প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি এসভিএম এবং এসভিআর সম্পর্কে বেসিকগুলি জানি, তবে এখনও আমি হাইপারপ্লেন যা প্রান্তিকতা সর্বাধিকতর করে SVR- র সাথে ফিট করে তা খুঁজে পেতে সমস্যাটি পাই না। দ্বিতীয়ত, আমি এসভিআর-এ সহনশীলতার মার্জিন হিসাবে ব্যবহৃত সম্পর্কে কিছু পড়েছি । এর মানে কী?ϵϵ\epsilon তৃতীয়, এসভিএম এবং এসভিআরে ব্যবহৃত ফাংশন পরামিতিগুলির মধ্যে কোনও পার্থক্য …

11 regression  machine-learning  svm 

আমি সর্বদা প্রতিক্রিয়া প্রসঙ্গে ইন্টারঅ্যাকশন শব্দটি পড়েছি। আমাদের কি বিভিন্ন মডেল যেমন নিট বা এসএমএম এর সাথে ইন্টারঅ্যাকশন বিবেচনা করা উচিত? যদি , বা আরও বেশি বৈশিষ্ট্য থাকে এবং পর্যবেক্ষণগুলি বলুন যে দরকারী ইন্টারঅ্যাকশনগুলি খুঁজে পাওয়ার স্বাভাবিক উপায় কী? সমস্ত সংমিশ্রণ চেষ্টা করে দেখুন? বা শুধুমাত্র সংমিশ্রণগুলি ব্যবহার করে যা …

11 machine-learning  interaction  terminology 

আমি এমন কৌশলগুলির বিষয়ে সংস্থানসমূহ (বই, বক্তৃতা নোট ইত্যাদি) সন্ধান করছি যা একাধিক-লক্ষ্যবস্তুযুক্ত ডেটা পরিচালনা করতে পারে (উদা: তিনটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল: 2 বিচ্ছিন্ন এবং 1 ধারাবাহিক)। কারও কি এর কোন সম্পদ / জ্ঞান আছে? আমি জানি যে এটির জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা সম্ভব।

11 regression  machine-learning  predictive-models  references 

আমি প্রায় 60 মিলিয়ন বাক্যাংশ ভেক্টর স্পেসে এম্বেড করার চেষ্টা করছি , তারপরে তাদের মধ্যে কোজিনের মিলের গণনা করুন। আমি CountVectorizerএকটি কাস্টম বিল্ট টোকেনাইজার ফাংশন দিয়ে ইউনিট এবং বিগ্রাম তৈরির জন্য স্ক্লার্নস ব্যবহার করছি । সক্রিয় হয় যে অর্থবহ উপস্থাপনা পেতে আমাকে সারি সংখ্যায় লিনিয়ার, প্রচুর পরিমাণে কলামের অনুমতি দিতে …

11 machine-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings  cosine-similarity 

মনে করুন আমি এমন একটি শ্রেণিবদ্ধ শিখতে চাই যা সংখ্যার ভেক্টরকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং আউটপুট হিসাবে একটি শ্রেণিবদ্ধ লেবেল দেয়। আমার প্রশিক্ষণের ডেটাতে প্রচুর সংখ্যক ইনপুট-আউটপুট জোড়া থাকে। যাইহোক, যখন আমি কিছু নতুন ডেটা পরীক্ষা করতে আসি, তখন এই ডেটাটি সাধারণত আংশিকভাবে সম্পূর্ণ হয়। উদাহরণস্বরূপ যদি ইনপুট ভেক্টরটি …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

আমি রিগ্রেশনের জন্য গাউসিয়া প্রক্রিয়া (জিপি) ব্যবহার করছি। আমার সমস্যাটিতে এটি দুটি বা ততোধিক ডেটা পয়েন্টের জন্য একেবারেই সাধারণ একে অপরের সাথে অপেক্ষাকৃত দৈর্ঘ্যের কাছে সমস্যার স্কেল। এছাড়াও, পর্যবেক্ষণগুলি অত্যন্ত গোলমাল হতে পারে। গণনাগুলির গতি বাড়ানোর জন্য এবং পরিমাপের নির্ভুলতার উন্নতি করার জন্য, একে অপরের নিকটে থাকা পয়েন্টগুলির ক্লাস্টারগুলিকে একীভূত …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

জেমস, উইটেন, হাস্টি, তিবশিরানী (২০১৩) র র ' রেড রেজিস্ট্রেশন / ল্যাসো'র অ্যাপ্লিকেশন ইন স্ট্যাটাসটিকাল লার্নিং বইয়ের ল্যাব বিভাগ §§.। পেরিয়ে যাচ্ছি । আরও সুনির্দিষ্টভাবে, আমি Ridgeআর প্যাকেজ 'আইএসএলআর' থেকে 'হিট্টার্স' ডেটাসেটে বিজ্ঞান-বিজ্ঞান মডেলটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি । আমি আর কোডে প্রদর্শিত একই বৈশিষ্ট্যগুলির সেট তৈরি করেছি। যাইহোক, আমি …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

ধরুন, দুটি শ্রেণি C1C1C_1 এবং C2C2C_2 এর একটি বৈশিষ্ট্য xxx এবং এর বিতরণ N(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5) এবং N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5) । নিম্নলিখিত ব্যয় ম্যাট্রিক্সের জন্য যদি আমাদের সমান পূর্ববর্তী P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 : L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} কেন, x0&lt;0.5x0&lt;0.5x_0 < 0.5 ন্যূনতম ঝুঁকি (ব্যয়) …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

সিদ্ধান্তের গাছগুলির জন্য গিনি অপরিষ্কার এবং তথ্য লাভ কখন ব্যবহার করবেন দয়া করে কেউ আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারেন? আপনি কখন আমাকে পরিস্থিতি / উদাহরণ দিতে পারেন কখন কোনটি ব্যবহার করা ভাল?

11 machine-learning  classification  data-mining  cart 

আমি একটি পূর্বাভাস অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করছি যার উদ্দেশ্য হ'ল একজন আমদানিকারককে তার সরবরাহকারীর গ্রাহক নেটওয়ার্ক থেকে তার পণ্যগুলির জন্য পূর্বাভাসের অনুমতি দেওয়া। চাহিদা পূরণের জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণ ইনভেন্টরি থাকার পরেও বিক্রয় পরিসংখ্যানগুলি চাহিদার জন্য বেশ ভাল প্রক্সি। ইনভেন্টরি যখন শূন্যে নেমে আসে, যদিও (পরিস্থিতি আমরা আমাদের গ্রাহকদের এড়াতে সাহায্য করতে …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

আমি ইদানীং অনলাইনে শেখার বিষয়ে আরও জানার চেষ্টা করছি (এটি একেবারে আকর্ষণীয়!) এবং একটি থিম যা আমি ভালভাবে বুঝতে পারি না তা হ'ল অনলাইন প্রসঙ্গে বনাম অফলাইনে মডেল নির্বাচন সম্পর্কে কীভাবে চিন্তা করা যায়। বিশেষত, ধরা যাক আমরা কিছু নির্দিষ্ট ডেটা সেট উপর ভিত্তি করে কোনও শ্রেণিবদ্ধ অফলাইনে প্রশিক্ষণ দিই …

11 machine-learning  model-selection  online 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে একজন নতুন আগত (কিছু পরিসংখ্যানও), জ্ঞান শিখছি (তদারকি / নিরীক্ষণযোগ্য শিখার অ্যালগরিদম, প্রাসঙ্গিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি, নিয়মিতকরণ, কিছু দর্শন (যেমন পক্ষপাত-বৈচিত্র্য বাণিজ্য-বন্ধ?)) শিখছি। আমি জানি যে কোনও বাস্তব অনুশীলন না করে, আমি সেই মেশিন লার্নিং স্টাফগুলি সম্পর্কে গভীর ধারণা অর্জন করতে পারি না। তাই আমি বাস্তব ডেটা দিয়ে …

11 machine-learning  algorithms 

আমি আমার বিশ্ববিদ্যালয়ে এমএল করছি, এবং প্রফেসর প্রত্যাশা (ই) শব্দটি উল্লেখ করেছিলেন, যখন তিনি গাউস প্রক্রিয়া সম্পর্কে কিছু বিষয় আমাদের ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছিলেন। তবে তিনি যেভাবে এটি ব্যাখ্যা করেছেন, সেখান থেকে আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে E অর্থ হিসাবে একই μ μ আমি কি ঠিক বুঝতে পেরেছি? যদি এটি একই …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra 

আমি EM অ্যালগরিদম সম্পর্কিত খুব সহায়ক টিউটোরিয়াল পেয়েছি । টিউটোরিয়ালটির উদাহরণ এবং চিত্রটি কেবল উজ্জ্বল। সম্ভাবনার গণনা সম্পর্কিত সম্পর্কিত প্রশ্ন কীভাবে প্রত্যাশা সর্বাধিকীকরণ কাজ করে? উদাহরণের সাথে টিউটোরিয়ালে বর্ণিত তত্ত্বটি কীভাবে সংযুক্ত করবেন সে সম্পর্কে আমার আরও একটি প্রশ্ন রয়েছে। ই-পদক্ষেপের সময়, EM নীচে সীমা জন্য একটি ফাংশন বেছে নেয় …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

কোনও জিবিএমে গাছের সংখ্যা বাছাই করার কৌশল আছে কি? বিশেষত: এর কার্যকারিতাতে ntreesযুক্তি ।Rgbm কেন আপনি ntreesসর্বোচ্চ যুক্তিসঙ্গত মান সেট করা উচিত নয় তা আমি দেখতে পাচ্ছি না । আমি লক্ষ করেছি যে বিপুল সংখ্যক গাছ স্পষ্টতই একাধিক জিবিএম থেকে ফলাফলের পরিবর্তনশীলতা হ্রাস করে। আমি মনে করি না যে প্রচুর …

11 r  machine-learning  gbm