প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি বুঝতে পারি যে প্রচলিত প্রশিক্ষণ নিয়ে কিছু সমস্যা এড়ানোর জন্য প্রাক-প্রশিক্ষণ ব্যবহৃত হয়। আমি যদি একটি অটোনকোডার দিয়ে ব্যাকপ্রেজিগেশন ব্যবহার করি তবে আমি জানি যে আমি সময় সংক্রান্ত সমস্যাগুলিতে চলে যাব কারণ ব্যাকপ্রোপেশনটি ধীর, এবং আমি স্থানীয় অপটিমে আটকে যেতে পারি এবং নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে পারি না। আমি যা …

10 machine-learning  neural-networks  backpropagation  rbm  pre-training 

কে ব্যবহার করা প্রশিক্ষণ পয়েন্টের সমান হলে কে-নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদমের ভিসি-ডাইমেনশন কী? প্রসঙ্গ: এই প্রশ্নটি আমি যে কোর্সে পাঠিয়েছিলাম এবং সেখানে দেওয়া উত্তর ছিল ৪ জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, তবে আমি কেন বুঝতে পারি না কেন এটি কেস। আমার স্বজ্ঞাত হ'ল ভিসি-ডাইমেনশনটি 1 হওয়া উচিত, কারণ দুটি মডেল বাছাই করা (যেমন …

10 machine-learning  self-study  k-nearest-neighbour  vc-dimension 

শুধু একটি সাধারণ প্রশ্ন। আপনার যদি টাইম সিরিজের ডেটা থাকে তবে মেশিন / স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিং টেকনিক্সের (কেএনএন, রিগ্রেশন) মাধ্যমে টাইম সিরিজ কৌশলগুলি (ওরফে, এআরএইচ, জিআরচ, ইত্যাদি) ব্যবহার করা কখন ভাল? যদি ক্রোসঅল্টিভাইডে কোনও অনুরূপ প্রশ্ন থাকে তবে দয়া করে আমাকে এটির দিকে নির্দেশ করুন - দেখেছেন এবং একটি খুঁজে পেতে …

10 time-series  machine-learning 

ধরুন আমার কাছে একটি ছোট নমুনার আকার রয়েছে, যেমন এন = 100 এবং দুটি শ্রেণি। আমার কীভাবে প্রশিক্ষণ, ক্রস-বৈধকরণ এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য পরীক্ষার সেট আকার নির্বাচন করতে হবে? আমি স্বজ্ঞাতভাবে বাছাই করা হবে প্রশিক্ষণের সেট আকার 50 হিসাবে ক্রস বৈধতা সেট আকার 25, এবং 25 হিসাবে পরীক্ষার আকার। তবে …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

আমি বর্তমানে তিনটি পদ্ধতির তুলনা করছি এবং আমার যথাযথতা, অরোক এবং অউপিআরটি মেট্রিক হিসাবে রয়েছে। এবং আমি নিম্নলিখিত ফলাফল আছে: পদ্ধতি এ - acc: 0.75, auROC: 0.75, auPR: 0.45 পদ্ধতি বি - acc: 0.65, অরোক: 0.55, ইউপিআর: 0.40 পদ্ধতি সি - acc: 0.55, auROC: 0.70, auPR: 0.65 আমার যথাযথতা এবং …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণের (পিসিএ) গুণমান নির্ধারণের জন্য একটি ভাল মেট্রিক কী? আমি একটি ডেটাসেটে এই অ্যালগরিদম সম্পাদন করেছি। আমার উদ্দেশ্যটি ছিল বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা হ্রাস করা (তথ্যটি খুব অপ্রয়োজনীয় ছিল)। আমি জানি যে শতাংশের বৈকল্পিকতা আমরা কতটা তথ্য রাখি তার একটি ভাল সূচক, আমি অপ্রয়োজনীয় তথ্য সরিয়েছি এবং এই জাতীয় তথ্য …

10 machine-learning  pca  data-mining  information-theory 

প্রসঙ্গ: আমি এমন একটি সিস্টেম বিকাশ করছি যা টাইপস হতে পারে এমন অনর্থক ডেটা ফিল্টার করার জন্য ক্লিনিকাল ডেটা বিশ্লেষণ করে। আমি এ পর্যন্ত কি করেছি: প্রশংসনীয়তা প্রমাণের জন্য, আমার এ পর্যন্ত প্রচেষ্টাটি ছিল ডেটা স্বাভাবিক করার এবং তারপরে সেট ডি (= প্রশিক্ষণের সেট) এর ज्ञিত ডেটা পয়েন্টগুলির দূরত্বের ভিত্তিতে …

10 machine-learning  multivariate-analysis  feature-selection  algorithms  outliers 

আমি প্রায়শই পরীক্ষার সেটটি ধরে রেখে একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং প্রশিক্ষণ সংস্থায় একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের মাধ্যমে শুনতে পাই। তারপরে 2 টি ভেক্টর তৈরি করুন, একটি পূর্বাভাসিত মানগুলির জন্য এবং একটি সত্য মানের জন্য। স্পষ্টতই তুলনা করা একজনকে এফ-স্কোর, কাপা স্ট্যাটিস্টিক, যথার্থতা এবং পুনর্বিবেচনা, আরওসি বক্রিয়া ইত্যাদির মতো জিনিসগুলি …

10 regression  machine-learning  model-evaluation 

আমি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে নতুন এবং আমি সম্প্রতি শিখেছি যে এটির একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য দেওয়ার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। আমি এই পদ্ধতির প্রকৃত বাস্তবায়ন এবং যথাযথতায় আগ্রহী। আমাকে time তিহ্যবাহী কক্স প্রপোরশনাল-হ্যাজার্ডস , এক্সিলারেটেড ব্যর্থতার সময় মডেল এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (মাল্টিলেয়ার পার্সেপট্রন) উপস্থাপিত হয়ে রোগীর বেঁচে থাকার জন্য সময়, স্থিতি এবং …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

সমবায় নির্বাচন বাছাই করার সময় আমি নিম্নলিখিত উদাহরণটি একবার পড়ি read নিম্নলিখিত মডেল সম্মানের সাথে: এর কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এবং বিপরীত কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স নীচে দেওয়া হয়েছে, আমি কেন স্বাধীনতার বুঝতে পারছি না এবং বিপরীত সহভেদাংক এখানে স্থির করা হয়?yএক্সএক্সxYYy এই সম্পর্কের অন্তর্ভুক্ত গাণিতিক যুক্তি কী? এছাড়াও, নিম্নলিখিত চিত্রের বাম গ্রাফটি এবং …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে, বৈশিষ্ট্য স্কেলিং (ওরফে ভেরিয়েবল স্কেলিং, নরমালাইজেশন) একটি সাধারণ পূর্ববর্তী পদক্ষেপ উইকিপিডিয়া - বৈশিষ্ট্য স্কেলিং - এই প্রশ্নটি নিকটে প্রশ্ন # 41704 - কীভাবে এবং কেন বৈশিষ্ট্য স্কেলিং কাজ করে? সিদ্ধান্ত গাছ সম্পর্কিত ক্ষেত্রে আমার দুটি প্রশ্ন রয়েছে: বৈশিষ্ট্য স্কেলিং প্রয়োজন হয় এমন কোন সিদ্ধান্ত ট্রি বাস্তবায়ন …

10 machine-learning  feature-selection  cart 

আমি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে নমনীয় মডেল (অর্থাত্ স্প্লাইনস) বনাম ইনফ্লেসিটেবল মডেলগুলির (যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন) তুলনা করার একটি সহজ প্রশ্ন পেয়েছি। প্রশ্ন হচ্ছে: সাধারণভাবে, আমরা কি একটি নমনীয় পরিসংখ্যান শেখার পদ্ধতির কার্যকারিতা আশা করতে পারি যে একটি অবিচ্ছেদ্য পদ্ধতির চেয়ে আরও ভাল বা খারাপ সঞ্চালন করা যখন: ভবিষ্যতবক্তা সংখ্যা পিpp অত্যন্ত বড়, …

10 machine-learning  model 

আমি এমন পরিস্থিতিতে পৌঁছেছি যেখানে আমার নিউরাল নেটওয়ার্কের ওজন 500 পুনরাবৃত্তির পরেও রূপান্তরিত হচ্ছে না। আমার নিউরাল নেটওয়ার্কে 1 ইনপুট স্তর, 1 লুকানো স্তর এবং 1 আউটপুট স্তর রয়েছে। এগুলি ইনপুট স্তরের প্রায় 230 নোড, লুকানো স্তরে 9 নোড এবং আউটপুট স্তরের 1 আউটপুট নোড। আমি জানতে চেয়েছিলাম, যদি আমি …

10 machine-learning  neural-networks 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য ধরে নিন যে দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে মডেল 1 গেছে তিন ভবিষ্যতবক্তা, x1a, x2b, এবংx2c মডেল 2 এর মডেল 1 থেকে তিনটি ভবিষ্যদ্বাণী এবং দুটি অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী x2aএবংx2b একটি জনসংখ্যার রিগ্রেশন সমীকরণ রয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বৈচিত্রটি বর্ণিত হয়েছে মডেল 1 এর জন্য ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} এবং মডেল …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc