প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

সাম্প্রতিক এক কথোপকথনে স্পিকারের বিমূর্তি দাবি করেছে যে তারা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করছে। আলাপ চলাকালীন, মেশিন লার্নিং সম্পর্কিত একমাত্র বিষয় ছিল তারা তাদের ডেটাতে রৈখিক প্রতিরোধ সম্পাদন করে। 5 ডি প্যারামিটার স্পেসে সেরা-ফিট সহগের গণনা করার পরে, তারা একটি সিস্টেমে এই সহগগুলি অন্য সিস্টেমের সেরা-ফিট সহগের সাথে তুলনা করে। লিনিয়ার …

90 regression  machine-learning  multiple-regression  terminology  definition 

আমি জানি যে কে-উপায়গুলি নিরীক্ষণযোগ্য এবং এটি ক্লাস্টারিং ইত্যাদির জন্য ব্যবহৃত হয় এবং কে-এনএন তদারকি করা হয়। তবে আমি জানতে চেয়েছিলাম দুজনের মধ্যে কড়া পার্থক্য?

86 machine-learning  k-means  k-nearest-neighbour 

বিভিন্ন ক্রস-বৈধকরণের পদ্ধতিগুলি মডেল বৈকল্পিক এবং পক্ষপাতের ক্ষেত্রে কীভাবে তুলনা করে? আমার প্রশ্নটি এই থ্রেড দ্বারা আংশিকভাবে অনুপ্রাণিত: কে- ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের ভাঁজগুলির সর্বোত্তম সংখ্যার : কী ছাড়-এক-আউট সিভি সর্বদা সেরা পছন্দ? কেKK। উত্তরটির উত্তর থেকে জানা যায় যে লেভেল -ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণের সাথে শিখে নেওয়া মডেলগুলির নিয়মিত কে- ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের সাথে …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

আমি "ক্লোজড-ফর্ম সমাধান" শব্দটি প্রায়শই এসেছি। বদ্ধ-ফর্ম সমাধানের অর্থ কী? একটি প্রদত্ত সমস্যার জন্য একটি ঘনিষ্ঠ-ফর্ম সমাধান উপস্থিত থাকলে কীভাবে তা নির্ধারণ করে? অনলাইনে অনুসন্ধান করে, আমি কিছু তথ্য পেয়েছি, তবে একটি পরিসংখ্যানগত বা সম্ভাব্য মডেল / সমাধান বিকাশের প্রসঙ্গে কিছুই পাইনি। আমি রিগ্রেশনটি খুব ভালভাবে বুঝতে পারি, সুতরাং যদি …

82 regression  machine-learning  probability  terminology  stochastic-processes 

তান অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি হ'ল: t a n h ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 এক্স ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 কোথায় , সিগমা ফাংশন, হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: ।σ ( x ) = ই xσ( এক্স )σ(x)\sigma(x) …

81 machine-learning  neural-networks  optimization  cost-maximization 

মেশিন লার্নিংয়ে লোকেরা অবজেক্টিভ ফাংশন, ব্যয় ফাংশন, লোকসানের কাজ সম্পর্কে কথা বলে। তারা কি একই জিনিসটির আলাদা আলাদা নাম? এগুলি কখন ব্যবহার করবেন? যদি তারা সবসময় একই জিনিস উল্লেখ না করা হয়, পার্থক্য কি?

80 machine-learning  terminology  artificial-intelligence 

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ওয়েবসাইট নীতির হিসাবে অফ-পলিসি এবং অন-পলিসি শিক্ষার সংজ্ঞা দেয়: "একজন অফ-পলিসি লার্নার এজেন্টের ক্রিয়াকলাপের থেকে স্বতন্ত্র নীতিমালার মান শিখতে পারে Q । " আমি এই বিষয়ে আপনার স্পষ্টতা জিজ্ঞাসা করতে চাই, কারণ তারা আমার সাথে কোনও পার্থক্য করে বলে মনে হয় না। উভয় সংজ্ঞা দেখতে অভিন্ন বলে মনে …

78 machine-learning  reinforcement-learning  artificial-intelligence 

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের লক্ষ্যটি বিভিন্ন ইনপুটকে বিভিন্ন শ্রেণিতে সেট করে শ্রেণীবদ্ধ করার ক্ষেত্রে কীসের মূল বিষয়গুলি আমি তা বুঝতে পারি, তবে যা আমি বুঝতে পারি না সেগুলি হ'ল নিতান্ত-কৌতুকপূর্ণ বিবরণ। প্রারম্ভিকদের জন্য, আমি স্ল্যাক ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে কিছুটা বিভ্রান্ত। তাদের উদ্দেশ্য কী? আমি একটি শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যাটি করছি যেখানে আমি …

76 machine-learning  classification  svm 

বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়ছি এবং আমি ভাবছিলাম যে আপনি আমাকে সাহায্য করতে পারেন কিনা। আমার কাছে একটি মাইক্রোআরে ডেটাসেট রয়েছে যা দুটি গ্রুপে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছে এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা রয়েছে। আমার লক্ষ্য হ'ল একটি স্বাক্ষরে স্বল্প সংখ্যক জিন (আমার বৈশিষ্ট্য) (10-20) পাওয়া যে …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

লজিস্টিক রিগ্রেশন যেহেতু শ্রেণিবদ্ধ নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির সাথে সম্পর্কিত একটি পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল , কেন এটি লজিস্টিক শ্রেণিবিন্যাস বলা হয় না ? "রিগ্রেশন" নামটি কি অবিচ্ছিন্ন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির সাথে সম্পর্কিত মডেলগুলিতে সংরক্ষণ করা উচিত নয়?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

আমি আনুষঙ্গিক বৈশিষ্ট্য সহ একটি মাইক্রোরে স্টাডিতে দুটি গ্রুপের শক্তিশালী শ্রেণিবদ্ধ হিসাবে এলোমেলো বন অ্যালগরিদম ব্যবহার করছি using এলোমেলো অরণ্য উপস্থাপনের সর্বোত্তম উপায় কী যাতে কোনও কাগজে পুনরুত্পাদনযোগ্য করার পর্যাপ্ত তথ্য রয়েছে? অল্প সংখ্যক বৈশিষ্ট্য থাকলে, আসলে গাছের চক্রান্ত করার জন্য কি আর কোনও প্লট পদ্ধতি রয়েছে? ত্রুটির হারের ওওবি …

75 r  machine-learning  classification  random-forest  microarray 

আমি মেশিন লার্নিং কোর্সগুলি অনলাইনে নিচ্ছি এবং অনুমানের অনুকূল মান গণনা করার জন্য গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত সম্পর্কে শিখেছি। h(x) = B0 + B1X নীচের সূত্রের সাহায্যে যদি আমরা সহজেই মানগুলি খুঁজে পেতে পারি তবে কেন আমাদের গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত ব্যবহার করতে হবে? এটি সরাসরি এগিয়ে এবং সহজ দেখায়। তবে মান পেতে জিডির …

73 regression  machine-learning  gradient-descent 

আমি কিছুক্ষণের জন্য ডেটা মাইনিং এবং মেশিন-লার্নিংয়ের প্রতি খুব আগ্রহী হয়েছি, আংশিক কারণ যে আমি স্কুলে এই অঞ্চলে মেজাজ করি, তবে কারণ আমি কেবল প্রোগ্রামিংয়ের চেয়ে কিছুটা বেশি চিন্তাভাবনা করা সমস্যাগুলির সমাধান করার চেষ্টা করে সত্যই অনেক বেশি আগ্রহী জ্ঞান এবং যার সমাধানে একাধিক ফর্ম থাকতে পারে। আমার কোনও গবেষক …

73 machine-learning  data-mining  careers  phd 

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (বা সম্ভবত গভীরভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি) গভীর ও গভীরতর হয়েছে, অত্যাধুনিক নেটওয়ার্কগুলি 4 স্তরের স্থানে 7 স্তর ( অ্যালেক্সনেট ) থেকে 1000 স্তর ( অবশেষ জাল) পর্যন্ত চলেছে বছর। গভীর নেটওয়ার্ক থেকে কর্মক্ষমতা বাড়ানোর পেছনের কারণটি হ'ল আরও জটিল, অ-লিনিয়ার ফাংশন শেখা যায়। পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণের ডেটা …

72 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network