প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

যেহেতু আরএফ অ-রৈখিকতা পরিচালনা করতে পারে তবে সহগ সরবরাহ করতে পারে না, তাই গুরুত্বপূর্ণ গুণাবলী সংগ্রহ করার জন্য এলোমেলো বন ব্যবহার করা এবং তার সহগগুলি পাওয়ার জন্য এই বৈশিষ্ট্যগুলি একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে প্লাগ করা কি বুদ্ধিমানের কাজ হবে?

50 regression  machine-learning  feature-selection  random-forest  regression-strategies 

এই পোস্টের ভিত্তিতে , আমি পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানগুলি হজম করতে চাই। ভাগ্যক্রমে এটি বিনামূল্যে পাওয়া যায় এবং আমি এটি পড়তে শুরু করি। এটি বুঝতে আমার যথেষ্ট জ্ঞান নেই। আপনি কি এমন কোনও বইয়ের প্রস্তাব দিতে পারেন যা বইয়ের বিষয়গুলির আরও ভাল ভূমিকা রয়েছে? আশা করি এমন কিছু যা আমাকে বোঝার …

50 machine-learning  references 

আমি ক্লাস্টারিং ডেটার জন্য অ্যালগরিদমগুলি অধ্যয়ন করেছি (নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষণ): ইএম এবং কে-মানে। আমি নিম্নলিখিত পড়তে থাকি: ক্লোস্টারগুলি গোলাকার বলে অনুমান করে কে-মানে ইএম এর একটি বৈকল্পিক। কেউ কি উপরের বাক্যটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? গোলাকৃতির অর্থ কী, এবং কীমান এবং ইএম কীভাবে সম্পর্কিত তা আমি বুঝতে পারি না, যেহেতু একটি সম্ভাব্য …

50 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  expectation-maximization 

আমার সাধারণভাবে শ্রেণিবিন্যাস সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন আছে। চ শ্রেণিবদ্ধ হতে দিন, যা কিছু তথ্য ডি প্রদত্ত সম্ভাবনার সংকলনকে আউটপুট দেয় সাধারণভাবে, কেউ বলবে: ভাল, যদি পি (সি | ডি)> ০.০, আমরা একটি শ্রেণি নির্ধারণ করব, অন্যথায় 0 (এটি বাইনারি হতে দিন) শ্রেণীবিন্যাস)। আমার প্রশ্নটি হ'ল আমি যদি জানতে পারি যে …

49 machine-learning  classification  binary-data  threshold 

আমি বুঝতে পারি যে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত ট্র্যাকিং ডেটাসেটের পৃথক নমুনা সহ প্রতিটি পুনরাবৃত্তি আপডেট করে ব্যাকপ্রোপেশন ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কটি অনুকূল করতে ব্যবহৃত হতে পারে। ব্যাচের আকার কত বড় হওয়া উচিত?

49 machine-learning  neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

আনসারভিজড লার্নিং (যেমন ক্লাস্টারিং) এর প্রতি শ্রদ্ধা রেখে, পারফরম্যান্স মূল্যায়নের জন্য কি কোনও মেট্রিক রয়েছে?

49 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

এখানে পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং রিকার্সিভ নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে। দুটিই সাধারণত একই সংক্ষিপ্ত বিবরণ দ্বারা চিহ্নিত করা হয়: আরএনএন। উইকিপিডিয়া অনুসারে , পুনরাবৃত্তি হওয়া এনএন আসলে পুনরাবৃত্ত এনএন, তবে আমি আসলে ব্যাখ্যাটি বুঝতে পারি না। তদুপরি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিংয়ের জন্য কোনটি ভাল (উদাহরণ বা তাই সহ) খুঁজে পাচ্ছি বলে মনে …

48 machine-learning  neural-networks  deep-learning  natural-language 

2015 এর প্রথমার্ধে আমি মেশিন লার্নিংয়ের কোর্স কোর্স করেছি (অ্যান্ড্রু এনজি, গ্রেট কোর্স দ্বারা)। এবং মেশিন লার্নিংয়ের বেসিকগুলি শিখলেন (লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, এসভিএম, নিউরোনাল নেটওয়ার্ক ...) এছাড়াও আমি 10 বছর ধরে বিকাশকারী, তাই নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা শেখা কোনও সমস্যা হবে না। ইদানীং, আমি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োগ করার জন্য …

47 r  regression  machine-learning  references 

এটি সাধারণভাবে একটি প্রশ্ন, কোনও পদ্ধতি বা ডেটা সেটের সাথে সুনির্দিষ্ট নয়। 0 টির সংখ্যা 90% এর কাছাকাছি এবং 1 এর সংখ্যা আপনার ডেটাশেটে 10% এর কাছাকাছি যেখানে পর্যবেক্ষিত মেশিন শেখার ক্ষেত্রে আমরা কোনও শ্রেণি ভারসাম্যহীন সমস্যাটি কীভাবে মোকাবিলা করব we আমরা কীভাবে শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দেব? আমি অনুসরণ করার একটি …

47 machine-learning  unbalanced-classes  supervised-learning 

থেকে StatSoft, ইনকর্পোরেটেড (2013), ইলেকট্রনিক পরিসংখ্যান পাঠ্যপুস্তক , "সাদাসিধা বায়েসের ক্লাসিফায়ার" : নেভ বেয়েস শ্রেণিবিন্যাসের ধারণাটি প্রদর্শনের জন্য, উপরের চিত্রায় প্রদর্শিত উদাহরণ বিবেচনা করুন। ইঙ্গিত হিসাবে, বস্তুগুলি গ্রীন বা লাল হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে। আমার কাজটি হ'ল নতুন কেসগুলি আসার সাথে সাথে শ্রেণিবদ্ধ করা, অর্থাত্ বর্তমানের অবজেক্টের উপর ভিত্তি …

47 machine-learning  naive-bayes 

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন) কম্পিউটার ভিশনে অবজেক্টের স্বীকৃতির জন্য অত্যাধুনিক শিল্পে পরিণত হয়েছে। সাধারণত, একটি সিএনএন বেশ কয়েকটি কনভ্যুশনাল স্তর নিয়ে গঠিত এবং তারপরে দুটি সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তর রয়েছে। এর পিছনে একটি স্বজ্ঞাত হ'ল কনভ্যুশনাল স্তরগুলি ইনপুট ডেটার আরও ভাল উপস্থাপনা শেখে এবং সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তরগুলি তারপরে লেবেলের …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের সংখ্যা বেশি হলে কেউ এলোমেলো বনে কেন আমাদের প্রচুর পরিমাণে গাছের প্রয়োজন তা ব্যাখ্যা করতে পারে? আমরা কীভাবে গাছের অনুকূল সংখ্যা নির্ধারণ করতে পারি?

46 machine-learning  random-forest 

একটি সাম্প্রতিক ব্লগ পোস্ট Rong থেকে Ge দ্বারা, এটা যে বলা হলোঃ এটি বিশ্বাস করা হয় যে গভীর জাল শেখার সহ অনেক সমস্যার জন্য, প্রায় সমস্ত স্থানীয় নূন্যতমের বৈশ্বিক সর্বোত্তমের সাথে একই রকম ফাংশন মান রয়েছে এবং তাই স্থানীয় নূন্যতম সন্ধান করা যথেষ্ট ভাল। এই বিশ্বাসটি কোথা থেকে আসে?

46 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত লোকাল মিনিমা আটকে যাওয়ার সমস্যা আছে। গ্লোবাল মিনিমা খুঁজে পেতে আমাদের গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত ঘন ঘন চালানো দরকার। নিউরাল নেটওয়ার্ক লার্নিংয়ে প্রয়োগকৃত গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত বিকল্পগুলির সাথে তাদের পক্ষে মতামত ও বারণ সহ কেউ কি আমাকে বলতে পারবেন?

46 machine-learning  svm  neural-networks 

আমি একটি সহজ লিখেছি MLP মধ্যে TensorFlow যা মডেলিং করা হয় XOR যাও-গেট । অনেক দূরে: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] এটি নিম্নলিখিত উত্পাদন করা উচিত: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] নেটওয়ার্কটিতে একটি ইনপুট স্তর, একটি লুকানো স্তর এবং প্রতিটি 2, 5 এবং 1 …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning