প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি বুঝতে পারি বুস্টিং ট্রি মডেলের 3 টি সুর করার প্যারামিটার রয়েছে, অর্থাত্‍ গাছের সংখ্যা (পুনরাবৃত্তির সংখ্যা) সঙ্কুচিত পরামিতি বিভাজনের সংখ্যা (প্রতিটি উপাদান গাছের আকার) আমার প্রশ্ন: টিউনিংয়ের প্রতিটি পরামিতিগুলির জন্য, আমি এর সর্বোত্তম মানটি কীভাবে খুঁজে পাব? আর কী পদ্ধতি? দ্রষ্টব্য: সঙ্কুচিত প্যারামিটার এবং গাছের প্যারামিটারের সংখ্যা এক সাথে …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

আমি এমন কিছু আইটেমের গোষ্ঠীগুলির পূর্বাভাস দিতে যাচ্ছি যেগুলি কেউ কিনে নিবে ... অর্থাত্ আমার একাধিক, কলিনিয়ার নির্ভরশীল ভেরিয়েবল রয়েছে। 7 টি আইটেমের প্রতিটি কেনার সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য so বা ততোধিক স্বতন্ত্র মডেলগুলি তৈরির পরিবর্তে এবং ফলাফলগুলি সংমিশ্রণের পরিবর্তে, কোন পদ্ধতিতে related সম্পর্কিত, নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের জন্য অ্যাকাউন্ট …

9 r  machine-learning  multivariate-analysis 

শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা সমাধানের জন্য একটি সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে প্রার্থী মডেলগুলির একটি শ্রেণি চিহ্নিত করা এবং তারপরে ক্রস বৈধকরণের মতো কিছু পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেল নির্বাচন করা। সাধারণত কেউ সর্বোচ্চ নির্ভুলতার সাথে মডেল বা কিছু সম্পর্কিত ফাংশন নির্বাচন করে যা সমস্যা সম্পর্কিত নির্দিষ্ট তথ্য যেমন এনকোড করে ।FβFβ\text{F}_\beta শেষ লক্ষ্যটি ধরে …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules 

আমার কাছে বিভিন্ন সেন্সর থেকে পাওয়া অনেক উপগ্রহ রাস্টার চিত্র রয়েছে। এগুলি থেকে, মোটাগুলিগুলির একটি প্রচুর পরিমাণে টেম্পোরাল রেজোলিউশন রয়েছে। মাঝারি রেজোলিউশন রাস্টারদের অধিগ্রহণের তারিখ কম থাকে তবে এখনও কিছুটা তথ্য পাওয়া যায়। জরিমানা রেজোলিউশনগুলি খুব কম অস্থায়ী রেজোলিউশন রাখে, যা 2 বছরের কম বয়সী 2 থেকে 6 টি পর্যবেক্ষণ …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  multivariate-regression 

প্রশ্ন : কোনও লুকানো মার্কভ মডেলের বুদ্ধিমান প্রয়োগের নীচে সেট-আপটি কি? আমার কাছে 108,000পর্যবেক্ষণের একটি ডেটা সেট রয়েছে (100 দিনের মধ্যে নেওয়া) এবং 2000পুরো পর্যবেক্ষণের সময়কাল জুড়ে প্রায় ইভেন্টগুলি events ডেটা নীচের চিত্রের মতো দেখায় যেখানে পর্যবেক্ষণ করা চলকটি 3 টি পৃথক মান নিতে পারে এবং লাল কলামগুলি ইভেন্টের সময়গুলি …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  markov-chain  hidden-markov-model 

স্কেলেবল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি আজকাল গুঞ্জনের মতো মনে হচ্ছে। প্রতিটি সংস্থা বড় ডেটার সংক্ষিপ্ত কিছুই পরিচালনা করে না । ম্যাপ-রিডুজের মতো সমান্তরাল আর্কিটেকচার ব্যবহার করে কোন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে ছোট করা যেতে পারে এবং কোনটি অ্যালগরিদমগুলি করতে পারে না তা নিয়ে কোনও পাঠ্যপুস্তক রয়েছে কিনা তা আলোচনা করে? নাকি কিছু …

9 machine-learning  large-data 

এটি সম্ভবত একটি নির্বোধ প্রশ্ন হতে পারে, তবে ক্যারেটের সাথে একটি মডেল তৈরি করার সময় এবং এর মতো কিছু LOOCVবা (এমনকি আরও বেশি কিছু) ব্যবহার করার সময় LGOCV, ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটগুলিতে ডেটা বিভক্ত করার কী সুবিধা যদি এটি মূলত ক্রস-বৈধকরণের পদক্ষেপের হয় তবে যাইহোক না? আমি সম্পর্কিত কিছু প্রশ্ন …

9 r  machine-learning  cross-validation  caret 

অন্যান্য তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশলগুলির মধ্যে কীভাবে এলডিএ 'ফিট করে' তার জন্য আমি একটি অনুভূতি পাওয়ার চেষ্টা করছি। আমি ইতিমধ্যে এলডিএ সম্পর্কে এখানে কিছু এলডিএ-এস্কু পোস্ট পড়েছি। আমি পার্সেপট্রনের সাথে ইতিমধ্যে পরিচিত, তবে এখনই এলডিএ শিখছি। এলডিএ তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমের পরিবারে কীভাবে 'ফিট' হয়? এই অন্যান্য পদ্ধতিগুলির তুলনায় এর ত্রুটিগুলি কী …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning 

আমি বিভিন্ন পয়েন্টের অনুমানের পদ্ধতিগুলি অধ্যয়ন করছি এবং পড়ছি যে এমএপি বনাম এমএল অনুমানগুলি ব্যবহার করার সময়, যখন আমরা "ইউনিফর্ম পূর্বে" ব্যবহার করি তখন অনুমানগুলি অভিন্ন হয়। কেউ কি "ইউনিফর্ম" পূর্বে কী তা ব্যাখ্যা করতে পারে এবং এমএপি এবং এমএল অনুমানকগুলি কখন একই হবে তার কয়েকটি (সাধারণ) উদাহরণ দিতে পারে?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

পরিসংখ্যান শেখার তত্ত্ব এবং গণনামূলক শিক্ষণ তত্ত্বের মধ্যে কী সম্পর্ক এবং পার্থক্য রয়েছে ? তারা কি একই বিষয় সম্পর্কে? একই সমস্যাগুলি সমাধান করুন, এবং একই পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করবেন? উদাহরণস্বরূপ, প্রাক্তন বলেছেন এটি ভবিষ্যদ্বাণী তত্ত্ব (রিগ্রেশন, শ্রেণিবিন্যাস, ...)।

9 machine-learning  statistical-learning  artificial-intelligence 

আমি নিশ্চিত না যে এই প্রশ্নটি এখানে পুরোপুরি উপযুক্ত কিনা, যদি না হয় তবে দয়া করে মুছুন। আমি অর্থনীতিতে গ্রেডের ছাত্র। এমন একটি প্রকল্পের জন্য যা সামাজিক বীমাগুলির ক্ষেত্রে সমস্যাগুলি অনুসন্ধান করে, আমার কাছে যথেষ্ট পরিমাণে প্রশাসনিক কেস রিপোর্টে (> 200 কে) অ্যাক্সেস রয়েছে যা যোগ্যতার মূল্যায়নের সাথে ডিল করে। …

9 machine-learning  data-mining  econometrics  text-mining  natural-language 

আমি প্রথম নাম, শেষ নাম এবং জন্ম বছর দ্বারা 2 ডেটাसेट জুড়ে রেকর্ডগুলি লিঙ্ক করতে আগ্রহী। EM অ্যালগরিদমের সাথে এটি কি করণীয় হতে পারে, এবং যদি তা হয় তবে কীভাবে? উদাহরণ হিসাবে প্রথমটিতে রেকর্ডটি বিবেচনা করুন: কার্ল ম্যাকার্থি, 1967। আমি ২ য় ডাটা্যাসেটে সমস্ত রেকর্ড অনুসন্ধান করব এবং 1 ম …

9 machine-learning  stata  expectation-maximization  record-linkage  perl 

গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত হওয়ার জন্য কেউ কীভাবে সর্বোত্তম শেখার হার নির্ধারণ করতে পারে? আমি ভাবছি যে পূর্ববর্তী পুনরাবৃত্তির তুলনায় ব্যয় ফাংশনটি যদি বৃহত্তর মান দেয় তবে আমি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এটিকে সামঞ্জস্য করতে পারি (অ্যালগরিদম রূপান্তরিত হবে না) তবে কী নতুন মান নেওয়া উচিত তা আমি নিশ্চিত নই।

9 regression  machine-learning  gradient-descent 

আমি বিশপের বাইরের প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং এই বইটি পড়ছিলাম। রৈখিক ডায়নামিকাল সিস্টেমের উত্স সম্পর্কিত আমার একটি বিভ্রান্তি ছিল। এলডিএসে আমরা সুপ্ত পরিবর্তনশীলকে ধারাবাহিক বলে ধরে নিই। জেড যদি সুপ্ত ভেরিয়েবলগুলি চিহ্নিত করে এবং এক্স পরিলক্ষিত ভেরিয়েবলগুলি চিহ্নিত করে পি (z- রএন|z- রn - 1) = এন(z- রএন| একজনz- …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

সহযোগী ফিল্টারিং সমস্যা বিবেচনা করুন। আমাদের মাপের ম্যাট্রিক্স # ইউজার * # আইটেম। যদি ব্যবহারকারী আমি আইটেম j, তবে যদি আমি আইটেম j এবং অপছন্দযদি (i, j) জোড়া সম্পর্কে কোনও ডেটা না থাকে। আমরা ভবিষ্যতের ব্যবহারকারী, আইটেম জোড়ার জন্য পূর্বাভাস দিতে চাই ।MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} = 0Mi,j=?Mi,j=?M_{i,j}=?Mi,jMi,jM_{i,j} স্ট্যান্ডার্ড সহযোগী ফিল্টারিং …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition