প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

গভীর বিশ্বাস বা কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে আমি যে সমস্ত উদাহরণ পেয়েছি সেগুলি তাদের চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ, চ্যাট্যাক্টর সনাক্তকরণ বা বক্তৃতা স্বীকৃতির জন্য ব্যবহার করে। উচ্চতর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কি ধ্রুপদী পুনর্বিবেচনামূলক কাজের জন্যও কার্যকর, যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলি কাঠামোগত নয় (উদাহরণস্বরূপ, ক্রম বা গ্রিডে সাজানো নয়)? যদি হ্যাঁ, আপনি একটি উদাহরণ দিতে …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস করছি। ধরুন আমার কাছে কিছু প্রশিক্ষণ ডেটা (চিত্র) রয়েছে এবং ডেটাটিকে প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা সেটগুলিতে বিভক্ত করব। এবং আমি এলোমেলো ঘোরাঘুরি এবং শব্দ ইঞ্জেকশন দ্বারা ডেটা (মূল চিত্রগুলি থেকে নতুন চিত্রগুলি তৈরি করতে) বৃদ্ধি করতে চাই। অগমেন্টেশনটি অফলাইনে করা হয়। ডেটা বৃদ্ধির সঠিক …

14 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation 

In ক্ষতি সংজ্ঞায়িত করা যায় এবং লগ ক্ষতি loss হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়সর্বোচ্চ ( 0 , 1 - y)আমিWটিএক্সআমি)সর্বোচ্চ(0,1-YআমিWটিএক্সআমি)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)লগ ( 1 + এক্সপ্রেস( - y)আমিWটিএক্সআমি) )লগ(1+ +মেপুঃ⁡(-YআমিWটিএক্সআমি))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) আমার নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি রয়েছে: কবজ ক্ষতির কোনও অসুবিধাগুলি রয়েছে (যেমন http://www.unc.edu/~yfliu/papers/rsvm.pdf এ উল্লিখিত outliers সম্পর্কে সংবেদনশীল )? অন্যটির তুলনায় একজনের …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

আমি জানি যে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি হাইপারপ্লেন আবিষ্কার করে যা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি পৃথক করে। আমি আরও জানি যে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনগুলি সর্বোচ্চ মার্জিনের সাথে হাইপারপ্লেনটি সন্ধান করে। আমার প্রশ্ন: লজিস্টিক রিগ্রেশন (এলআর) এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের (এসভিএম) মধ্যে পার্থক্য কি এলআর এমন কোনও হাইপারপ্লেন খুঁজে পায় যা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি পৃথক …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

আমি কিছুটা বিভ্রান্ত: কীভাবে ক্যারেটের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত মডেলের ফলাফলগুলি মূল প্যাকেজের মডেল থেকে আলাদা হতে পারে? আমি পড়েছি ক্যারেট প্যাকেজ সহ র‌্যান্ডমফোরেস্টের ফাইনালমোডেল ব্যবহারের পূর্বাভাসের পূর্বে প্রিপ্রোসেসিং প্রয়োজন কিনা? তবে আমি এখানে কোনও প্রাকপ্রসেসিং ব্যবহার করি না। আমি ক্রেট প্যাকেজ ব্যবহার করে এবং বিভিন্ন মাতুর মানগুলির জন্য টিউন করে বিভিন্ন …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

আমি বর্ণিত হিসাবে কিউ-লার্নিং বাস্তবায়ন করেছি, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf আনুমানিক করার জন্য। প্রশ্ন (এস, এ) আমি নীচের মতো একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কাঠামো ব্যবহার করি, অ্যাক্টিভেশন সিগময়েড অ্যাকশন নিউরনগুলির জন্য ইনপুটগুলি, ইনপুটগুলির সংখ্যা +1 (সমস্ত ইনপুট 0-1 স্কেলড) আউটপুট, একক আউটপুট। কিউ-মূল্য এম লুকানো স্তরগুলির এন নম্বর। অন্বেষণের পদ্ধতিটি এলোমেলোভাবে 0 <র্যান্ড () …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

F1- স্কোর নির্ভুলতা এবং পুনর্বিবেচনার সুরেলা মাধ্যম। স্মরণার্থের y- অক্ষগুলি সত্যিকারের ধনাত্মক হার (এটিও প্রত্যাহারযোগ্য)। সুতরাং, একসময় শ্রেণিবদ্ধীদের কম স্মরণ হতে পারে তবে খুব উচ্চতর এউসি থাকতে পারে, এর অর্থ কী? এওসি এবং এফ 1-স্কোরের মধ্যে পার্থক্য কী?

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

উইকিপিডিয়া থেকে উদ্ধৃতি: পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ অনুমানকারী বা অ্যাসিম্পটোটিক্যালি সুসংগত অনুমানক একটি অনুমানকারী — একটি পরামিতি estima হিসাবের হিসাবের গণনা করার নিয়ম used যেটি ব্যবহার করা ডেটার পয়েন্টের সংখ্যা অনির্দিষ্টকালের জন্য বৃদ্ধি পায়, ফলস্বরূপ অনুমানের ক্রমটি সম্ভাবনাতে রূপান্তরিত হয় θ ^ * ।θ∗θ∗θ^*θ∗θ∗θ^* এই বিবৃতিটি সুনির্দিষ্ট করার জন্য let θ∗θ∗\theta^* …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

এসভিএম ভারসাম্যহীন ডেটাসেট পরিচালনা করে? ভারসাম্যহীন ডেটাসেট পরিচালনা করে এমন কোনও প্যারামিটার (যেমন সি, বা ভুল সংশোধনী ব্যয়)?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes 

পারফরম্যান্সটি একটি নতুন শ্রেণিবদ্ধ অ্যালগরিদম মূল্যায়ন করতে, আমি নির্ভুলতা এবং জটিলতা (প্রশিক্ষণ এবং শ্রেণিবদ্ধকরণে বিগ-ও) তুলনা করার চেষ্টা করছি। থেকে মেশিন লার্নিং: একটি পর্যালোচনা আমি একটি সম্পূর্ণ তত্ত্বাবধানে থাকা ক্লাসিফায়ার তালিকা একটি সঠিকতা টেবিল আলগোরিদিম মধ্যে থেকে 44 টি টেস্ট সমস্যার পেতে, এবং UCI তথ্য repositoy । তবে সাধারণ শ্রেণিবদ্ধের …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

আমি 6 টি বিভাগের মধ্যে বৈষম্য র্যান্ডম ফরেস্টের সাথে একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেলকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। আমার লেনদেনের ডেটাতে প্রায় 60k + পর্যবেক্ষণ এবং 35 ভেরিয়েবল রয়েছে। এটি প্রায় দেখতে কেমন লাগে তার একটি উদাহরণ এখানে। _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 | 2013-04-01 | 12 | US | group1 | |222 …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

আমি এক বছর ধরে খুব বেশি অগ্রগতি ছাড়াই এই সমস্যাটি সমাধান করার চেষ্টা করছি। এটি যে গবেষণা প্রকল্পটি আমি করছি তারই একটি অংশ, তবে আমি এটি তৈরি করেছি এমন একটি উদাহরণের উদাহরণ দিয়ে বর্ণনা করব, কারণ সমস্যার আসল ডোমেনটি কিছুটা বিভ্রান্তিকর (চোখের ট্র্যাকিং)। আপনি এমন একটি বিমান যা শত্রু জাহাজকে …

14 time-series  machine-learning  prediction 

কীভাবে এটি রেডিয়াল ভিত্তিক ফাংশন k ( x , y ) = exp ( - | | x - y | | 2 ) এর জন্য প্রমাণ করতে হয়কিছু নেই সসীম-মাত্রিক বৈশিষ্ট্য স্থানএইচকিছু যে এই ধরনেরΦ:আরএন→এইচআমরা আছেট(এক্স,Y)=⟨Φ(এক্স),Φ(Y)⟩k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2})HHHΦ:Rn→HΦ:Rn→H\Phi: \text{R}^n \to Hk(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x,y)=⟨Φ(x),Φ(y)⟩k(x, y) = \langle \Phi(x), \Phi(y)\rangle ?

14 machine-learning  svm  kernel-trick 

আমি অন্য কোথাও পড়েছি যে কোনও এনএন-তে লুকানো স্তর অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটির কারও পছন্দ প্রয়োজনের ভিত্তিতে হওয়া উচিত , অর্থাত আপনার যদি -1 থেকে 1 সীমাতে মান ব্যবহার করতে হয় তবে তানহ ব্যবহার করুন এবং 0 থেকে 1 ব্যাপ্তির জন্য সিগময়েড ব্যবহার করুন। আমার প্রশ্ন হ'ল কীভাবে একজন জানে যে যার …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

কনডোর (ব্যক্তিগত প্রকল্প) রিয়েল এস্টেটের দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি এএনএন তৈরির চেষ্টা করার জন্য আমি আর-তে নেট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি। আমি এটিতে নতুন এবং কোনও গণিতের পটভূমি নেই তাই দয়া করে আমার সাথে বেয়ার করুন। আমার ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি বাইনারি এবং অবিচ্ছিন্ন উভয়ই রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ কিছু বাইনারি ভেরিয়েবল যা মূলত …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet