প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি বুঝতে পারি যে এক-শ্রেণীর এসভিএমগুলি (ওএসভিএম) নেতিবাচক নেতিবাচক ডেটার অভাবের সাথে প্রস্তাবিত হয়েছিল এবং তারা সিদ্ধান্তের সীমানা সন্ধান করতে চায় যা একটি ইতিবাচক সেট এবং কিছু নেতিবাচক অ্যাঙ্কর পয়েন্ট পৃথক করে, উত্সটি বলে। ২০১১ সালে একটি কাজের প্রস্তাবিত এসএমএম (ইএসভিএম) উদাহরণস্বরূপ, যা "সিঙ্গেল প্রতি শ্রেণির শ্রেণিবদ্ধ" প্রশিক্ষণ দেয় যা …

16 machine-learning  svm 

আমি একটি অত্যন্ত ভারসাম্যহীন পরীক্ষা ডেটা সেট আছে। পজিটিভ সেটটিতে 100 টি কেস থাকে এবং নেগেটিভ সেটটিতে 1500 টি কেস থাকে। প্রশিক্ষণের পক্ষে, আমার কাছে আরও বড় প্রার্থী পুল রয়েছে: ইতিবাচক প্রশিক্ষণ সেটটিতে 1200 টি এবং নেতিবাচক প্রশিক্ষণের সেটটিতে 12000 কেস রয়েছে। এই ধরণের দৃশ্যের জন্য আমার বেশ কয়েকটি পছন্দ …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

আমি 10-ভাঁজ ক্রস বৈধতা সেটিংসে 120 টি নমুনার ডেটাসেট করেছি। বর্তমানে, আমি গ্রিড অনুসন্ধানের মাধ্যমে গামা এবং সি এর মান বাছাই করতে প্রথম হোল্ডআউটটির প্রশিক্ষণ ডেটাটি বেছে নিয়েছি এবং এটিতে একটি 5-গুণ ক্রস-বৈধকরণ করছি। আমি আরবিএফ কার্নেল দিয়ে এসভিএম ব্যবহার করছি। যেহেতু আমি নির্ভুলতা রিপোর্ট করার জন্য একটি দশ 10 …

16 machine-learning  classification  cross-validation  svm 

আমি একটি তত্ত্বাবধানে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটি নিয়ে কাজ করছি। আমি ব্যক্তিদের নিরক্ষিত / সংক্রামিত হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে GBM প্যাকেজটি ব্যবহার করতে চাই। আমার সংক্রামিত ব্যক্তিদের চেয়ে 15 গুণ বেশি অচেতন আমি ভাবছিলাম জিবিএম মডেলগুলি ভারসাম্যহীন শ্রেণির আকারের ক্ষেত্রে ভোগেন কিনা? এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য আমি কোনও রেফারেন্স পাইনি। আমি …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

আমি 8 টি শ্রেণির ডেটা সহ একটি বহু-শ্রেণীর এলডিএ শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দিচ্ছি । প্রশিক্ষণ সম্পাদন করার সময়, আমি একটি সতর্কতা পেয়েছি: " ভেরিয়েবলগুলি কলাইনারি " আমি 90% এরও বেশি প্রশিক্ষণের যথাযথতা পাচ্ছি । আমি পাইথনে সাইকিটস-লার্ন লাইব্রেরিটি ব্যবহার করছি মাল্টি-ক্লাসের ডেটা ট্রেন এবং পরীক্ষা করি। আমিও পরীক্ষার যথাযথ নির্ভুলতা পাই …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

একটি সাধারণ প্রশ্ন আরও। ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ের জন্য আমি একটি আরবিএফ এসভিএম চালাচ্ছি। আমি মনে করি আমার বর্তমান প্রোগ্রামটির স্পষ্টভাবে কিছুটা গতি বাড়ানো দরকার। গ্রিড অনুসন্ধান + ক্রস বৈধকরণ জরিমানা করতে আমি মোটা দিয়ে সাইকিট লার্ন ব্যবহার করি। প্রতিটি এসভিএম রান প্রায় এক মিনিট সময় নেয় তবে সমস্ত পুনরাবৃত্তির সাথে আমি …

16 machine-learning  svm  predictive-models  scikit-learn  kernel-trick 

বইয়ের প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিংয়ে (সূত্র 1.27), এটি দেয় py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) | যেখানে , হল সেই পিডিএফ যা ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের সাথে সাথে সম্পর্কিত।p x ( x ) p y ( y )x=g(y)x=g(y)x=g(y)px(x)px(x)p_x(x)py(y)py(y)p_y(y) বই বলছেন কারণ যে পর্যবেক্ষণ সীমার মধ্যে পতনশীল এর …

16 machine-learning  probability  self-study  derivative  jacobian 

এমএনআইএসটি ডেটাসেটকে শ্রেণিবদ্ধকরণ সম্পর্কে সমস্যাটি বিবেচনা করা যাক। মতে Yann LeCun এর MNIST ওয়েবপৃষ্ঠা , 'Ciresan এট অল।' কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এমএনআইএসটি পরীক্ষার সেটটিতে 0.23% ত্রুটি হার পেয়েছে। আসুন এমএনআইএসটি প্রশিক্ষণকে ডি_ as হিসাবে সেট করুন , এমএনআইএসটি টেস্টকে ডি_ as হিসাবে সেট করুন , চূড়ান্ত হাইপোথিসিসটি তারা …

16 machine-learning  classification  overfitting  probability-inequalities 

আমি বর্তমানে জন ডুচি এবং ইওরাম সিঙ্গার দ্বারা ফরোয়ার্ড-ব্যাকওয়ার্ড স্প্লিটিং ব্যবহার করে দক্ষ অনলাইনে এবং ব্যাচ লার্নিংটি কাগজটি পড়েছি । 'অনলাইন' এবং 'ব্যাচ' পদগুলির ব্যবহার সম্পর্কে আমি খুব বিভ্রান্ত। আমি ভেবেছিলাম 'অনলাইন' এর অর্থ আমরা প্রশিক্ষণের ডেটার এক ইউনিট প্রক্রিয়াকরণের পরে ওজনের পরামিতিগুলি আপডেট করি। তারপরে আমরা প্রশিক্ষণের ডেটার পরবর্তী …

16 machine-learning  online  gradient-descent 

কেউ কি আমার জন্য সম্ভাব্য উদাহরণগুলির সংক্ষিপ্তসার জানাতে পারে, কোন পরিস্থিতিতে প্রশিক্ষণের ডেটা বৃদ্ধি করা সামগ্রিক ব্যবস্থার উন্নতি করে? আমরা কখন সনাক্ত করি যে আরও প্রশিক্ষণের ডেটা যুক্ত করা সম্ভব ডেটাগুলি বেশি পরিমাণে ফিট করে এবং পরীক্ষার ডেটাগুলিতে ভাল যথার্থতা দিতে পারে না? এটি একটি খুব অ-নির্দিষ্ট প্রশ্ন, তবে আপনি …

16 machine-learning  classification  dataset  precision-recall 

আমি বর্তমানে randomForestআর এ প্যাকেজটি ব্যবহার করে একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য এলোমেলো বনগুলিতে ফিট করছি এবং এই মডেলগুলির প্রশিক্ষণের ত্রুটি কীভাবে রিপোর্ট করবেন সে সম্পর্কে আমি অনিশ্চিত । আমার প্রশিক্ষণের ত্রুটি 0% এর কাছাকাছি যখন আমি কমান্ডটি পেয়েছি এমন পূর্বাভাস ব্যবহার করে এটি গণনা করি: predict(model, data=X_train) X_trainপ্রশিক্ষণের ডেটা কোথায় …

16 r  machine-learning  classification  random-forest  overfitting 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

ক্রিস বিশপের প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং অনুসরণ করে এমন কোনও ভিডিও বা অন্যান্য বই / নোট রয়েছে যেগুলি কেউ এলো? আমি এই বইটি মেশিন লার্নিং শেখার জন্য কিনেছি এবং এটির মাধ্যমে পেতে কিছুটা সমস্যা হচ্ছে।

16 machine-learning  references  pattern-recognition 

শ্রেণিবদ্ধকারী, মডেল এবং অনুমানকারকের মধ্যে পার্থক্য কী? আমি যা বলতে পারি তা থেকে: একটি অনুমানকারী হ'ল রিগ্রেশন অ্যালগরিদম থেকে প্রাপ্ত ভবিষ্যদ্বাণী একটি শ্রেণিবদ্ধকারী একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম থেকে পাওয়া ভবিষ্যদ্বাণী একটি মডেল উভয়ই অনুমানকারী বা শ্রেণিবদ্ধ হতে পারে তবে অনলাইনে তাকানো থেকে দেখা যাচ্ছে যে এই সংজ্ঞাগুলি আমার সাথে মিশে যেতে …

15 machine-learning 

ধরুন আমরা দুটি রিগ্রেশন গাছ (গাছ A এবং গাছ বি) যে মানচিত্র ইনপুট আছে আউটপুট Y ∈ আর । যাক Y = চ একজন ( এক্স ) গাছ একটি এবং চ বি ( এক্স ) গাছ বি প্রতিটি গাছ বাইনারি টুকরা ব্যবহার করে, পৃথক ফাংশন হিসাবে hyperplanes সঙ্গে।x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dy^∈Ry^∈R\hat{y} …

15 regression  machine-learning  cart