প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি মেশিন লার্নিং ফিল্ডে নতুন, তবে আমি কেরাসের …

9 machine-learning  classification  neural-networks  transfer-learning 

মনে করুন আমরা গ্রেডিয়েন্ট শালীন উপর একটি খেলনা উদাহরণ করছি, একটি চতুর্ভুজ ফাংশন হ্রাস এক্সটিএকটি এক্সএক্সটিএকজনএক্সx^TAx, স্থির পদক্ষেপের আকার ব্যবহার করে । = 0.03α=0.03\alpha=0.03। (এ = [ 10 , 2 ; ২ , ৩ ]একজন=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3]) যদি আমরা এর ট্রেস প্লট করি এক্সএক্সxপ্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে আমরা নিম্নলিখিত চিত্রটি পাই। …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

আমার প্রায়শই প্রায় 5000 টি সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্য / সংশ্লেষ এবং বাইনারি প্রতিক্রিয়া সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। ডেটা আমাকে দেওয়া হয়েছিল, আমি তা সংগ্রহ করি নি। আমি মডেলগুলি তৈরি করতে লাসো এবং গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ব্যবহার করি। আমি পুনরাবৃত্তিযুক্ত, নেস্টেড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করি। আমি লাসোর বৃহত্তম (পরম) 40 সহগ এবং গ্রেডিয়েন্ট …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional 

আমি ভাবছিলাম, কীভাবে ইলবার্ট স্পেস এবং কার্যকরী বিশ্লেষণ মেশিন লার্নিংয়ে দরকারী? আমি ভেবেছিলাম মেশিন লার্নিং হ'ল পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং অপ্টিমাইজেশনের মিশ্রণ। কার্যকরী বিশ্লেষণ এর সাথে কীভাবে সম্পর্কিত?

9 machine-learning  mathematical-statistics  computational-statistics 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

কক্স আনুপাতিক বিপদ মডেল থেকে আপনি কীভাবে বেঁচে থাকার কার্ভটিকে ব্যাখ্যা করবেন? এই খেলনা উদাহরণে, ধরুন আমাদের কাছে ডেটা ageপরিবর্তনের ক্ষেত্রে একটি কক্স আনুপাতিক বিপত্তি মডেল রয়েছে kidneyএবং বেঁচে থাকার বক্ররেখা উত্পন্ন করছে। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() উদাহরণস্বরূপ, সময়ে , কোন বিবৃতিটি সত্য? নাকি দুটোই …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

আমি রিগ্রেশন-এর জন্য একটি সাধারণ কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি, যেখানে কাজটি কোনও চিত্রের একটি বাক্সের (x, y) অবস্থানের পূর্বাভাস দেওয়া, যেমন: নেটওয়ার্কের আউটপুটটিতে দুটি নোড রয়েছে, একটি এক্স এর জন্য এবং একটি y এর জন্য। নেটওয়ার্কের বাকি অংশগুলি একটি স্ট্যান্ডার্ড কনভুলেশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক। ক্ষতিটি বাক্সের পূর্বাভাসিত অবস্থান এবং স্থল …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning  loss-functions 

অন্য অনেকের মতোই, আমি এলএসটিএম কোষগুলি বোঝার জন্য প্রচুর দরকারী হিসাবে এখানে এবং এখানে সংস্থানগুলি পেয়েছি । আমি নিশ্চিত যে আমি কীভাবে মানগুলি প্রবাহিত হয় এবং আপডেট হয় তা আমি বুঝতে পারি এবং আমি উল্লিখিত "পেফোল সংযোগগুলি" ইত্যাদি যুক্ত করতে যথেষ্ট আত্মবিশ্বাসী। আমার উদাহরণে, আমি প্রতিটি সময় পদে পদে দৈর্ঘ্যের …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn 

আমি এই কাগজটি অনুসরণ করে স্টোকাস্টিক ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স সহ গসিয়ান মিশ্রণ মডেলটি বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । এটি গাউসিয়ান মিশ্রণের পিজিএম। কাগজ অনুসারে, স্টোকাস্টিক ভেরিয়েশনাল ইনফেরেন্সের সম্পূর্ণ অ্যালগরিদম হ'ল: এবং GMM তে এটি স্কেল করার পদ্ধতিটি সম্পর্কে আমি এখনও খুব বিভ্রান্ত। প্রথমত, আমি ভেবেছিলাম স্থানীয় প্যারামিটারটি কেবল এবং অন্যরা সমস্ত গ্লোবাল …

9 machine-learning  bayesian  clustering  gaussian-mixture  variational-bayes 

ইন পরিসংখ্যান শেখার উপাদানসমূহ , আমি নিম্নোক্ত বিবৃতি পেয়েছি: একটি যোগ্যতা রয়েছে: নমুনাগুলি বাদ দেওয়ার আগে প্রাথমিক আপত্তিহীন স্ক্রিনিং পদক্ষেপগুলি করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা ক্রস-বৈধকরণ শুরু করার আগে, 50 টি সমস্ত নমুনা জুড়ে সর্বাধিক বৈকল্পিক সহ 1000 ভবিষ্যদ্বাণীকে নির্বাচন করতে পারি। যেহেতু এই ফিল্টারিংয়ে শ্রেণিবদ্ধ লেবেল জড়িত না তাই …

9 machine-learning  cross-validation  feature-selection 

আমার প্রশ্ন: তুলনামূলকভাবে বড় ডেটা সেট করার জন্যও কি সিভি করা উচিত? আমার তুলনামূলকভাবে বড় ডেটা সেট রয়েছে এবং আমি ডেটা সেটে একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করব। যেহেতু আমার পিসি দ্রুত নয়, সিভি (এবং গ্রিড অনুসন্ধান) মাঝে মাঝে খুব দীর্ঘ সময় নেয়। বিশেষত একটি এসভিএম কখনই প্রচুর সুরের পরামিতিগুলির …

9 machine-learning  cross-validation 

আমি হাস্টির ইএসএল বইয়ের মাধ্যমে কাজ করছি, এবং প্রশ্ন ২.৩ নিয়ে আমার খুব কষ্ট হচ্ছে। প্রশ্নটি নিম্নরূপ: আমরা উৎপত্তিস্থলে নিকটতম প্রতিবেশী প্রাক্কলন বিবেচনা করছি এবং উত্স থেকে নিকটতম ডেটা পয়েন্টের মধ্যবর্তী দূরত্ব এই সমীকরণ দ্বারা দেওয়া হয়েছে। এটিকে আবিষ্কার করার চেষ্টা করার দিক থেকে কোথায় শুরু করব তা আমার কোনও …

9 machine-learning  computational-statistics 

আমি জানি যে কীভাবে এক্সজিবিস্টে লিনিয়ার অবজেক্টিভ ফাংশন এবং লিনিয়ার বুস্টগুলি প্রয়োগ করা যায়। আমার কংক্রিট প্রশ্নটি হল: যখন অ্যালগরিদম এটি অবশিষ্ট (বা নেতিবাচক গ্রেডিয়েন্ট) ফিট করে এটি প্রতিটি পদক্ষেপে (যেমন অবিভাজনীয় মডেল) বা সমস্ত বৈশিষ্ট্য (মাল্টিভারিয়েট মডেল) ব্যবহার করে? এক্সজিবিস্টে রৈখিক বুস্ট সম্পর্কে ডকুমেন্টেশনের কোনও রেফারেন্স প্রশংসা করা হবে। …

9 regression  machine-learning  boosting  xgboost 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 3 বছর আগে বন্ধ । আমি সম্ভাব্যতা তত্ত্ব, পরিমাপ তত্ত্ব এবং শেষ পর্যন্ত …

9 machine-learning  probability  references  measure-theory 

পটভূমি: আমি আমার শক্তিবৃদ্ধি শেখার কাজে নিউরাল নেটওয়ার্ক কিউ-মান আনুমানিক ব্যবহার করছি। দৃষ্টিভঙ্গি এই প্রশ্নের বর্ণিত হিসাবে ঠিক একই , তবে প্রশ্নটি নিজেই আলাদা। এই পদ্ধতির আউটপুটগুলির সংখ্যাটি আমরা গ্রহণ করতে পারি এমন ক্রিয়াকলাপ। এবং সহজ কথায়, অ্যালগরিদমটি নিম্নলিখিত: ক্রিয়া A করুন, পুরষ্কারটি অন্বেষণ করুন, NN কে সমস্ত সম্ভাব্য ক্রয়ের …

9 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning  q-learning