প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য বিলুপ্ত গ্রেডিয়েন্ট সমস্যার সমাধান হিসাবে আমি বেশ কয়েকটি স্থানে প্রশংসিত লিনিয়ার ইউনিট (আরএলইউ) পেয়েছি । এটি, সক্রিয়করণ ফাংশন হিসাবে এক সর্বোচ্চ (0, x) ব্যবহার করে। যখন অ্যাক্টিভেশনটি ইতিবাচক হয়, তবে স্পষ্টতই বলা যায় যে এটি সিগময়েড অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটির চেয়ে ভাল, যেহেতু এর এক্সেরিভিশনটি সর্বদা বড় এক্স এর …

40 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

আমি প্রতিরোধের জন্য এলোমেলো বন নিয়ে ঘুরে বেড়াচ্ছি এবং দুটি পদক্ষেপের গুরুত্বের অর্থ কী এবং কীভাবে তাদের ব্যাখ্যা করা উচিত তা নিয়ে কাজ করতে আমার সমস্যা হচ্ছে। importance()ফাংশন প্রতিটি পরিবর্তনশীল জন্য দুটি মান দেয়: %IncMSEএবং IncNodePurity। এই 2 টি মানের জন্য কি সাধারণ ব্যাখ্যা আছে? জন্য IncNodePurityবিশেষ করে, এই কেবল …

40 r  machine-learning  random-forest  importance 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (এএনএন) ব্যবহার করে একটি জটিল সিস্টেমের ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি। ফলাফল (নির্ভরশীল) মানগুলি 0 এবং 10,000 এর মধ্যে থাকে। বিভিন্ন ইনপুট ভেরিয়েবলের বিভিন্ন ব্যাপ্তি রয়েছে। সমস্ত ভেরিয়েবলের মোটামুটি স্বাভাবিক বিতরণ রয়েছে। প্রশিক্ষণের আগে ডেটা স্কেল করার জন্য আমি বিভিন্ন বিকল্প বিবেচনা করি। একটি বিকল্প হ'ল স্বাধীনভাবে …

40 machine-learning  neural-networks  multidimensional-scaling 

শব্দের মিলের জন্য গণ্য করার জন্য লেটেন্ট ডিরিচলেট বরাদ্দ এবং ওয়ার্ড 2vec এর মধ্যে মিল কী তা আমি বুঝতে চেষ্টা করছি । আমি যেমন বুঝতে পেরেছি, এলডিএ প্রচ্ছন্ন বিষয়গুলির সম্ভাবনার একটি ভেক্টরকে শব্দের মানচিত্র দেয়, যখন ওয়ার্ড 2vec এগুলি প্রকৃত সংখ্যার ভেক্টরের কাছে মানচিত্র করে (পয়েন্টওয়াইস পারস্পরিক তথ্যের একক মান …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

আমি আমার সিদ্ধান্ত গাছের জন্য 100% নির্ভুলতা পাচ্ছি। আমি কি ভুল করছি? এটি আমার কোড: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import train_test_split x_train = x[0:2635] x_test = …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে এলোমেলো বন এবং চূড়ান্তভাবে এলোমেলো গাছগুলি এই অর্থে পৃথক হয় যে র্যান্ডম ফরেস্টের গাছের বিভাজনগুলি নির্বিচারবাদী হয় তবে তারা চূড়ান্তভাবে এলোমেলো গাছের ক্ষেত্রে এলোমেলো হয় (আরও সঠিকভাবে বলতে গেলে, পরবর্তী বিভাজনটি সেরা বিভাজন বর্তমান গাছের জন্য নির্বাচিত ভেরিয়েবলগুলিতে এলোমেলো ইউনিফর্ম বিভাজনগুলির মধ্যে)। তবে আমি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে …

38 machine-learning  correlation  references  random-forest 

আমি এমন একটি কাগজ সন্ধান করছি যা একটি গভীর আর্কিটেকচারের হাইপারপ্যারামিটারগুলি কীভাবে স্ট্যাকড অটো-এনকোডার বা গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্কগুলির মতো চয়ন করতে পারে তার গাইডলাইন দেওয়ার ক্ষেত্রে সহায়তা করতে পারে। প্রচুর হাইপারপ্যারামিটার রয়েছে এবং সেগুলি কীভাবে চয়ন করা যায় সে সম্পর্কে আমি খুব বিভ্রান্ত। এছাড়াও ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করা কোনও বিকল্প নয় …

38 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks  hyperparameter 

অফলাইন এবং অনলাইন শেখার মধ্যে পার্থক্য কী ? পুরো ডেটাসেট (অফলাইন) বনাম ক্রমবর্ধমান শেখা (একবারে এক বার) শেখার বিষয়টি কী? উভয়টিতে অ্যালগরিদমের উদাহরণ কী?

38 machine-learning  online 

আমার কাছে কম্পিউটার ভিশন ব্যাকগ্রাউন্ড নেই, তবুও যখন আমি কিছু চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এবং কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কিত নিবন্ধ এবং কাগজপত্র পড়ি, তখন আমি নিয়মিত শব্দটির মুখোমুখি translation invariance, বা translation invariant। বা আমি কনভলিউশন অপারেশন সরবরাহ করে যে অনেক পড়েছি translation invariance? !! এটার মানে কি? আমি নিজেই এটি সর্বদা …

38 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

আমি যতদূর জানি, স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূতটিকে অ্যালগরিদম শেখার ক্ষেত্রে গ্রহণ করার সময়, কেউ পুরো ডেটাসেটের জন্য 'মহাকাব্য' এবং একক আপডেটের ধাপে ব্যবহৃত ডেটার জন্য 'ব্যাচ' ব্যবহার করেন, অন্য একজন যথাক্রমে 'ব্যাচ' এবং 'মিনিব্যাচ' ব্যবহার করেন এবং অন্যরা 'যুগ' এবং 'মিনিব্যাচ' ব্যবহার করে। এটি আলোচনার সময় অনেক বিভ্রান্তি এনে দেয়। তাহলে …

38 machine-learning 

টি এল, ডিআর: এটা যে প্রদর্শিত হবে, পঠিতব্য বিপরীত পরামর্শ, ক্রস বৈধতা (পায়খানা-সিভি) ছুটি এক-আউট - যে,সঙ্গে ধা সিভি(ভাঁজ সংখ্যা) থেকে সমান(নম্বর প্রশিক্ষণ পর্যবেক্ষণের) -মডেল / অ্যালগরিদম, ডেটাসেট, বা উভয়কেইনির্দিষ্ট স্থিতিশীলতার শর্তধরে ধরেযেকোনওজন্যসবচেয়ে কম পরিবর্তনশীল, সাধারণের ত্রুটির প্রাক্কলন উত্পাদনকরে (আমি নিশ্চিত না যে কোনটি সত্য কারণ আমি এই স্থায়িত্বের অবস্থাটি …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

আমি 200,000+ নমুনা এবং নমুনা হিসাবে প্রায় 50 টি বৈশিষ্ট্য সহ একটি ডেটাসেটে কাজ করছি: 10 অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল এবং অন্যান্য 40 ডলার শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল (দেশ, ভাষা, বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্র ইত্যাদি)। এই শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির জন্য আপনার কাছে উদাহরণস্বরূপ 150 টি ভিন্ন দেশ, 50 টি ভাষা, 50 টি বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্র ইত্যাদি রয়েছে ... …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

আমি আমার নিজস্ব দক্ষতা এগিয়ে নিতে চাই শুরু করছি এবং আমি সবসময় মেশিন লার্নিং দ্বারা মুগ্ধ হয়েছি। যাইহোক, ছয় বছর আগে এটি অনুসরণ করার পরিবর্তে আমি কম্পিউটার বিজ্ঞানে একটি সম্পূর্ণ সম্পর্কযুক্ত ডিগ্রি নেওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছিলাম। আমি এখন প্রায় 8-10 বছর ধরে সফ্টওয়্যার এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশ করছি, সুতরাং আমার একটি ভাল …

37 machine-learning  references  mathematical-statistics 

আমার এই সেমিস্টারে একটি মেশিন লার্নিং কোর্স রয়েছে এবং অধ্যাপক আমাদের ক্লাসে চালু করা একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতির মাধ্যমে একটি বাস্তব-বিশ্ব সমস্যা খুঁজে পেতে এবং এটি সমাধান করতে বলেছিলেন : সিদ্ধান্ত গাছ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক সমর্থন ভেক্টর মেশিন উদাহরণস্বরূপ-ভিত্তিক লার্নিং ( kNN , LWL ) বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কস শক্তিবৃদ্ধি শেখা আমি …

37 machine-learning 

পরিসংখ্যানগত শিক্ষার পরিচিতির 223 পৃষ্ঠায় , লেখকরা রিজ রিগ্রেশন এবং লাসোর মধ্যে পার্থক্যগুলির সংক্ষিপ্তসার জানিয়েছেন। তারা যখন "লাসো পক্ষপাতিত্ব, বৈকল্পিকতা এবং এমএসই-র ক্ষেত্রে রিজ রিগ্রেশনকে ছাড়িয়ে যায়" এর একটি উদাহরণ দেয় (চিত্র 6..৯)। আমি বুঝতে পারি যে লাসো কেন আকাঙ্ক্ষিত হতে পারে: এর ফলে বিরাট সমাধান পাওয়া যায় কারণ এটি …

37 machine-learning  prediction  lasso  regularization  ridge-regression