প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

এখানে একটি নবাগত প্রশ্ন। আমি বর্তমানে আর-তে এনপি প্যাকেজটি ব্যবহার করে একটি ননপ্যারমেট্রিক রিগ্রেশন করছি I আমার features টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং একটি ব্রুট ফোর্স পদ্ধতির ব্যবহার করে আমি সেরাটি চিহ্নিত করেছি But তবে, শীঘ্রই আমার কাছে আরও 7 টিরও বেশি বৈশিষ্ট্য থাকবে! আমার প্রশ্নটি হ'ল ননপ্যারমেট্রিক রিগ্রেশনের জন্য বৈশিষ্ট্য …

10 r  machine-learning  nonparametric  feature-selection 

এই প্রশ্নটি খুব বিস্তৃত মনে হতে পারে তবে আমি যা খুঁজছি তা এখানে। আমি জানি একনোমেট্রিক পদ্ধতি সম্পর্কে অনেক দুর্দান্ত বই এবং ইকোনোমেট্রিক কৌশল সম্পর্কে অনেক দুর্দান্ত এক্সপোজিটরি নিবন্ধ রয়েছে। এই ক্রসভিলেটেড প্রশ্নে বর্ণিত একনোমেট্রিক্সের এমনকি দুর্দান্ত পুনরুত্পাদনযোগ্য উদাহরণও রয়েছে । আসলে এই প্রশ্নের উদাহরণগুলি আমি যা খুঁজছি তার খুব …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

আমি ম্যাটল্যাব এবং R ইন্টারফেসগুলি বিল্ডিং বিবেচনা করছি রস Quinlan এর C5.0 (এটা সাথে পরিচিত না তাদের জন্য, C5.0 একটি সিদ্ধান্ত গাছ এলগরিদম এবং সফটওয়্যার প্যাকেজ; এর একটি এক্সটেনশন C4.5 ), এবং আমি চেষ্টা করছি আমার লেখার জন্য যে উপাদানগুলি প্রয়োজন তা অনুধাবন করুন। সি 5.0 এর জন্য আমি খুঁজে …

10 r  machine-learning  matlab 

ডিরিচলেট পোসেস এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়া প্রায়শই "বিতরণ ওভার বিতরণ" বা "বিতরণ ওভার বিতরণ" হিসাবে পরিচিত। সেক্ষেত্রে, আমি কি জিপি এর অধীনে কোনও ফাংশনের ঘনত্ব সম্পর্কে অর্থপূর্ণভাবে কথা বলতে পারি? অর্থাত, গাউসিয়া প্রক্রিয়া বা ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির কোনও সম্ভাবনা ঘনত্বের কিছু ধারণা আছে? যদি এটি না হয়, তবে কোনও কাজটির পূর্ব সম্ভাবনার …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

আমি অনলাইন ভিডিও এবং লেকচার নোটগুলি থেকে গাউসীয় প্রক্রিয়া সংক্ষিপ্তকরণ সম্পর্কে শিখছি, এটি সম্পর্কে আমার ধারণাটি হ'ল আমরা যদি পয়েন্ট সহ একটি ডেটাসেট রাখি তবে আমরা ধরে নিই যে ডাইমেনশনাল মাল্টিভারিয়েট গাউসিয়ান থেকে ডেটা নমুনা করা হয়েছে । সুতরাং আমার প্রশ্নটি সেই ক্ষেত্রে যেখানে 10 মিলিয়ন এর মধ্যে 10 কি …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

ডিপমাইন্ডের আলফাগো জিরো এবং আলফাজিরো কাগজগুলিতে, তারা মন্টি কার্লো ট্রি অনুসন্ধানের মূল নোড (বোর্ড স্টেট) থেকে ক্রিয়াকলাপের পূর্ব সম্ভাব্যতার সাথে ডিরিচলেট শব্দের যোগ করার বর্ণনা দিয়েছেন : মূল নোড , বিশেষত , যেখানে ডিরিচলেট শব্দটি যুক্ত করে অতিরিক্ত অন্বেষণ করা যায় এবং ; এই গোলমালটি নিশ্চিত করে যে সমস্ত পদক্ষেপের …

10 machine-learning  neural-networks  dirichlet-distribution 

এলোমেলো ফুরিয়ার বৈশিষ্ট্যগুলি কার্নেল ফাংশনগুলিতে আনুমানিকতা সরবরাহ করে। এগুলি বিভিন্ন কার্নেল পদ্ধতির জন্য যেমন এসভিএম এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়াগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়। আজ, আমি টেনসরফ্লো বাস্তবায়নটি ব্যবহার করার চেষ্টা করেছি এবং আমার বৈশিষ্ট্যের অর্ধেকের জন্য আমি নেতিবাচক মান পেয়েছি। আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, এটি হওয়া উচিত নয়। সুতরাং আমি মূল …

10 machine-learning  kernel-smoothing  feature-construction  tensorflow  fourier-transform 

আমি এসভিএম সম্পর্কে পড়েছি এবং শিখেছি যে তারা একটি অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধান করছে এবং সর্বাধিক মার্জিন ধারণাটি খুব যুক্তিসঙ্গত ছিল। এখন, কার্নেলগুলি ব্যবহার করে তারা এমনকি অ-রৈখিক বিভাজন সীমানাও খুঁজে পেতে পারে যা দুর্দান্ত ছিল। এখনও অবধি, আমার কী ধারণা নেই যে এসভিএম (একটি বিশেষ কার্নেল মেশিন) এবং কার্নেল মেশিনগুলি …

10 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  kernel-trick 

আমি মেশিন লার্নিংয়ের (গভীরে তত্ত্ব এবং প্রয়োগের) আরও গভীর হতে চাই। আমি জানতে চাই মেশিন লার্নিংয়ের ভিত্তি হিসাবে জটিল বিশ্লেষণ এবং কার্যকরী বিশ্লেষণ কতটা প্রাসঙ্গিক ? আমার কি এই বিষয়গুলি শেখার দরকার আছে বা অন্য বিষয়গুলিতে নিজেকে কেন্দ্রীভূত করা উচিত (যদি তাই হয় তবে কোনটি?)

10 machine-learning  pac-learning 

আমি জানি এটি সম্ভবত অন্য কোথাও আলোচনা করা হয়েছে, তবে আমি এর স্পষ্ট উত্তর খুঁজে পাচ্ছি না। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির আউট-অফ-স্যাম্পল গণনা করার জন্য সূত্র ব্যবহার করার চেষ্টা করছি , যেখানে হ'ল স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল এবং বর্গের মোট যোগফল। প্রশিক্ষণের জন্য, এটি পরিষ্কার যেR2=1−SSR/SSTR2=1−SSR/SSTR^2 = 1 - SSR/SSTR2R2R^2SSRSSRSSRSSTSSTSST SST=Σ(y−y¯train)2SST=Σ(y−y¯train)2 …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample 

যখন আমরা ব্যয় কার্যের পার্থক্য করতে পারি এবং প্রতিটি প্যারামিটারের সাথে সম্মতভাবে আংশিক পার্থক্যের মাধ্যমে প্রাপ্ত সমীকরণগুলি সমাধান করে প্যারামিটারগুলি সন্ধান করতে পারি এবং ব্যয়টির কাজটি সর্বনিম্ন কিনা তা খুঁজে বের করতে পারি। এছাড়াও আমি মনে করি যে ডেরাইভেটিভগুলি শূন্য এমন একাধিক জায়গা সন্ধান করা সম্ভব, এর মাধ্যমে আমরা এই …

10 machine-learning  computational-statistics 

আমি গভীর শিখন (বিশেষত সিএনএন) সম্পর্কে শিখছি, এবং কীভাবে অতিরিক্ত চাপ দেওয়া রোধ করতে সাধারণত এটির প্রচুর ডেটা প্রয়োজন। যাইহোক, আমাকে আরও বলা হয়েছে যে কোনও মডেলের উচ্চতর ক্ষমতা / আরও বেশি পরামিতি, ওভারফিটিং প্রতিরোধের জন্য আরও বেশি ডেটা প্রয়োজন। অতএব, আমার প্রশ্নটি হল: আপনি কেন কেবল গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কে …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

এসভিএম অ্যালগরিদম বেশ পুরানো - এটি 1960 এর দশকে উন্নত হয়েছিল, তবে 1990 এবং 2000 এর দশকে এটি অত্যন্ত জনপ্রিয় ছিল। এটি মেশিন লার্নিং কোর্সের একটি ধ্রুপদী (এবং বেশ সুন্দর) অংশ। আজ মনে হচ্ছে মিডিয়া প্রসেসিংয়ে (চিত্র, শব্দ ইত্যাদি) নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি পুরোপুরি আধিপত্য বজায় রাখে, অন্য অঞ্চলে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের খুব …

10 machine-learning  svm 

আমি CS224d অনলাইন স্ট্যানফোর্ড ক্লাস কোর্স উপাদানটির প্রথম সমস্যা সেটটি দিয়ে আমার পথে কাজ করার চেষ্টা করছি এবং 3A সমস্যা নিয়ে আমার কিছু সমস্যা হচ্ছে: সফটম্যাক্স প্রেডিকেশন ফাংশন এবং ক্রস এন্ট্রপি ক্ষতি ফাংশন সহ স্কিপ গ্রাম ওয়ার্ড 2 ওয়েভ মডেলটি ব্যবহার করার সময়, আমরা পূর্বাভাসযুক্ত শব্দ ভেক্টরগুলির সাথে সম্মানের সাথে …

10 machine-learning  self-study  word2vec 

আমি ভাগ্যবিহীন মেশিন লার্নিংয়ের "বুকিটাইজেশন" এর স্পষ্ট ব্যাখ্যা খুঁজতে ঘুরেছিলাম। আমি এতক্ষণ যা বুঝতে পেরেছি তা হল বুকিটাইজেশন ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসিংয়ের পরিমাণ নির্ধারণের অনুরূপ যেখানে ক্রমাগত মানগুলির একটি ব্যাপ্তিকে একটি পৃথক মান দিয়ে প্রতিস্থাপন করা হয়। এটা কি সঠিক? বুকিটাইজেশন প্রয়োগের কী কী উপকারিতা (তথ্য হারাবার স্পষ্ট প্রভাব ছাড়াও) রয়েছে? …

10 machine-learning  dataset  data-preprocessing