প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

দেখে মনে হচ্ছে কেএনএন একটি বৈষম্যমূলক শিক্ষার অ্যালগরিদম তবে আমি এটির নিশ্চয়তা দেওয়ার মতো কোনও অনলাইন উত্স খুঁজে পাচ্ছি না। কেএনএন কি বৈষম্যমূলক শিক্ষার অ্যালগরিদম?

17 machine-learning  classification  k-nearest-neighbour 

আমি যে প্রকল্পে কাজ করছি তার জন্য আমি বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতিগুলি অন্বেষণ করছি এবং র্যান্ডম অরণ্য চেষ্টা করতে আগ্রহী। আমি পাশাপাশি যাওয়ার সাথে সাথে নিজেকে শিক্ষিত করার চেষ্টা করছি এবং সিভি সম্প্রদায় দ্বারা প্রদত্ত যে কোনও সহায়তার প্রশংসা করব। আমি আমার ডেটা প্রশিক্ষণ / পরীক্ষা সেটগুলিতে বিভক্ত করেছি। আর এলোমেলো …

17 r  machine-learning  random-forest 

র্যান্ডম অরণ্য (আরএফ) একটি প্রতিযোগিতামূলক ডেটা মডেলিং / খনন পদ্ধতি। একটি আরএফ মডেলের একটি আউটপুট থাকে - আউটপুট / পূর্বাভাস পরিবর্তনশীল। আরএফগুলির সাথে একাধিক আউটপুটগুলি মডেলিংয়ের নিষ্কলুষ দৃষ্টিভঙ্গি হ'ল প্রতিটি আউটপুট ভেরিয়েবলের জন্য একটি আরএফ তৈরি করা। সুতরাং আমাদের কাছে এন স্বাধীন মডেল রয়েছে এবং যেখানে আউটপুট ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে পারস্পরিক …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

আমার প্রশ্নটি মূর্খ হতে পারে। তাই আমি আগেই ক্ষমা চাইব। আমি স্ট্যানফোর্ড এনএলপি গ্রুপ ( লিঙ্ক ) দ্বারা প্রাক প্রশিক্ষিত GLOVE মডেলটি ব্যবহার করার চেষ্টা করছিলাম । তবে, আমি লক্ষ্য করেছি যে আমার মিলের ফলাফলগুলি কিছু নেতিবাচক সংখ্যা দেখিয়েছে। এটি অবিলম্বে আমাকে শব্দ-ভেক্টর ডেটা ফাইলটি দেখার জন্য অনুরোধ করেছিল। স্পষ্টতই, …

17 machine-learning  word2vec  cosine-similarity 

দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের মধ্যে কার্যকারক সম্পর্কের গাণিতিক সংজ্ঞা কী? দুটি এবং এলোমেলো ভেরিয়েবল XXX এবং YYY যৌথ বিতরণ থেকে একটি নমুনা দেওয়া হয়েছে , আমরা কখন বলব যে XXX কারণে YYY ? প্রসঙ্গে, আমি কার্যকারণ আবিষ্কার সম্পর্কে এই কাগজটি পড়ছি ।

16 machine-learning  causality 

দেখে মনে হচ্ছে তত্ত্বাবধানের শিক্ষার সংজ্ঞাটি একটি বিশেষ ধরণের পুরষ্কার ফাংশন সহ শক্তিবৃদ্ধি শেখার একটি উপসেট যা লেবেলযুক্ত ডেটা (পরিবেশের অন্যান্য তথ্যের বিপরীতে) এর উপর ভিত্তি করে with এটি কি সঠিক চিত্রায়ন?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

আমি কেবল "আকাইকে তথ্য মানদণ্ডে" চলে এসেছি এবং আমি মডেল নির্বাচনের উপর এই বিশাল পরিমাণে সাহিত্য লক্ষ্য করেছি (বিআইসির মতো জিনিসগুলিও বিদ্যমান বলে মনে হয়)। সমসাময়িক মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি এই বিআইসি এবং এআইসি মডেল নির্বাচনের মানদণ্ডটি কেন গ্রহণ করবে না?

16 machine-learning  model-selection  aic  bic 

আমি খেলনা ডেটা সেটটিতে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করতে স্কোয়ার ক্ষতি ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। আমি mtcarsডেটা সেট ব্যবহার করছি , প্রতি গ্যালন মাইল এবং ওজন ট্রান্সমিশনের ধরণের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করি। নীচের প্লটটি দুটি ধরণের সংক্রমণ টাইপের ডেটা বিভিন্ন রঙে দেখায় এবং বিভিন্ন ক্ষতির ক্রিয়াকলাপ দ্বারা উত্পন্ন সিদ্ধান্তের সীমানা দেখায়। স্কোয়ারড …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

আমি লগ ক্ষতি এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা আরও ভালভাবে বোঝার চেষ্টা করছি তবে একটি জিনিস যা আমি খুঁজে পেতে পারি তা লগ লসের সংখ্যাটিকে কিছু প্রসঙ্গে প্রাসঙ্গিক করে। আমার মডেলটির লগ লোকসান যদি 0.5 হয়, তবে এটি কি ভাল? একটি ভাল এবং খারাপ স্কোর হিসাবে বিবেচনা করা হয়? …

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

জমায়েত শিখন সম্পর্কে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। সংক্ষেপে, এটি কে মডেল চালায় এবং এই কে মডেলগুলির গড় পায়। কীভাবে গ্যারান্টি দেওয়া যায় যে কে মডেলগুলির গড়পড়তা নিজেরাই মডেলগুলির তুলনায় ভাল হবে? আমি বুঝতে পারি যে পক্ষপাতটি "ছড়িয়ে পড়ে" বা "গড়" হয়। যাইহোক, যদি এনামেবলে দুটি মডেল থাকে (অর্থাত্ কে …

16 machine-learning  ensemble 

কার্যক্ষমতার জন্য কোন তাত্ত্বিক পদ্ধতির প্রয়োগ হওয়া পরিসংখ্যানবিদ / একনোমেট্রিশিয়ান হিসাবে আমার জানা উচিত? আমি জানি (খুব সামান্য) নেইম্যান – রুবিন কার্যকারিতা মডেল (এবং রায় , হাভেলমো ইত্যাদি) কার্যকারণে মুক্তার কাজ গ্রেঞ্জার কার্যকারিতা (যদিও চিকিত্সা-ভিত্তিক কম) আমি কোন ধারণাগুলি মিস করি বা আমার সচেতন হওয়া উচিত? সম্পর্কিত: কোন তত্ত্বগুলি মেশিন …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখার সময় আমার নীচের চিত্রটি সম্পর্কে প্রশ্ন রয়েছে। 1) স্তর 1 এর সি 1 এর 6 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র রয়েছে, এর অর্থ কী ছয়টি সমাবর্তনীয় কার্নেল রয়েছে? প্রতিটি কনভোলজিনাল কার্নেল ইনপুট ভিত্তিক বৈশিষ্ট্য মানচিত্র তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। 2) লেয়ার 2 এ এস 1 এর 6 বৈশিষ্ট্য …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

আমরা মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি: একটি সম্ভাব্য দৃষ্টিভঙ্গি (কেভিন মারফি)। যদিও পাঠ্যটি প্রতিটি অ্যালগরিদমের তাত্ত্বিক ভিত্তি ব্যাখ্যা করে, এটি খুব কমই বলে যে কোন ক্ষেত্রে কোন অ্যালগরিদম ভাল, এবং যখন এটি হয়, তবে আমি বলব না যে আমি কোন ক্ষেত্রে আছি tell উদাহরণস্বরূপ, কার্নেল নির্বাচনের জন্য, আমাকে …

16 machine-learning  eda 

কোন পারফরম্যান্সের পরিমাপটি ব্যবহার করতে হবে সে সম্পর্কে আমার কিছু সন্দেহ আছে, আরওসি বক্ররেখার অধীনে অঞ্চল (টিপিআর এর ক্রিয়াকলাপ হিসাবে টিপিআর) বা নির্ভুলতা-পুনর্বিবেচনা বক্ররেখার অধীনে অঞ্চল (পুনরুদ্ধারের ফাংশন হিসাবে নির্ভুলতা)। আমার ডেটা ভারসাম্যহীন, অর্থাৎ নেতিবাচক উদাহরণগুলির সংখ্যা ইতিবাচক উদাহরণগুলির চেয়ে অনেক বড়। আমি ওয়েকার আউটপুট ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করছি, একটি নমুনা …

16 r  machine-learning  roc  precision-recall  auc 

ফ্রেডম্যানের গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিনটি কি ব্রেইম্যানের র্যান্ডম ফরেস্টের চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারে ? যদি তা হয় তবে কোন পরিস্থিতিতে বা কোন ধরণের ডেটা সেট জিবিএমকে আরও উন্নত করতে পারে?

16 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting