প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি ভেরিয়েবল / বৈশিষ্ট্যগুলির সেট ব্যবহার করে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি। এবং মডেল একটি ভাল অভিনয় আছে। যাইহোক, আমি বুঝতে পেরেছি যে পূর্বাভাসযুক্ত ভেরিয়েবলের সাথে ভাল সম্পর্কযুক্ত কোনও ভেরিয়েবল নেই। কিভাবে এটা সম্ভব?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

নীচে 6 টি সিদ্ধান্তের সীমানা দেওয়া হল। সিদ্ধান্তের সীমানা হ'ল ভায়োলেট লাইনের। বিন্দু এবং ক্রস দুটি পৃথক ডেটা সেট। কোনটি একটি তা আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে হবে: লিনিয়ার এসভিএম কার্নেলাইজড এসভিএম (অর্ডারের বহুপদী কার্নেল 2) Perceptron পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ নিউরাল নেটওয়ার্ক (10 টি সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিট সহ 1 টি লুকানো স্তর) …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ তৈরি করেছি যা আমার ডেটাতে খুব সঠিক very এটি এত ভাল কেন কাজ করছে তা এখন আমি আরও ভাল করে বুঝতে চাই। বিশেষত, আমি কোন বৈশিষ্ট্যগুলি সর্বাধিক অবদান রাখছি (কোন বৈশিষ্ট্যগুলি সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ) র‌্যাঙ্ক করতে চাই এবং আদর্শভাবে, প্রতিটি বৈশিষ্ট্য সামগ্রিক মডেলের (বা এই শিরাতে …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

আমি (প্রায়) শুনেছি: ব্যাগিং হ'ল একটি ভবিষ্যদ্বাণীকারী / অনুমানক / লার্নিং অ্যালগরিদমের বৈকল্পিকতা হ্রাস করার কৌশল। যাইহোক, আমি এই বক্তব্যের কোনও গাণিতিক প্রমাণ কখনও দেখিনি। কেউ কি জানেন যে এটি গাণিতিকভাবে সত্য কেন? এটি কেবল এ জাতীয় বহুল স্বীকৃত / জ্ঞাত সত্য বলে মনে হচ্ছে, আমি এর প্রত্যক্ষ রেফারেন্স আশা …

17 machine-learning  mathematical-statistics  bagging 

আমরা কেন কাঁচা তথ্যটিকে তার মানক বিচ্যুত করে বিভক্ত করে তা সম্পর্কে (সিএস 229 কোর্স নোটগুলি থেকে) নীচের ন্যায়সঙ্গততাটি পড়ছিলাম: যদিও ব্যাখ্যাটি কী বলছে তা আমি বুঝতে পেরেছি, কেন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বারা বিভাজন এই ধরনের লক্ষ্য অর্জন করবে তা আমার কাছে স্পষ্ট নয়। এটি বলছে যাতে সবাই একই "স্কেল" এ …

17 machine-learning  pca  mathematical-statistics 

আমি অটোমোবাইলের শ্রেণিবদ্ধ বিজ্ঞাপন সাইটগুলিতে উপলব্ধ দাম এবং বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে অটোমোবাইলের দাম সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সেরা মডেলটি সনাক্ত করার চেষ্টা করছি। এর জন্য আমি সাইকিট-লার্ন লাইব্রেরি এবং পাইব্রাইন এবং নিউরোলব থেকে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলির বেশ কয়েকটি মডেল ব্যবহার করেছি। আমি এখন পর্যন্ত যে পদ্ধতির ব্যবহার করেছি তা হ'ল …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

একটি ছোট পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যায় যা আমি দেখছিলাম, নাইভ বায়েস একটি এসভিএম এর মতো বা তার চেয়েও বেশি পারফরম্যান্স প্রদর্শন করছে এবং আমি খুব বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছিলাম। আমি ভাবছিলাম যে কারণগুলি অন্যগুলির তুলনায় একটি অ্যালগরিদমের জয় সিদ্ধান্ত নেয়। এমন পরিস্থিতি আছে যেখানে এসভিএমগুলির উপর নাইভ বেয়েস ব্যবহার করার কোনও অর্থ …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

বিশপের বই "প্যাটার্ন শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং মেশিন লার্নিং" এ এটি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে নিয়মিতকরণের একটি কৌশল বর্ণনা করেছে। যাইহোক, আমি অনুচ্ছেদে বর্ণনা করছি না যে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেল জটিলতার সাথে স্বাধীনতার ডিগ্রি সংখ্যা বৃদ্ধি করে। সম্পর্কিত উদ্ধৃতি নিম্নলিখিত: কোনও নেটওয়ার্কের কার্যকর জটিলতা নিয়ন্ত্রণের উপায় হিসাবে নিয়মিতকরণের বিকল্প হ'ল তাড়াতাড়ি থামার …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

আমার এই পাশের প্রকল্প রয়েছে যেখানে আমি আমার দেশের স্থানীয় সংবাদ ওয়েবসাইটগুলি ক্রল করি এবং একটি অপরাধ সূচক এবং রাজনৈতিক অস্থিরতা সূচক তৈরি করতে চাই। আমি ইতিমধ্যে প্রকল্পের তথ্য পুনরুদ্ধার অংশ কভার করেছি। আমার পরিকল্পনাটি হ'ল: নিরীক্ষণযোগ্য বিষয় নিষ্কাশন। সদৃশ সনাক্তকরণের কাছাকাছি। তত্ত্বাবধানে শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং ঘটনার স্তর (অপরাধ / রাজনৈতিক …

17 machine-learning  classification  text-mining 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ক্ষেত্রে ডুব দিয়েছি এবং আমি তাদের সাথে মোহিত হয়েছি। আমি অবশেষে স্টক এক্সচেঞ্জগুলিতে ট্রেড সিস্টেমগুলি পরীক্ষা করার জন্য একটি অ্যাপ্লিকেশন কাঠামো তৈরি করেছি এবং এখন আমি এটিতে আমার প্রথম নিউরাল নেটওয়ার্ক বাস্তবায়ন করতে চলেছি। খুব সহজ এবং আদিম এক, কেবল ব্যবসায়ের জন্য নয়, আসল ব্যবসায়ের উদ্দেশ্যে নয়। …

17 machine-learning  neural-networks 

আমি পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যের জন্য দুটি শ্রেণিবদ্ধের যথার্থতার তুলনা করতে চাই। উভয় শ্রেণিবদ্ধকারী একই ডেটা সেটটিতে চালিত হয়। এটি আমার বিশ্বাস করতে পরিচালিত করে যে আমি যা পড়ছি তার থেকে আমার একটি নমুনা টি-পরীক্ষা ব্যবহার করা উচিত । উদাহরণ স্বরূপ: Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: 64% accuracy Dataset size: 78,000 …

17 machine-learning  statistical-significance  classification  t-test 

টপিক মডেলিং (ল্যাটেন্ট ডিরিচলেট অ্যালোকেশন) ব্যবহার করার সময়, বিষয়গুলির সংখ্যাটি একটি ইনপুট প্যারামিটার যা ব্যবহারকারীর নির্দিষ্ট করতে হবে। আমার কাছে মনে হচ্ছে যে আমাদের প্রার্থী বিষয়ের একটি সংকলনও সরবরাহ করা উচিত যে ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির বিরুদ্ধে নমুনা দেওয়া উচিত? আমার বোধগম্যতা কি সঠিক? অনুশীলনে, এই ধরনের প্রার্থী বিষয় সেট কীভাবে সেটআপ …

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution 

লক । এই প্রশ্নটি এবং এর উত্তরগুলি লক করা আছে কারণ প্রশ্নটি অফ-টপিক তবে historicalতিহাসিক তাত্পর্যপূর্ণ। এটি বর্তমানে নতুন উত্তর বা মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করছে না। আমি এই বইটি কিনেছি: যে কোনও কিছুর পরিমাপ কীভাবে করা যায়: ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে ইনট্যাঞ্জিবলসের মান খুঁজে পাওয়া এবং প্রধান প্রথম ডেটা বিশ্লেষণ: বড় সংখ্যা, পরিসংখ্যান …

17 machine-learning  bayesian  references 

আমি অনেক অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করছি: র‌্যান্ডমফোরস্ট, ডিসিশনট্রিজ, নাইভবেইস, এসভিএম (কার্নেল = লিনিয়ার এবং আরবিএফ), কেএনএন, এলডিএ এবং এক্সজিবিস্ট। এসভিএম বাদে সকলেই বেশ দ্রুত ছিল। এটি যখন আমি জানতে পারলাম দ্রুত কাজ করার জন্য এটির বৈশিষ্ট্য স্কেলিং প্রয়োজন। তারপরে আমি ভাবতে শুরু করি যে অন্য অ্যালগরিদমের জন্য আমারও একই করা …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

প্রথমত, এমন একটি প্রশ্ন পোস্ট করার জন্য ক্ষমা চাওয়া যা ইতিমধ্যে এখানে , এখানে , এখানে , এখানে , এখানে দীর্ঘ আলোচনা করা হয়েছে, এবং একটি পুরানো বিষয় পুনরায় গরম করার জন্য। আমি জানি @ ডিক্রানমারসুপিয়াল পোস্ট এবং জার্নাল পেপারগুলিতে এই বিষয়টি সম্পর্কে দীর্ঘমেয়াদে লিখেছেন, তবে আমি এখনও বিভ্রান্ত হয়েছি, …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter