প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

একটি ছোট ভেরিয়েবলের সেট নির্ধারণের জন্য আমি 17 টি পরিমাণগত ভেরিয়েবলের উপর পিসিএ চালিয়েছি, এটি প্রধান উপাদান, দুটি শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য তদারকি করা মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হতে পারে। পিসিএর পরে পিসি 1 ডেটাতে 31% পার্থক্য রাখে, পিসি 2 অ্যাকাউন্টে 17%, পিসি 3 10%, পিসি 4 অ্যাকাউন্ট 8%, পিসি 5 অ্যাকাউন্ট …

11 machine-learning  classification  pca  dimensionality-reduction 

আমি বর্তমানে একটি মুখের স্বীকৃতি সফটওয়্যারটিতে কাজ করছি যা মুখগুলি সনাক্ত করতে কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। আমার পড়াশোনার উপর ভিত্তি করে, আমি একত্রিত করেছি যে একটি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ওজন ভাগ করে নিয়েছে, যাতে প্রশিক্ষণের সময় সময় বাঁচাতে পারে। তবে, কীভাবে একজন ব্যাকপ্রপ্যাজেশনকে মানিয়ে নেয় তাই এটি কনভোলশন নিউরাল …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

আমি একটি পার্সেপেট্রন অ্যালগরিদমের সিদ্ধান্তের সীমানাকে চক্রান্ত করার চেষ্টা করছি এবং কয়েকটি বিষয় সম্পর্কে আমি সত্যিই বিভ্রান্ত। আমার ইনপুট উদাহরণগুলি আকারে রয়েছে , মূলত একটি 2D ইনপুট উদাহরণ ( x 1 এবং x 2 ) এবং বাইনারি শ্রেণীর লক্ষ্য মান ( y ) [1 বা 0]।[(x1,x2),y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}), y]x1x1x_{1}x2x2x_{2}yyy আমার ওজন ভেক্টর …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

এলোমেলো বন গঠনের জন্য আমি যে পদ্ধতিটির সাথে পরিচিত সেগুলি নিম্নরূপ: ( http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm থেকে ) বনে একটি গাছ তৈরি করতে আমরা: আকার N এর একটি নমুনা বুটস্ট্র্যাপ করুন যেখানে N আমাদের প্রশিক্ষণের সেটের আকার। এই গাছের প্রশিক্ষণ সেট হিসাবে বুটস্ট্র্যাপযুক্ত নমুনাটি ব্যবহার করুন। গাছের প্রতিটি নোডে এলোমেলোভাবে আমাদের এম বৈশিষ্ট্যগুলির …

11 machine-learning  classification  random-forest 

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলটির জন্য মসৃণতা / স্প্লিং ব্যবহার করার সময় কীভাবে নতুন ডেটা-র জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় তার একটি ধারণামূলক ব্যাখ্যা দিতে সহায়তা করতে পারে? উদাহরণস্বরূপ, পি-স্প্লিনস সহ আর- gamboostএ mboostপ্যাকেজটি ব্যবহার করে তৈরি করা একটি মডেল দেওয়া হলে কীভাবে নতুন ডেটার পূর্বাভাস দেওয়া হয়? প্রশিক্ষণ তথ্য থেকে কি ব্যবহার করা …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

আমি একটি বহুবিধ পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য 2 টি পৃথক শ্রেণিবদ্ধকে তুলনা করতে চাই যাতে বড় প্রশিক্ষণের ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়। 2 শ্রেণিবদ্ধের সাথে তুলনা করার জন্য আমার আরওসি বক্ররেখা বা শিখন বক্র ব্যবহার করা উচিত কিনা তা নিয়ে আমি সন্দেহ করছি। একদিকে, শেখার বক্ররেখাগুলি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের আকার নির্ধারণের জন্য …

11 machine-learning  classification  roc  accuracy 

যদি আমার কিছু স্থির অ-পুনরাবৃত্ত (ডিএজি) টপোলজি (নোড এবং প্রান্তের স্থির সেট, তবে শিখার অ্যালগরিদমটি ইনপুট নিউরনের সাথে সিগময়েড নিউরনগুলির কেবলমাত্র স্ট্রিং নিতে পারে) ইনপুট হিসাবে এবং একটি আউটপুটকে নিয়ে যায় (এটি যদি 0 থেকে দূরে একটি নির্দিষ্ট স্থিতিশীল হয় তবে আমরা 1 বা নীচে -1 এ গোল করে এমন …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

আমি 14 ইনপুট এবং একটি আউটপুট দিয়ে এনএন তৈরি করতে আর-তে নিউরনেট ব্যবহার করছি। আমি একই ইনপুট প্রশিক্ষণের ডেটা এবং একই নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার / সেটিংস ব্যবহার করে নেটওয়ার্কটি বেশ কয়েকবার তৈরি / প্রশিক্ষণ করি। প্রতিটি নেটওয়ার্ক উত্পাদিত হওয়ার পরে আমি এটি পূর্বাভাসকৃত মানগুলি গণনা করতে পরীক্ষার ডেটাগুলির একা একা স্ট্যান্ডে …

11 r  machine-learning  neural-networks 

আমি একটি চমত্কার জনপ্রিয় কাগজ " এক্সপ্ল্লেইং অ্যান্ড হার্নেসিং অ্যাডভারসারিয়াল উদাহরণ " প্রয়োগ করছিলাম এবং কাগজে, এটি একটি প্রতিকূল উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন প্রশিক্ষণ দেয় জ '' (θ) = αজে (θ) + (1 - α) জ '(θ)। এটি হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে আচরণ করে। 0.1 0.1, 0.2, 0.3, ইত্যাদি হতে পারে etc. এই নির্দিষ্ট …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

সবকিছু শিরোনামে রয়েছে, এলোমেলো বন ব্যবহার করার আগে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন ব্যবহার করা কি বোধগম্য?

11 machine-learning  feature-selection  random-forest 

আমি ডেটা প্রিপ্রোসেসিং করছি এবং পরে আমার ডেটাতে একটি কনভনেট তৈরি করতে যাচ্ছি। আমার প্রশ্নটি হ'ল বলুন যে আমার কাছে 100 টি চিত্র সহ মোট ডেটা সেট রয়েছে, আমি 100 টি চিত্রের প্রত্যেকটির জন্য গড় গণনা করছিলাম এবং তারপরে প্রতিটি চিত্র থেকে এটি বিয়োগ করলাম, তারপরে এটি ট্রেন এবং বৈধতা …

11 machine-learning  cross-validation  data-preprocessing 

ক্রিস্টোফার বিশপ তার প্রমাণ প্যাটার্ন রিকগনিশন অ্যান্ড মেশিন লার্নিং প্রুফ গ্রন্থে লিখেছেন যে পূর্ববর্তী নির্বাচিত উপাদানগুলিতে ডেটা অরথোগোনাল স্পেসে প্রত্যাশিত হওয়ার পরে প্রতিটি পর পরের মূল উপাদানটি একটি মাত্রার প্রক্ষেপণের বৈচিত্রকে সর্বাধিক করে তোলে। অন্যরা অনুরূপ প্রমাণ দেখায়। যাইহোক, এটি কেবল প্রমাণ করে যে প্রতিটি ক্রমাগত উপাদানই একটি মাত্রার সর্বাধিক …

11 machine-learning  variance  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues 

আমি বুঝতে পেরেছি যে চ-পরিমাপ (নির্ভুলতা এবং পুনরুদ্ধারের উপর ভিত্তি করে) কোনও শ্রেণিবদ্ধকারী কতটা সঠিক তার অনুমান। এছাড়াও, যখন আমাদের ভারসাম্যহীন ডেটাসেট থাকে তখন নির্ভুলতার চেয়ে এফ-পরিমাপ অনুকূল হয় । আমার একটি সাধারণ প্রশ্ন রয়েছে (যা প্রযুক্তি সম্পর্কে সঠিক পরিভাষা ব্যবহার সম্পর্কে বেশি)। আমার একটি ভারসাম্যহীন ডেটাসেট রয়েছে এবং আমি …

11 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

আমি সাইটের মাধ্যমে পড়তে বেশিরভাগ উত্তরগুলি পরামর্শ দেয় যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে ক্রস বৈধকরণ করা উচিত। যাইহোক যখন আমি "বোঝার মেশিন লার্নিং" বইটি পড়ছিলাম তখন দেখলাম একটি অনুশীলন রয়েছে যে কখনও কখনও ক্রস বৈধতা না ব্যবহার করা ভাল। আমি সত্যি বিভ্রান্ত. যখন পুরো ডেটাতে অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় তখন ক্রস-বৈধতার …

10 machine-learning  self-study  cross-validation 

মাত্রিকতার অভিশাপের কথা উল্লেখ করার সময় এটি প্রায়শই উদ্ধৃত করা হয় এবং যায় (আপেক্ষিক বৈপরীত্য বলা ডান হাতের সূত্র) লিমঘ→ ∞var ( | | এক্স)ঘ| |টই[ | | এক্সঘ| |ট]) =0,তারপরে: ডিসর্বোচ্চটঘ- ডিসর্বনিম্নটঘডিসর্বনিম্নটঘ→ 0লিমঘ→∞Var(||এক্সঘ||টই[||এক্সঘ||ট])=0,তারপর:ডিসর্বোচ্চঘট-ডিসর্বনিম্নঘটডিসর্বনিম্নঘট→0 \lim_{d\rightarrow \infty} \text{var} \left(\frac{||X_d||_k}{E[||X_d||_k]} \right) = 0, \text{then}: \frac{D_{\max^{k}_{d}} - D_{\min^{k}_{d}}}{D_{\min^{k}_{d}}} \rightarrow 0 উপপাদ্যের ফলাফলটি দেখায় …

10 machine-learning  distance-functions  high-dimensional