প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন তাই আমি কিছু সাহিত্যের সন্ধান করার চেষ্টা করছি তবে গুগলের কী কী তা আমি নিশ্চিত নই। আমার তথ্য নিম্নলিখিত ফর্মের: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C performs Action X User A performs Action Y …

12 machine-learning  cross-correlation 

সুতরাং রেডিয়াল বেসিস ফাংশন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির দিকে তাকানোর সময়, আমি লক্ষ্য করেছি যে লোকেরা কেবল 1 টি লুকানো স্তর ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়, যখন মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে আরও স্তরগুলি আরও ভাল বলে বিবেচনা করা হয়। আরবিএফ নেটওয়ার্কগুলি ব্যাক বংশবিস্তারের সংস্করণ দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যে গভীর আরবিএফ …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network 

দুটি জনপ্রিয় ভাষা শনাক্তকরণ গ্রন্থাগারে, সি ++ এর জন্য কমপ্যাক্ট ল্যাঙ্গুয়েজ ডিটেক্টর 2 এবং জাভার জন্য ভাষা সনাক্তকারী , উভয়ই পাঠ্য বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার জন্য (চরিত্র ভিত্তিক) এন-গ্রাম ব্যবহার করেছেন। ব্যাগ-অফ-শব্দের (একক শব্দ / অভিধান) কেন ব্যবহার করা হয় না এবং ব্যাগ-অফ-শব্দের এবং এন-গ্রামগুলির সুবিধা এবং অসুবিধা কী? এছাড়াও, পাঠ্য …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

আমি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি এবং আমি নিম্নলিখিত প্রশ্নের মধ্যে চলে এসেছি। সমান পূর্ববর্তী শ্রেণীর সম্ভাব্যতা সহ একটি দ্বি-শ্রেণীর শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটি বিবেচনা করুনP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} এবং প্রদত্ত প্রতিটি ক্লাসে উদাহরণগুলির বিতরণ p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

আমি অনেক নিবন্ধ পেয়েছি যা জানিয়েছে যে বুস্টিং পদ্ধতিগুলি বিদেশীদের কাছে সংবেদনশীল তবে কেন এটি ব্যাখ্যা করার মতো কোনও নিবন্ধ নেই। আমার অভিজ্ঞতায় আউটলিয়াররা কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের পক্ষে খারাপ, তবে কেন উত্সাহ দেওয়ার পদ্ধতিগুলি বিশেষ সংবেদনশীল হিসাবে বিবেচিত হয়? নীচের অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে বহিরাগতদের সংবেদনশীলতার দিক থেকে র‌্যাঙ্ক করবে: বুস্ট-ট্রি, …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

প্রশ্ন: বুটস্ট্র্যাপিং জ্যাকনিফাইংয়ের চেয়ে উচ্চতর ; তবে আমি ভাবছি যে এমন কিছু উদাহরণ রয়েছে যেখানে প্যারামিটারের অনুমানগুলি থেকে অনিশ্চয়তা চিহ্নিত করার জন্য জ্যাককনিফিংই একমাত্র বা কমপক্ষে একটি কার্যকর বিকল্প। এছাড়াও, ব্যবহারিক পরিস্থিতিতে বুটস্ট্র্যাপিংয়ের সাথে তুলনামূলকভাবে পক্ষপাতদুষ্ট / ভুল কীভাবে জ্যাককনিফিং হয় এবং আরও জটিল বুটস্ট্র্যাপটি বিকাশের আগে জ্যাকনিফের ফলাফলগুলি প্রাথমিক …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

"নিউরাল নেটওয়ার্ক" এবং "পেরসেপ্ট্রন" পদগুলির মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে কি?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

আমি র‌্যান্ডমাইজড লজিস্টিক রিগ্রেশন (আরএলআর) এবং প্লেইন লজিস্টিক রিগ্রেশন (এলআর) এর মধ্যে পার্থক্যগুলি জানতে চাই , অতএব, আমি মিনশাউসেন, ইত্যাদি দ্বারা একটি " কাগজ স্থায়িত্ব নির্বাচন" পড়ছি। ; তবে আমি বুঝতে পারি না আরএলআর কী এবং আরএলআর এবং এলআরের মধ্যে পার্থক্য কী। কেউ কি আরএলআর বুঝতে আমার পড়া উচিত তা …

12 machine-learning  logistic 

আমি যা পড়েছি তা থেকে: দূর তদারকি : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

আমি গৌসীয় ভিত্তিক কার্যটি লিনিয়ার রিগ্রেশন বাস্তবায়নে প্রয়োগ করতে চাই। দুর্ভাগ্যক্রমে ভিত্তি ফাংশনে কয়েকটি পরামিতি বুঝতে আমার খুব কষ্ট হচ্ছে। বিশেষত এবং ।σμμ\muσσ\sigma আমার ডেটাসেটটি 10,000 x 31 ম্যাট্রিক্স। 10,000 স্যাম্পল এবং 31 টি বৈশিষ্ট্য। আমি পড়েছি যে "প্রতিটি বেস ফাংশন ইনপুট ভেক্টর এক্সকে একটি মাপকে মান হিসাবে রূপান্তর করে"। …

12 regression  machine-learning  basis-function 

বর্তমানে, আমি একটি পাঠ্য নথি ডেটাসেট বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি যার কোনও গ্রাউন্ড সত্য নেই। আমাকে বলা হয়েছিল যে আপনি বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতির তুলনা করতে কে-ফোল্ড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করতে পারেন। তবে অতীতে আমি যে উদাহরণগুলি দেখেছি সেগুলি স্থল সত্যকে ব্যবহার করে। আমার ফলাফলগুলি যাচাই করার জন্য এই ডেটাসেটে কে-ফোল্ড …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

টিখনভ নিয়মিতকরণ (ন্যূনতম স্কোয়ারগুলি নিয়মিত করা) এর জন্য কোনও অনলাইন (পুনরাবৃত্ত হওয়া) অ্যালগরিদমের দিকে আমাকে কী নির্দেশ করতে পারে? একটি অফলাইন সেটিং, আমি নিরূপণ করবে আমার মূল ডেটা সেট যেখানে ব্যবহার λ ক্রস বৈধতা এন-ভাঁজ ব্যবহার পাওয়া যায়। Y = x ^ T \ hat \ বিটা ব্যবহার করে প্রদত্ত …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

বর্ণনা: সমস্যা ডোমেনটিকে নথির শ্রেণিবদ্ধকরণ হতে দিন যেখানে বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলির একটি সেট বিদ্যমান রয়েছে, যার প্রতিটি 1 বা আরও বেশি শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, কোনও দস্তাবেজ এবং বিভাগগুলির doc_1অন্তর্গত ।SportsEnglish প্রশ্ন: শ্রেণিবিন্যাসের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, কোনও বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের জন্য লেবেলটি কী হবে? এটি কি সমস্ত শ্রেণীর সমন্বয়ে ভেক্টর গঠন …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel 

ভবিষ্যতে আর্থিক টাইমসারিগুলি 1 বা আরও বেশি পদক্ষেপের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং কীভাবে ব্যবহার করতে হয় সে সম্পর্কে আমি উপলব্ধি করার চেষ্টা করছি। আমার কিছু বর্ণনামূলক ডেটা সহ একটি আর্থিক টাইমরিজ রয়েছে এবং আমি একটি মডেল তৈরি করতে চাই এবং তারপরে মডেলটি n-steps এর পূর্বে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করতে …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

আমার কাছে ন্যূনতম সংখ্যক বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা পরিবর্তিত হয় না এবং কয়েকটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য যা পরিবর্তন করতে পারে এবং ফলাফলের উপর তার বড় প্রভাব ফেলতে পারে। আমার ডেটা-সেটটি দেখতে এমন দেখাচ্ছে: বৈশিষ্ট্যগুলি হ'ল এ, বি, সি (সর্বদা উপস্থিত) এবং ডি, ই, এফ, জি, এইচ (কখনও কখনও উপস্থিত) A = 10, …

12 machine-learning  feature-selection