প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি আশা করি এই প্রশ্নের কোনও নির্দিষ্ট উত্তর নাও থাকতে পারে। তবে আমি অতীতে বেশ কয়েকটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছি এবং বায়সিয়ান নেটওয়ার্কগুলি সম্পর্কে জানার চেষ্টা করছি। আমি বুঝতে চাই কোন পরিস্থিতিতে বা কোন ধরণের সমস্যার জন্য আপনি বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক অন্যান্য পদ্ধতির উপর ব্যবহার করতে পছন্দ করবেন?

13 machine-learning  bayesian-network 

আমি বুঝতে পারি এলএলইর জন্য অ্যালগরিদমের পিছনে মূল নীতিটি তিনটি পদক্ষেপ নিয়ে গঠিত। কিছু মেট্রিক যেমন কে-এনএন দ্বারা প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের আশপাশ সন্ধান করা। প্রতিবেশীর জন্য ওজন সন্ধান করুন যা প্রতিবেশীর ডেটা পয়েন্টে কী প্রভাব ফেলে তা বোঝায়। গণিত ওজনের উপর ভিত্তি করে ডেটাটির নিম্ন মাত্রিক এম্বেডিং তৈরি করুন। তবে …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

আমি আরবিএমগুলিতে আগে জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নটি অনুসরণ করছি । আমি তাদের প্রচুর সাহিত্যের বিবরণ দেখতে পাচ্ছি কিন্তু বাস্তবে রিগ্রেশন নিয়ে কথা বলে না এমন কোনও কিছুই নেই (এমনকি লেবেলযুক্ত ডেটা সহ শ্রেণিবদ্ধকরণও নয়)। আমি একটি অনুভূতি পেয়েছি যে এটি কেবল লেবেলযুক্ত ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়। রিগ্রেশন পরিচালনা করার জন্য কি …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

আমি তাদের বৈশিষ্ট্য মান সহ প্রোটিনের তালিকা আছে। একটি নমুনা সারণী দেখতে দেখতে: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 সারিগুলি হ'ল প্রোটিন এবং কলামগুলি বৈশিষ্ট্য। আমার পাশাপাশি প্রোটিনগুলির একটি তালিকা রয়েছে যা ইন্টারঅ্যাক্ট করে; উদাহরণ স্বরূপ Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 সমস্যা : প্রাথমিক বিশ্লেষণের জন্য আমি জানতে চাই কোন …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

আমার কাছে দুটি ওভারল্যাপিং ক্লাস সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে, প্রতিটি শ্রেণিতে সাতটি পয়েন্ট, পয়েন্টগুলি দ্বিমাত্রিক জায়গায় space আর এ, এবং আমি এই ক্লাসগুলির জন্য পৃথকীকরণের হাইপারপ্লেন তৈরি svmকরতে e1071প্যাকেজটি থেকে চালাচ্ছি । আমি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করছি: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

উদাহরণস্বরূপ, কেউ বাড়ির দামের পূর্বাভাস দিতে চায় এবং বাড়ির দৈর্ঘ্য এবং প্রস্থের দুটি ইনপুট রয়েছে। কখনও কখনও, একটির মধ্যে 'উত্পন্ন' বহুপদী ইনপুট বৈশিষ্ট্যও অন্তর্ভুক্ত থাকে, যেমন ক্ষেত্রফল, দৈর্ঘ্য * প্রস্থ। 1) উদ্ভূত বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়টি কী? একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের সময় দৈর্ঘ্য, প্রস্থ এবং দামের মধ্যে সংযোগ শিখতে হবে …

13 machine-learning  neural-networks 

আমি এই সাইটে পড়েছিলাম যে স্পষ্টতই কিনেক্ট কোনওভাবে মেশিন শেখার জন্য এলোমেলো বন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। কেউ কি এটিকে এলোমেলো বন ব্যবহার করে এবং কীভাবে তাদের পদ্ধতির কাজ করে তা ব্যাখ্যা করতে পারে?

13 machine-learning  random-forest  application 

আপনি কি কোনও সুপারিশকারী সিস্টেম বিকাশের জন্য প্রয়োগ করতে পারেন এমন ভাল তথ্য সহ একটি বই সুপারিশ করতে পারেন?

13 machine-learning  references  recommender-system 

আমার এসভিএম-তে সীমিত জ্ঞানের সাহায্যে এটি একটি স্বল্প ও ফ্যাটযুক্ত ডেটা ম্যাট্রিক্স , (প্রচুর বৈশিষ্ট্য এবং খুব বেশি উদাহরণ নয়) এর জন্য ভাল তবে বড় ডেটার জন্য নয়।এক্সXX আমি বুঝতে পারি এর একটি কারণ হ'ল কার্নেল ম্যাট্রিক্স হ'ল n mat n ম্যাট্রিক্স যেখানে, এন ডেটাতে উদাহরণের সংখ্যা। যদি আমরা বলি, …

13 machine-learning  svm  large-data 

আমি একগুচ্ছ প্যারামের জন্য গ্রিড অনুসন্ধান সেটআপ করি। আমি কেরাস নিউরাল নেট এর সেরা পরামিতিগুলি সন্ধান করার চেষ্টা করছি যা বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করে। আউটপুট হয় হয় 1 বা 0. 0 প্রায় 200 বৈশিষ্ট্য রয়েছে are আমি যখন গ্রিড অনুসন্ধান করেছি তখন আমি একগুচ্ছ মডেল এবং তাদের পরামিতি পেয়েছি। সেরা মডেলের …

13 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

আমার প্রশ্ন নিম্নলিখিত সত্য থেকে আসে। আমি পোস্ট, ব্লগ, বক্তৃতা পাশাপাশি মেশিন লার্নিংয়ের বই পড়ছি। আমার ধারণাটি হ'ল মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীরা পরিসংখ্যানবিদ / একনোমেট্রিক্স যে বিষয়গুলি যত্নবান হন সে সম্পর্কে অনেক কিছুই উদাসীন বলে মনে হয়। বিশেষত, মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীরা অনুমানের চেয়ে পূর্বাভাসের নির্ভুলতার উপর জোর দেয়। এরকমই একটি উদাহরণ …

13 machine-learning  self-study  inference 

মেশিন শেখার আমরা ব্যবহার করতে পারি আরওসি বক্ররেখা অধীনে এলাকায় (প্রায়ই সংক্ষিপ্ত AUC , অথবা AUROC) সংক্ষেপ কত ভাল একটি সিস্টেম দুই শ্রেণীর মধ্যে বৈষম্য করতে পারেন। সিগন্যাল সনাক্তকরণ তত্ত্বে প্রায়শই (সংবেদনশীলতা সূচক) একই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। দুটি ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত, এবং আমি বিশ্বাস করি যে তারা যদি কিছু অনুমানগুলি সন্তুষ্ট …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

এমন কোনও সাহিত্য আছে যা স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত হওয়ার সময় মিনিবেচের আকারের পছন্দটি পরীক্ষা করে? আমার অভিজ্ঞতাকে, এটি একটি অভিজ্ঞতাগত পছন্দ বলে মনে হয়, সাধারণত ক্রস-বৈধতা বা থাম্বের বিভিন্ন নিয়ম ব্যবহার করে পাওয়া যায়। বৈধতা ত্রুটি হ্রাস হওয়ায় আস্তে আস্তে মিনিব্যাচের আকার বাড়ানো কি ভাল ধারণা? এটি সাধারণকরণের ত্রুটিতে কী …

13 machine-learning  gradient-descent  hyperparameter  deep-learning 

জিপিএমএল ব্যবহার করে বহুমাত্রিক আউটপুটে (সম্ভবত পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত) গাউসীয় প্রক্রিয়া রিগ্রেশন করার কোনও উপায় আছে কি ? ইন ডেমো স্ক্রিপ্ট আমি তো 1D উদাহরণ খুঁজে পাইনি। সিভিতে একটি অনুরূপ প্রশ্ন যা বহুমাত্রিক ইনপুটটির ক্ষেত্রে কাজ করে। আমি কিছু খুঁজে পেতে পারি কিনা তা দেখতে তাদের বইটি দিয়ে গিয়েছিলাম। ইন 9th …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

আমি কীভাবে প্রমাণ করতে পারি যে দুটি কার্নেল ফাংশনের পয়েন্টওয়াইজ পণ্যটি একটি কার্নেল ফাংশন?

13 machine-learning  kernel-trick