প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি ভাবছি যে কীভাবে নির্ভুলতা গণনা করতে হবে এবং মাল্টিক্লাস মাল্টিলেবল শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য প্রতিকারগুলি পুনরুদ্ধার করতে হবে, যেখানে শ্রেণিবিন্যাস যেখানে দুটির বেশি লেবেল রয়েছে এবং যেখানে প্রতিটি উদাহরণে একাধিক লেবেল থাকতে পারে?

72 machine-learning  classification  precision-recall  multi-class 

আমি কোথাও দেখেছি যে ক্লাসিকাল দূরত্বগুলি (ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের মতো) দুর্বলভাবে বৈষম্যমূলক হয়ে ওঠে যখন আমাদের কাছে বহুমাত্রিক এবং বিরল ডেটা থাকে। কেন? ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব ভাল সঞ্চালন করে না এমন দুটি স্পার ডেটা ভেক্টরের উদাহরণ রয়েছে কি? এক্ষেত্রে আমাদের কোন মিল খুঁজে পাওয়া উচিত?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

দেখে মনে হচ্ছে ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং এত জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে যে এখন প্রায় প্রতিটি সিএস শিক্ষার্থী শ্রেণিবদ্ধ, ক্লাস্টারিং, স্ট্যাটিস্টিকাল এনএলপি ... ইত্যাদি সম্পর্কে জানে তাই তাই মনে হয় যে ডেটা মাইনারদের সন্ধান করা আজকাল কোনও কঠিন কাজ নয়। আমার প্রশ্ন: একটি ডেটা মাইনার কী কী দক্ষতা শিখতে পারে …

71 machine-learning  data-mining 

অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্সে তিনি লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রবর্তন করেছেন এবং গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত এবং নিউটনের পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেল পরামিতিগুলি কীভাবে ফিট করবেন তা দেখায়। আমি জানি যে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত মেশিন লার্নিংয়ের কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে (যেমন, ব্যাকপ্রোপেশন) দরকারী হতে পারে, তবে আরও সাধারণ ক্ষেত্রে আপনি বদ্ধ আকারে প্যারামিটারগুলির …

71 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

পটভূমি আমি নেটওয়ার্ক অপারেশনস সেন্টারে কাজ করছি, আমরা কম্পিউটার সিস্টেম এবং তাদের কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণ করি। নিরীক্ষণের জন্য মূল মেট্রিকগুলির মধ্যে একটি হ'ল প্রচুর দর্শনার্থী \ গ্রাহকরা বর্তমানে আমাদের সার্ভারগুলিতে সংযুক্ত। এটি দৃশ্যমান করার জন্য আমরা (অপ্স টিম) সময়-সিরিজের ডেটা এবং গ্রাফ আঁকার মতো মেট্রিকগুলি সংগ্রহ করি। গ্রাফাইট আমাদের এটি করার …

69 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

ডেটাসেট বিভক্ত করার জন্য উপযুক্ত কৌশল কী? আমি নিম্নলিখিত পদ্ধতির উপর প্রতিক্রিয়া জন্য অনুরোধ (যেমন পৃথক পরামিতি না test_sizeবা n_iter, কিন্তু যদি আমি ব্যবহৃত X, y, X_train, y_train, X_test, এবং y_testউপযুক্তভাবে এবং ক্রম ইন্দ্রিয় তোলে থাকেন): ( এই উদাহরণটি সাইকিট-লার্ন ডকুমেন্টেশন থেকে বাড়ানো ) 1. ডেটাसेट লোড করুন from sklearn.datasets …

69 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

আমার একটি শ্রেণির ভারসাম্যহীন ডেটা রয়েছে এবং আমি এক্সজিবিস্ট ব্যবহার করে উত্সাহিত ট্রেসের হাইপারপ্যারামিটারগুলি টিউন করতে চাই। প্রশ্নাবলি Xbboost এর জন্য গ্রিডসার্কভি বা র্যান্ডমসার্কসিভের সমতুল্য কি আছে? যদি না হয় তবে এক্সজিবিস্টের প্যারামিটারগুলি টিউন করার জন্য প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি কী?

68 machine-learning  cross-validation  xgboost  boosting 

এই প্রশ্নটি কয়েক বছর আগে সিভিতে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, এটি 1 এর আলোকে পুনরায় পোস্ট করা উচিত বলে মনে হয়) আরও ভাল কম্পিউটারিং প্রযুক্তি (যেমন সমান্তরাল কম্পিউটিং, এইচপিসি ইত্যাদি) এবং 2) আরও নতুন প্রযুক্তি, যেমন [3] order প্রথম, কিছু প্রসঙ্গ। আসুন ধরে নেওয়া যাক লক্ষ্য অনুমানের পরীক্ষা নয়, প্রভাব অনুমান …

67 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাদের "মেমোরি" স্তর রয়েছে এই বিষয়টি দ্বারা "নিয়মিত" আলাদা হয়। এই স্তরটির কারণে, বারবার এনএন'র সময় সিরিজ মডেলিংয়ে দরকারী বলে মনে করা হচ্ছে। তবে, আমি নিশ্চিত না যে এগুলি কীভাবে ব্যবহার করব আমি সঠিকভাবে বুঝতে পেরেছি। ধরা যাক আমার নিম্নলিখিত টাইম সিরিজ রয়েছে (বাম থেকে ডানে): [0, …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

আমি গাউসিয়ান এবং বহুবর্ষীয় কার্নেলগুলির সাথে কার্নেল পিসিএ ( 1 , 2 , 3 ) সম্পর্কে পড়ছিলাম । গাউসিয়ান কার্নেল আপাতদৃষ্টিতে যে কোনও প্রকারের ননলাইনার তথ্য ব্যতিক্রমীভাবে ভালভাবে আলাদা করতে পারে? দয়া করে একটি স্বজ্ঞাত বিশ্লেষণ করুন, পাশাপাশি যদি সম্ভব হয় তবে একটি গাণিতিকভাবে জড়িত। অন্যান্য কার্নেলের কাছে গাউসিয়ান কার্নেলের …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

আমি এই ধারণাটি পেয়ে যাচ্ছি যে লোকেরা যখন একটি 'গভীর বিশ্বাস' নেটওয়ার্ককে উল্লেখ করছে যে এটি মূলত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তবে খুব বড়। এটি কি সঠিক বা গভীর বিশ্বাসের নেটওয়ার্কটিও বোঝায় যে অ্যালগোরিদম নিজেই আলাদা (যেমন, কোনও ফিড ফরোয়ার্ড নিউরাল নেট নয় তবে সম্ভবত প্রতিক্রিয়া লুপের সাথে কিছু)?

62 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

কোন লজিস্টিক শ্রেণিবদ্ধে ফাংশনের (সফটম্যাক্স বনাম সিগময়েড) পছন্দ কী সিদ্ধান্ত নেয়? ধরুন এখানে 4 টি আউটপুট ক্লাস রয়েছে। উপরের প্রতিটি ফাংশন প্রতিটি শ্রেণীর সঠিক আউটপুট হওয়ার সম্ভাবনা দেয়। তাহলে কোনটি ক্লাসিফায়ারের জন্য নেওয়া উচিত?

62 machine-learning  logistic  classification  softmax 

আপনি যখন একটি বড় ডেটাসেটে মডেলগুলি ফিট করার চেষ্টা করছেন, তখন সাধারণ পরামর্শটি হ'ল ডেটাটিকে তিন ভাগে বিভক্ত করা: প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষা ডেটাসেট। এটি কারণ মডেলগুলির সাধারণত প্যারামিটারগুলির তিনটি "স্তর" থাকে: প্রথম "পরামিতি" হ'ল মডেল বর্গ (যেমন এসভিএম, নিউরাল নেটওয়ার্ক, এলোমেলো বন), পরামিতিগুলির দ্বিতীয় সেট হ'ল "নিয়মিতকরণ" পরামিতি বা …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

আমি দেখতে পাচ্ছি যে প্রচুর পরিমাণে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি গড় বাতিল এবং সমবায় সমীকরণের সাথে আরও ভাল কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি দ্রুত রূপান্তরিত করে এবং কে-মিনস সাধারণত প্রাক-প্রক্রিয়াজাত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে আরও ভাল ক্লাস্টারিং দেয়। প্রি-প্রসেসিং পদক্ষেপগুলির পিছনে অন্তর্নিহিততা দেখায় না উন্নত পারফরম্যান্সের দিকে নিয়ে যায়। কেউ আমাকে এই ব্যাখ্যা …

60 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

মনে করুন আমাদের কাছে কোনও ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করছে তবে কেউ সঠিকভাবে পরিসংখ্যান বা মেশিন লার্নিং নীতিগুলিতে পারদর্শী নয়। হতে পারে আমরা সেই ব্যক্তিকে তারা শেখার সাথে সাথে সহায়তা করছি বা হতে পারে সেই ব্যক্তি কোনও ধরণের সফ্টওয়্যার প্যাকেজ ব্যবহার করছেন যার ব্যবহার করার জন্য ন্যূনতম জ্ঞানের প্রয়োজন। এখন এই …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample