহায্যে এই সমস্যাটির সমাধানের জন্য প্রাথমিক পর্যায়ে ছোট শেখার হার বা ব্যাচের আকারের মতো কৌশল ব্যবহার করে। …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

আমরা উপলভ্য সমস্ত প্রশিক্ষণের নমুনাগুলির সম্পূর্ণতা এবং মিনি-ব্যাচের আকারকে নমুনার সংখ্যা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছি যার উপরে গ্রেডিয়েন্টটি অবতরণের জন্য প্রয়োজনীয় ওজন / বায়াসগুলির আপডেটগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য আমাদের গড় গড়। আমার প্রশ্ন হ'ল আমাদের একটি মহাকালের মধ্যে প্রতিটি মিনি-ব্যাচ উত্পন্ন করার জন্য প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির সেট থেকে প্রতিস্থাপন ছাড়াই আঁকা উচিত। …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অধ্যয়ন করার সময়, আমি পুরষ্কারের ফাংশনটির অনেকগুলি রূপ নিয়ে এসেছি: , আর ( গুলি , এ , এস ′ ) , এমনকি এমন একটি পুরষ্কারের কাজ যা কেবলমাত্র বর্তমান অবস্থার উপর নির্ভর করে। এটি বলার পরে, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে একটি পুরষ্কার ফাংশন 'তৈরি' বা 'সংজ্ঞায়িত' করা খুব …

18 machine-learning  reinforcement-learning 

TL; ড discreteঅসাধারণ সনাক্তকরণ সম্পাদন করার সময় ডেটা মোকাবেলা করার প্রস্তাবিত উপায় কী ? categoricalঅসাধারণ সনাক্তকরণ সম্পাদন করার সময় ডেটা মোকাবেলা করার প্রস্তাবিত উপায় কী ? এই উত্তরটি কেবল ফলাফলগুলি ফিল্টার করার জন্য পৃথক ডেটা ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়। সম্ভবত পর্যবেক্ষণের পারক্টেজ সুযোগের সাথে বিভাগের মানটি প্রতিস্থাপন করবেন? ইন্ট্রো এখানে …

18 machine-learning  categorical-data  outliers  discrete-data  anomaly-detection 

আমার বিভাগগুলিতে ইউআরএল শ্রেণীবদ্ধ করা দরকার। বলুন আমার 15 টি বিভাগ রয়েছে যা আমি প্রতি URL টি শূন্য করার পরিকল্পনা করছি। 15-ওয়ে শ্রেণিবদ্ধ কি আরও ভাল? যেখানে আমার কাছে 15 টি লেবেল রয়েছে এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য বৈশিষ্ট্য উত্পন্ন করে। অথবা ১৫ টি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকারী গড়ে তুলুন, বলুন: সিনেমা …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

শ্রেণীবদ্ধ SVM এর সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি যে আমাকে অন্য শ্রেণিবদ্ধকারীদের থেকে আলাদা করে, সেগুলি কি আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারে?

18 machine-learning  svm 

আমি জানি যে এসভিএম একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকারী। আমি এটি মাল্টি-ক্লাস এসভিএম পর্যন্ত প্রসারিত করতে চাই। এটি সম্পাদন করার জন্য সবচেয়ে ভাল এবং সম্ভবত সবচেয়ে সহজ উপায়? কোড: ম্যাটল্যাবে in u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধকরণের জন্য একটি পরীক্ষার সময়, আমি রিজ শ্রেণিবদ্ধকারী ফলাফলগুলি পেয়েছি যা এই শ্রেণিবদ্ধদের মধ্যে নিয়মিত পরীক্ষাগুলি শীর্ষ করে থাকে যা সাধারণত দেখা হয় এবং এসভিএম, এনবি, কেএনএন ইত্যাদির মতো পাঠ্য খনির কাজগুলির জন্য প্রয়োগ করা হয় যদিও আমি বিশদ বিবরণ দিইনি প্যারামিটারগুলি সম্পর্কে কিছু সাধারণ টুইট বাদে এই নির্দিষ্ট …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

আমি বর্তমানে একটি চিত্র বিভাজন সমস্যার জন্য ভিটারবি প্রশিক্ষণ ব্যবহার করছি । আমি জানতে চেয়েছিলাম ভিটারবি প্রশিক্ষণের পরিবর্তে বাউম-ওয়েলচ অ্যালগরিদম ব্যবহারের সুবিধা / অসুবিধাগুলি কী।

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

আমি এমন কিছু পরিসংখ্যানবিদদের মুখোমুখি হয়েছিল যে পূর্বাভাসের জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যতীত অন্য মডেলগুলি কখনই ব্যবহার করে না কারণ তারা বিশ্বাস করে যে "এমএল মডেলগুলি" যেমন এলোমেলো বন এবং গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং যেমন "ব্যাখ্যাযোগ্য বা ব্যাখ্যাযোগ্য নয়"। একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, অনুমানের সেটটি যাচাই করা হয়েছে (ত্রুটির স্বাভাবিকতা, সমকামিতা, কোনও বহু-প্রান্তিককরণ নয়), …

18 regression  machine-learning  multiple-regression  model-interpretation 

গত বছর এনআইপিএস 2017 সালে আলী রহিমি এবং বেন রেক্ট তাদের কাগজ "বড়-স্কেল কার্নেল মেশিনগুলির জন্য র‌্যান্ডম বৈশিষ্ট্যগুলি" যেখানে র্যান্ডম বৈশিষ্ট্যগুলি প্রবর্তন করে, পরে এলোমেলো রান্নাঘরের সিংক অ্যালগরিদম হিসাবে কোডযুক্ত হিসাবে সময় পুরষ্কারের পরীক্ষায় জিতেছিল । তাদের কাগজ প্রচারের অংশ হিসাবে, তারা দেখিয়েছেন যে তাদের মডেলটি মাতলাব 5 টি লাইনে …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

আমি এই আলোচনাটি পড়ে শেষ করেছি । তাদের যুক্তি রয়েছে যে ভারসাম্যহীন ডেটাসেটের ক্ষেত্রে আরওসি এউসি থেকে পিআর এউসি ভাল। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের পরীক্ষার ডেটাসেটে 10 টি নমুনা রয়েছে। 9 টি নমুনা ধনাত্মক এবং 1 টি নেতিবাচক। আমাদের কাছে একটি ভয়াবহ মডেল রয়েছে যা সবকিছুকে ইতিবাচক বলে পূর্বাভাস দেয়। সুতরাং, আমাদের …

18 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall