প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি কোনও টেস্ট সেট এবং একটি বৈধকরণ সেটগুলিতে ডেটা বিভক্ত করার পিছনে যুক্তিটি বুঝতে পারি। আমি আরও বুঝতে পারি যে বিভাজনের আকার পরিস্থিতিটির উপর নির্ভর করবে তবে সাধারণত 50/50 থেকে 90/10 পর্যন্ত পরিবর্তিত হবে। আমি বানানটি সংশোধন করতে এবং m 5m বাক্যগুলির ডেটা সেট দিয়ে শুরু করার জন্য একটি আরএনএন …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

আমি একটি পাঠ্য ক্লাস্টারিং সমস্যা নিয়ে কাজ করছি। তথ্যটিতে কয়েকটি বাক্য রয়েছে। একটি ভাল অ্যালগরিদম যা সংক্ষিপ্ত পাঠ্যে উচ্চ নির্ভুলতায় পৌঁছেছে? আপনি ভাল রেফারেন্স প্রদান করতে পারেন? কেমিনস, বর্ণালী ক্লাস্টারিংয়ের মতো অ্যালগরিদম এই সমস্যার জন্য ভাল কাজ করে না।

15 machine-learning  clustering  text-mining 

অনেকগুলি সাহিত্য মিশ্রণ মডেলগুলিতে প্রত্যাশা সর্বাধিককরণের পদ্ধতির উপর জোর দেয় (গাউসির মিশ্রণ, লুকানো মার্কোভ মডেল ইত্যাদি)। কেন ইএম গুরুত্বপূর্ণ? ইএম অপটিমাইজেশন করার একটি উপায় এবং গ্রেডিয়েন্ট ভিত্তিক পদ্ধতি (গ্রেডিয়েন্ট শালীন বা নিউটনের / কোয়াটি-নিউটন পদ্ধতি) বা অন্যান্য গ্রেডিয়েন্ট ফ্রি পদ্ধতিটি এখানে আলোচনা করা হিসাবে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় না । এছাড়াও, …

15 machine-learning  optimization  expectation-maximization  gaussian-mixture 

আপনি নীচের বক্সপ্লট চিত্রটিতে দেখতে পারেন এমন চারটি পদ্ধতির সাথে আমার একটি পূর্বাভাস মডেল পরীক্ষা করা আছে। মডেলটি যে গুণাবলীটি পূর্বাভাস দেয় তা 0-8 এর মধ্যে থাকে। আপনি খেয়াল করতে পারেন যে একটি পদ্ধতি রয়েছে যার উপরের দিকের বাইরের একজন এবং তিনটি নিম্ন-আবদ্ধ আউটলিয়ার সমস্ত পদ্ধতি দ্বারা নির্দেশিত। আমি ভাবছি …

15 regression  machine-learning  multiple-regression  predictive-models  outliers 

স্ট্যান্ডার্ড গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত পুরো প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করবে। for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad একটি প্রাক সংজ্ঞায়িত সংখ্যার জন্য, আমরা প্রথমে সম্পূর্ণ ডেটাসেটের জন্য আমাদের প্যারামিটার ভেক্টর প্যারামগুলির জন্য ক্ষতির ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টর ওয়েট_ গ্রেড গণনা করি। বিপরীতে …

15 machine-learning  optimization  gradient-descent  computational-statistics  sgd 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

আমি একটি পরিসংখ্যান / মেশিন লার্নিং / ডেটা মাইনিং প্রসঙ্গে আলগোরিদিম বিকাশকারী / গবেষক পদের জন্য লোকদের সাক্ষাত্কার দিচ্ছি। আমি অন্তর্নিহিত তত্ত্বের সাথে একজন প্রার্থীর পরিচিতি, বোঝার এবং তরলতা নির্ধারণ করতে জিজ্ঞাসা করার জন্য জিজ্ঞাসা করছি, যেমন প্রত্যাশা এবং বৈচিত্রের মূল বৈশিষ্ট্য, কিছু সাধারণ বিতরণ ইত্যাদি determine আমার এখন যাওয়ার …

15 machine-learning  probability  distributions 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন। আমি মেশিন লার্নিংয়ের একটি কোর্স অধ্যয়ন করছি (স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়) এবং আমি বুঝতে পারি না যে এই তত্ত্বটি কী বোঝায় এবং এর ইউটিলিটি কী। আমি ভাবছি যদি কেউ আমার জন্য এই তত্ত্বটি বিশদ করতে পারে। এই তত্ত্বটি এই সমীকরণের উপর ভিত্তি করে।

15 machine-learning  probability  pac-learning 

আমি যা দেখেছি তা থেকে, (দ্বিতীয়-ক্রম) কানসার-নে স্মুথিং সূত্রটি কোনও উপায়ে বা অন্য হিসাবে দেওয়া হয়েছে P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &= \frac{\max \left\{ C\left(w_{n-1}, w_n\right) - D, 0\right\}}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} + \lambda(w_{n-1}) \times P_{cont}(w_n) \end{align} নর্মালাইজিং ফ্যাক্টর সহ λ(wn−1)λ(wn−1)\lambda(w_{n-1}) হিসাবে দেওয়া হয়েছে λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙)λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙) \begin{align} \lambda(w_{n-1}) &= \frac{D}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} \times N_{1+}\left(w_{n-1}\bullet\right) …

15 machine-learning  natural-language  naive-bayes  smoothing  language-models 

কয়েক মিলিয়ন সারি এবং 100 ডলার কলাম সহ আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমি ডেটাসেটের প্রায় 1% উদাহরণ সনাক্ত করতে চাই, যা একটি সাধারণ শ্রেণীর অন্তর্গত। আমার ন্যূনতম নির্ভুলতা সীমাবদ্ধতা রয়েছে, তবে খুব অসম্পূর্ণ ব্যয়ের কারণে আমি কোনও বিশেষ স্মরণে খুব আগ্রহী নই (যতক্ষণ না আমি 10 টি ইতিবাচক ম্যাচ না …

15 machine-learning  classification  unbalanced-classes  precision-recall 

পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং পদগুলির জন্য কি কোনও রেফারেন্স থিসরাস আছে? আমি জানি যে উইকিপিডিয়া নিবন্ধগুলিতে প্রায়শই প্রতিশব্দ থাকে, তবে আমি কেবল একটি থিসেরাস রাখতে চাই যা আমি সহজেই (বনাম একটি সম্পূর্ণ এনসাইক্লোপিডিয়া) যেতে পারতাম তা নিশ্চিত করার জন্য যে আমি সমস্ত জার্গোনটি জানি।

15 machine-learning  terminology 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

আমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য জিবিএম প্যাকেজটি ব্যবহার করছি। যেমনটি প্রত্যাশিত, ফলাফল ভাল। তবে আমি শ্রেণিবদ্ধের আউটপুট বোঝার চেষ্টা করছি। আউটপুট পাঁচটি পদ আছে। `Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve` যে কেউ প্রতিটি শব্দটির অর্থ, বিশেষত উন্নতির অর্থ ব্যাখ্যা করতে পারে ।

15 r  machine-learning 

এই শব্দটি পদ্ধতি সম্পর্কিত থ্রেডগুলিতে প্রায়শই উপস্থিত হয় । ডেটা মাইনিং এবং স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিংয়ে কি কোনও নির্দিষ্ট পদ্ধতির মিশ্রণ করা হয় ? আমি গুগল থেকে কোনও প্রাসঙ্গিক ফলাফল পেতে পারি না। দেখে মনে হচ্ছে মিশ্রণটি অনেকগুলি মডেল থেকে ফলাফলগুলি মিশ্রিত করছে এবং এর ফলে আরও ভাল ফলাফল হয়। এমন কোনও …

15 machine-learning  data-mining  unsupervised-learning  statistical-learning 

আমি একটি মেশিন লার্নিং কোর্স অধ্যয়ন করছি এবং লেকচার স্লাইডগুলিতে এমন তথ্য রয়েছে যা আমি প্রস্তাবিত বইয়ের সাথে বিরোধিতা পাই। সমস্যাটি নিম্নলিখিত: তিনটি শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে: শ্রেণিবদ্ধ একটি থ্রেশহোল্ডগুলির নিম্ন সীমার মধ্যে আরও ভাল পারফরম্যান্স সরবরাহ করে, শ্রেণিবদ্ধ বি প্রান্তিকের উচ্চতর পরিসরে আরও ভাল কর্মক্ষমতা সরবরাহ করে, শ্রেণিবদ্ধ সি আমরা একটি …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc