প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আল রহিমি সম্প্রতি এনআইপিএস 2017-তে একটি অতি উত্তেজক বক্তৃতা দিয়েছেন বর্তমান মেশিন লার্নিংকে অ্যালকেমের সাথে তুলনা করে। তার দাবির মধ্যে একটি হ'ল আমাদের তাত্ত্বিক বিকাশগুলিতে ফিরে আসতে হবে, সাধারণ ফলাফলের প্রমাণ দেওয়ার জন্য মৌলিক ফলাফলগুলি পাওয়া উচিত। যখন তিনি এটি বলেছিলেন, আমি এমএলটির জন্য মূল উপপাদাগুলি সন্ধান করতে শুরু করেছি, …

45 machine-learning  deep-learning  theory 

সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ব্যবহার করার সময়, আরবিএফ-এর মতো লিনিয়ার কার্নেল বনাম ননলাইনার কার্নেল বাছাই করার বিষয়ে কোনও গাইডলাইন রয়েছে? আমি একবার শুনেছি যে নন-লিনিয়ার কার্নেল বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা বড় হওয়ার পরে ভাল সম্পাদন করতে পারে না। এই ইস্যুতে কোন রেফারেন্স আছে?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

এই প্রশ্নটি একমাস ধরে আমার মনে উদ্দীপনা জাগছে। আমস্ট্যাট নিউজের ফেব্রুয়ারী ২০১ issue সংখ্যায় বার্কলে অধ্যাপক মার্ক ভ্যান ডার লানের একটি নিবন্ধ রয়েছে যা অনর্থক মডেল ব্যবহারের জন্য লোকদের তিরস্কার করে। তিনি বলেছিলেন যে মডেলগুলি ব্যবহার করে পরিসংখ্যানগুলি তখন বিজ্ঞানের চেয়ে বরং একটি শিল্প। তাঁর মতে, একজন সর্বদা "সঠিক মডেল" …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

আমি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির কনভোলশন অংশটি বোঝার চেষ্টা করছি। নিম্নলিখিত চিত্রটি দেখছেন: আমাদের প্রথম কনভ্যুশন স্তরটি বুঝতে কোনও সমস্যা নেই যেখানে আমাদের 4 টি আলাদা কার্নেল রয়েছে (আকারের ), যা 4 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র প্রাপ্ত করার জন্য আমরা ইনপুট চিত্রের সাথে মিলিত করি।k×kk×kk \times k আমি যা বুঝতে পারি না …

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

Traditionalতিহ্যগত পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি মডেল তৈরি করার সময়, আমরা বৈকল্পিক মূল্যস্ফীতি ফ্যাক্টর (ভিআইএফ) এর প্রাক্কলন হিসাবে পদ্ধতি ব্যবহার করে বহুবিধ লাইনটি পরীক্ষা করে দেখি, তবে মেশিন লার্নিংয়ে আমরা পরিবর্তে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য নিয়মিতকরণ ব্যবহার করি এবং বৈশিষ্ট্যগুলি পরস্পর সম্পর্কিত কিনা তা পরীক্ষা করে দেখে মনে হয় না features মোটেই আমরা কেন …

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

আমার একটি 64 অক্ষর SHA256 হ্যাশ রয়েছে। আমি এমন একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রত্যাশা করছি যা অনুমান করতে পারে যদি হ্যাশ তৈরির জন্য ব্যবহৃত সরলখণ্ডটি 1 বা না থেকে শুরু হয়। এটি যদি "সম্ভাব্য" হয় তা নির্বিশেষে কোন অ্যালগরিদম সেরা পন্থা হতে পারে? আমার প্রাথমিক চিন্তা: 1 দিয়ে শুরু হওয়া …

43 machine-learning  logistic 

আমি নিজেকে শক্তিবৃদ্ধি শেখার বিষয়ে শিক্ষা দিচ্ছি, এবং ছাড়ের পুরষ্কারের ধারণাটি বোঝার চেষ্টা করছি। সুতরাং পুরষ্কারটি সিস্টেমকে জানাতে প্রয়োজনীয় যে-স্টেট-অ্যাকশন জোড়া ভাল এবং কোনটি খারাপ। তবে আমি যা বুঝতে পারি না তা ছাড় ছাড়ের পুরষ্কার কেন দরকার। পরবর্তীকালের চেয়ে খুব শীঘ্রই একটি ভাল রাষ্ট্র পৌঁছাচ্ছে কিনা তা কেন বিবেচিত হবে? …

43 machine-learning  reinforcement-learning 

নিউরাল নেটওয়ার্কের ম্যাক্সআউট ইউনিটগুলি কি কি ব্যাখ্যা করতে পারে? তারা কীভাবে সম্পাদন করে এবং কীভাবে তারা প্রচলিত ইউনিট থেকে আলাদা? গুডফেলো এট আল দ্বারা 2013 সালের "ম্যাক্সআউট নেটওয়ার্ক" কাগজটি পড়ার চেষ্টা করেছি । (অধ্যাপক যোশুয়া বেনজিওর গ্রুপ থেকে) তবে আমি তা বেশিরভাগই পাই না।

42 machine-learning  neural-networks 

মেশিন লার্নিং / অন্যান্য পরিসংখ্যানমূলক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কৌশলগুলির মধ্যে আমার পার্থক্য সম্পর্কে বনাম। সামাজিক বিজ্ঞানীরা (উদাহরণস্বরূপ, অর্থনীতিবিদ) যে ধরণের পরিসংখ্যান ব্যবহার করেন তা হ'ল অর্থনীতিবিদরা একক বা একাধিক ভেরিয়েবলের প্রভাব বোঝার জন্য খুব আগ্রহী বলে মনে করেন - উভয় ক্ষেত্রেই পরিধি এবং সম্পর্ক কার্যকরী কিনা তা সনাক্ত করা। এর জন্য, আপনি …

42 machine-learning  econometrics 

ধরুন আমি এমন একটি শ্রেণিবদ্ধ শিখতে চাই যা পূর্বাভাস দেয় যে কোনও ইমেল স্প্যাম কিনা। এবং ধরুন কেবলমাত্র 1% ইমেল স্প্যাম। সবচেয়ে সহজ কাজটি হ'ল তুচ্ছ শ্রেণিবদ্ধ শিখতে হবে যা বলে যে কোনও ইমেল স্প্যাম নয়। এই শ্রেণিবদ্ধকারী আমাদের 99% নির্ভুলতা দেবে, তবে এটি আকর্ষণীয় কিছু শিখবে না এবং এতে …

42 machine-learning  classification 

পান্ডস, স্ট্যাটাসমডেলস এবং সাইকিট-কি মেশিন লার্নিং / স্ট্যাটিস্টিকাল অপারেশনের বিভিন্ন বাস্তবায়ন শিখছেন, বা এগুলি একে অপরের পরিপূরক? এর মধ্যে কোনটির সর্বাধিক কার্যকর কার্যকারিতা রয়েছে? কোনটি সক্রিয়ভাবে বিকশিত এবং / বা সমর্থিত? আমাকে লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রয়োগ করতে হবে। এর মধ্যে কোনটি আমার ব্যবহার করা উচিত?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

আমি একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেটের জন্য ওয়েকার মধ্যে শ্রেণিবদ্ধ করছি I've তবে, এখন আমি এটি একটি সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যের জন্য চালাচ্ছি এবং আউটপুটটি হ'ল: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error 89.2645 % Root relative squared error 94.3886 % Total Number of Instances 36441 …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

আমি বর্তমানে হাইপার-প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য বেনজিও এবং বার্গস্তার র্যান্ডম অনুসন্ধানের মধ্য দিয়ে যাচ্ছি [1] যেখানে লেখকরা দাবি করেন যে প্রায় সমান পারফরম্যান্স অর্জনে গ্রিড অনুসন্ধানের চেয়ে র্যান্ডম অনুসন্ধান আরও দক্ষ efficient আমার প্রশ্ন: এখানকার লোকেরা কি এই দাবির সাথে একমত? আমার কাজটিতে আমি গ্রিড অনুসন্ধানটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে সহজেই এলোমেলো অনুসন্ধান …

41 machine-learning  hyperparameter  optimization 

বিশেষত, আমি মনে করি আমি এই বিবৃতিটি সম্পর্কে অবাক হই: টেনসরফ্লো এর ভবিষ্যতের বড় সংস্করণগুলি ডিফল্টরূপে ব্যাকপ্রপতে লেবেলগুলির ইনপুটগুলিতে গ্রেডিয়েন্টগুলি প্রবাহিত করতে দেবে। আমি ব্যবহার করার সময় যা প্রদর্শিত হয় tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits। একই বার্তায় এটি আমাকে একবার দেখার জন্য অনুরোধ করে tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2। আমি ডকুমেন্টেশনটি দেখেছি তবে এটি কেবলমাত্র এতে বলেছে tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2: …

41 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation 

আমি প্রত্যাহার এবং নির্ভুলতার কয়েকটি সংজ্ঞা পড়েছি, যদিও তথ্য পুনরুদ্ধারের প্রসঙ্গে এটি প্রতিটি সময়। আমি ভাবছিলাম যদি কেউ শ্রেণিবিন্যাসের প্রসঙ্গে এটি আরও কিছুটা ব্যাখ্যা করতে পারে এবং সম্ভবত কিছু উদাহরণ বর্ণনা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ বলুন আমার কাছে একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে যা আমাকে 60০% এর যথার্থতা দেয় এবং ৯৯% এর …

40 machine-learning  metric