প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি প্রায়শই লোকেরা বায়েশিয়ান শ্রেণিবদ্ধ মডেলগুলিতে তথ্য bণ গ্রহণ বা তথ্য ভাগ করে নেওয়ার বিষয়ে কথা বলি। এর প্রকৃত অর্থ কী এবং যদি এটি বায়সিয়ান শ্রেণিবদ্ধ মডেলগুলির জন্য অনন্য তবে আমি এর কোনও সরল উত্তর পাব বলে মনে হয় না। আমি সাজানোর ধারণাটি সাজিয়েছি: আপনার স্তরক্রমের কিছু স্তর একটি সাধারণ …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

অন্যান্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের তুলনায় আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এবং তাদের সুবিধাগুলি সম্পর্কে আমার বোঝার উন্নতি করতে চাই। আমার বোঝা নীচের মত এবং আমার প্রশ্নটি হ'ল: আপনি দয়া করে আমার বোঝার সংশোধন ও পরিপূরক করতে পারেন? :) আমার বোঝার: (1) কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি = একটি ফাংশন, যা ইনপুট মানগুলি থেকে আউটপুট …

11 regression  machine-learning 

ইয়ান গুডফেলির বই ডিপ লার্নিংয়ে আমি এমন কিছু পড়লাম । নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে, "L2 প্যারামিটার আদর্শ শাস্তি সাধারণত ওজন ক্ষয় হিসাবে পরিচিত This স্পেসে "তবে শূন্যের দিকে মডেল পরামিতিগুলিকে নিয়মিত করা আরও বেশি সাধারণ। (ডিপ লার্নিং, গুডফেলো ইত্যাদি) আমি উৎসুক. আমি বুঝতে পারি যে কেবলমাত্র আমাদের ব্যয় কার্যক্রমে একটি নিয়মিত …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization 

আমি একজন পদার্থবিজ্ঞানের ছাত্র যিনি মেশিন লার্নিং / ডেটা সায়েন্স অধ্যয়ন করে যাচ্ছি তাই আমি এই প্রশ্নটির কোনও বিবাদ শুরু করার অর্থ বোঝাতে চাই না :) যাইহোক, কোনও পদার্থবিজ্ঞানের আন্ডারগ্রাজুয়েট প্রোগ্রামের একটি বড় অংশ ল্যাব / পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা, যার অর্থ প্রচুর ডেটা প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ। তবে পদার্থবিজ্ঞানীরা যেভাবে ডেটা …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

ইউটিউবে ভিডিও দেখে আমার মনে হয়েছে যে ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স কী তা আমি আসলেই সংজ্ঞায়িত করতে পারি না। আমি ভিডিওটি সম্পর্কে এটি সম্পর্কে বক্তৃতাগুলি দেখার সময় অনুসরণ করতে পারি। আসলে কি তা নির্ধারণ করা শক্ত। এটি সম্পর্কে শুনতে আশা করি।

11 machine-learning  mathematical-statistics  data-mining 

কোনও অনিশ্চিত ডেটাসেটে তত্ত্বাবধানে শেখার মডেল প্রয়োগ করার জন্য কি বিদ্যমান পদ্ধতি আছে? উদাহরণস্বরূপ, বলুন আমাদের কাছে ক্লাস এ এবং বি সহ একটি ডেটাसेट রয়েছে: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | …

11 machine-learning  supervised-learning 

আমি সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলির সাধারণীকরণের দক্ষতার জন্য তাত্ত্বিক ফলাফলগুলিতে আগ্রহী, যেমন শ্রেণিবদ্ধকরণ ত্রুটির সম্ভাবনা এবং এই মেশিনগুলির ভ্যাপনিক-চেরভোনেনকিস (ভিসি) মাত্রা সম্পর্কে সীমাবদ্ধ। যাইহোক, সাহিত্যের মাধ্যমে আমার অনুভূতিটি অনুভূত হয়েছিল যে কিছু অনুরূপ পুনরাবৃত্তি ফলাফল লেখক থেকে লেখক থেকে কিছুটা আলাদা হতে থাকে, বিশেষত একটি নির্দিষ্ট সময় ধরে রাখার জন্য আবশ্যক …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

আমার 26 টি বৈশিষ্ট্য এবং 31000 সারি সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। এটি 38 টি বিষয়ের ডেটাসেট। এটি একটি বায়োমেট্রিক সিস্টেমের জন্য। তাই আমি বিষয়গুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হতে চাই। পরীক্ষার সেট করার জন্য, আমি জানি যে আমাকে কিছু মান মুছে ফেলতে হবে। সুতরাং এটি করা ভাল কি এবং কেন? (ক) …

11 machine-learning  cross-validation  out-of-sample 

সঙ্গে প্রায় বাজানো বস্টন হাউজিং ডেটা সেটটি এবং RandomForestRegressor(W / ডিফল্ট পরামিতি) এ scikit-শিখতে, আমি কিছু অদ্ভুত খেয়াল: গড় ক্রস বৈধতা স্কোর কমে হিসাবে আমি 10. আমার ক্রস বৈধতা কৌশল হিসেবে অনুসরণ করে পরলোক ভাঁজ সংখ্যা বৃদ্ধি: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, cv=cv_met) ... যেখানে num_cvsবৈচিত্রময় …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

আমি ভাবছিলাম যে দ্রাঘিমাংশের ডেটা মডেলিংয়ের জন্য কোনও মেশিন লার্নিং কৌশল (নিরীক্ষণ) আছে কিনা? আমি সবসময় মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলি ব্যবহার করেছি (বেশিরভাগ অ-লিনিয়ার) তবে আমি ভাবছিলাম যে এটি করার কোনও অন্য উপায় আছে (মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে)। মেশিন লার্নিং দ্বারা, আমার অর্থ এলোমেলো বন, শ্রেণিবদ্ধকরণ / গুচ্ছ, সিদ্ধান্ত গাছ এবং …

11 machine-learning  mixed-model 

আমি আগে একটি এমএল কোর্স নিয়েছি, তবে এখন আমি আমার কাজের সাথে এমএল সম্পর্কিত প্রকল্পের সাথে কাজ করছি, আসলে এটি প্রয়োগ করার জন্য আমি বেশ কিছুটা লড়াই করছি। আমি নিশ্চিত যে আমি যে জিনিসগুলি করছি সেগুলি নিয়ে আগে গবেষণা করা / মোকাবেলা করা হয়েছে তবে আমি নির্দিষ্ট বিষয় খুঁজে পাচ্ছি …

11 machine-learning  references  train  application 

আমি ব্যাচের নরমালাইজেশন কাগজটি পড়ছিলাম [1] এবং এর একটি বিভাগ ছিল যেখানে উদাহরণ দিয়ে যায়, কেন সাধারণীকরণ সাবধানতার সাথে করাতে হবে তা চেষ্টা করার চেষ্টা করে। আমি সত্যই, উদাহরণটি কীভাবে বুঝতে পারে তা বুঝতে পারছি না এবং তারা যতটা পারে কাগজপত্র বুঝতে পেরে আমি সত্যই খুব আগ্রহী। প্রথমে আমাকে এখানে …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

সম্প্রতি, আমরা রেসিডুয়াল নিউরাল নেট এর উত্থান দেখেছি, যার মধ্যে প্রতিটি স্তরের একটি কম্পিউটেশনাল মডিউল এবং একটি শর্টকাট সংযোগ থাকে যা স্তরের ইনপুট যেমন স্তরটির আউটপুট প্রদর্শন করে: নেটওয়ার্কটি অবশিষ্টাংশের বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশনের অনুমতি দেয় এবং শিল্পের পারফরম্যান্সের গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটির প্রতি আরও হওয়ার পাশাপাশি গভীর গভীরতার জন্য অনুমতি দেয়।y i + …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

ElasticNetপাইথনে এবং glmnetআর একই ডাটা সেটে সাইকিট-লার্নের সাথে একটি ইলাস্টিক নেট মডেল লাগানো কিনা তা যাচাই করে দেখার চেষ্টা করেছেন ? আমি প্যারামিটারগুলির অনেকগুলি সংমিশ্রণ নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে যাচ্ছি (যেহেতু দুটি ফাংশন ডিফল্ট মানগুলির সাথে তারা তর্কিত স্থানে পৃথক হয়) এবং ডেটা স্কেলিং করে, তবে কিছুই দুটি ভাষার মধ্যে একই …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

কাগজ এখানে । রোলআউট নীতি ... একটি লিনিয়ার সফটম্যাক্স নীতি যা দ্রুত, বর্ধমানভাবে গণনা করা, স্থানীয় প্যাটার্ন-ভিত্তিক বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে ... রোলআউট নীতি কী এবং কোনও পদক্ষেপ বাছাইয়ের নীতি নেটওয়ার্কের সাথে এটি কীভাবে সম্পর্কিত তা আমি বুঝতে পারি না। কোন সহজ ব্যাখ্যা?

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games