প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি একজন বড় খুচরা বিক্রেতা থেকে একজন এমএল বিশেষজ্ঞের একটি উপস্থাপনা দেখছিলাম, যেখানে তারা স্টক ইভেন্টগুলির বাইরে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি মডেল তৈরি করেছিল। আসুন এক মুহুর্তের জন্য ধরে নেওয়া যাক সময়ের সাথে সাথে তাদের মডেলটি খুব নির্ভুল হয়ে ওঠে, তা কি কোনওভাবে "স্ব-পরাজিত" হবে না? এটি হ'ল, যদি মডেলটি …

36 machine-learning  predictive-models 

এটি স্নাতক স্কুলগুলির জন্য ভর্তির মরসুম। আমি (এবং আমার মতো অনেক ছাত্র) এখন সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করছি যে কোন পরিসংখ্যান প্রোগ্রামটি বেছে নেবে। আপনারা যারা পরিসংখ্যান নিয়ে কাজ করেন সেগুলি কী কী প্রস্তাব দেয় যা আমরা পরিসংখ্যানে মাস্টার্স প্রোগ্রামগুলি বিবেচনা করি? শিক্ষার্থীরা কি সাধারণ সমস্যাগুলি বা ভুলগুলি করে (সম্ভবত বিদ্যালয়ের …

36 machine-learning  mathematical-statistics  careers 

আমার কাছে অ্যামাজন ইসি 2 এর শীর্ষে নির্মিত ক্লাস্টারগুলিতে আর, পাইথন বা অষ্টাভ স্ক্রিপ্টগুলি চালনার জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম সরবরাহকারী সংস্থাগুলির একটি ছোট তালিকা পেয়েছে। আমার অন্যান্য নাম যুক্ত করা উচিত? Cloudnumbers Opani crdata

36 r  machine-learning 

আমি এমন একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দিতে চাই যা প্রায় 10,000 টি অবজেক্টের যুক্তিসঙ্গতভাবে বড় প্রশিক্ষণের সেটগুলির সাথে Type Aএবং Type Bবস্তুর মধ্যে পার্থক্য করবে , যার Type Aঅর্ধেক এবং অর্ধেক Type B। ডেটাসেটে 100 টি অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা কোষের শারীরিক বৈশিষ্ট্য (আকার, গড় ব্যাসার্ধ ইত্যাদি) বিশদ বিবরণ করে। জোড়াওয়ালা …

36 r  machine-learning  random-forest 

প্রথমত, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে আমার যদি বাইনারি পূর্বাভাসের প্রয়োজন হয় তবে আমাকে একটি হট-এনকোডিংয়ের মাধ্যমে কমপক্ষে দুটি ক্লাস তৈরি করতে হবে। এটা কি সঠিক? তবে, বাইনারি ক্রস এনট্রপি কি কেবলমাত্র এক শ্রেণীর সাথে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য? যদি আমি একটি শ্রেণীবদ্ধ ক্রস এনট্রপি ক্ষতি ব্যবহার করি যা সাধারণত বেশিরভাগ লাইব্রেরিতে (টেনসরফ্লোয়ের …

36 machine-learning  neural-networks  loss-functions  tensorflow  cross-entropy 

আমি মনে করি আমি এমসিএমসির বিভিন্ন স্বাদ যেমন গিবস স্যাম্পলিং, মেট্রোপলিস হেস্টিংস ইত্যাদি সহ ষষ্ঠ ও এমসিসি উভয়েরই সাধারণ ধারণা পেয়েছি এই কাগজটি উভয় পদ্ধতির একটি দুর্দান্ত প্রদর্শন প্রদান করে। আমার নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি রয়েছে: যদি আমি বায়েশিয়ান অনুমান করতে চান তবে আমি কেন অন্য পদ্ধতির চেয়ে একটি পদ্ধতি বেছে নেব? …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং সম্পর্কে শিখার সময়, আমি কোনও "দুর্বল শ্রেণিবদ্ধ" এর বৈশিষ্ট্য সম্পর্কিত কোনও প্রতিবন্ধকতা সম্পর্কে শুনিনি যা পদ্ধতিটি মডেল তৈরি ও ensemble করতে ব্যবহার করে। যাইহোক, আমি এমন একটি জিবি অ্যাপ্লিকেশনটি কল্পনা করতে পারি না যা লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে, এবং বাস্তবে যখন আমি কিছু পরীক্ষা করেছি - এটি কার্যকর …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যার জন্য আমার কাছে বাইনারি লেবেলের একাধিক সেট রয়েছে। প্রতিটি সেট লেবেলের জন্য, আমি একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দিচ্ছি, এটি ক্রস-বৈধকরণের মাধ্যমে মূল্যায়ন করে। আমি মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) ব্যবহার করে মাত্রিকতা হ্রাস করতে চাই। আমার প্রশ্নটি হ'ল: পুরো ডেটাসেটের জন্য একবার পিসিএ করা এবং তারপরে …

35 machine-learning  classification  pca  cross-validation 

স্পার্স কোডিং ইনপুট ভেক্টরগুলিকে উপস্থাপন করার জন্য ভিত্তি ভেক্টরগুলির একটি ওভার-সম্পূর্ণ সেট শেখার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (<- আমরা এটি কেন চাই)। স্পার কোডিং এবং অটেনকোডার এর মধ্যে পার্থক্য কী? আমরা কখন স্পার্স কোডিং এবং অটোরকোডার ব্যবহার করব?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

1000 টিরও বেশি বৈশিষ্ট্য (বা নমুনা পয়েন্ট এতে কার্ভগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকলে) সহ শ্রেণিবিন্যাসের জন্য অবাধে উপলভ্য ডেটা কী ? ফ্রি ডেটা সেটগুলি সম্পর্কে ইতিমধ্যে একটি সম্প্রদায় উইকি রয়েছে: অবাধে উপলভ্য ডেটা নমুনাগুলি সনাক্ত করা তবে এখানে, আরও বেশি কেন্দ্রীভূত তালিকা থাকা আরও ভাল হবে যা আরও সুবিধে করে ব্যবহার করা …

35 machine-learning  classification  dataset  large-data 

এই প্রশ্নটি একটি সুস্পষ্ট উত্তর পেতে খুব খোলামেলা হতে পারে, তবে আশা করি না। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, যেমন এসভিএম, জিবিএম, র‌্যান্ডম ফরেস্ট ইত্যাদি, সাধারণত কিছু ফ্রি প্যারামিটার থাকে যা থাম্ব গাইডেন্সের কিছু নিয়মের বাইরেও প্রতিটি ডেটা সেটে সুর করা দরকার। প্যারামিটারগুলির সেটটি সেরা জেনারেলাইজেশন ত্রুটি প্রদান করে যাতে এটি সাধারণত …

34 machine-learning  cross-validation  bootstrap  optimization  resampling 

র্যান্ডম ফরেস্ট প্যাকেজ থেকে পরিবর্তনশীল গুরুত্ব আউটপুট কীভাবে ব্যাখ্যা করতে হয় তা বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। যথাযথতার গড় হ্রাসকে সাধারণত "প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মানগুলিকে অনুমতি দেওয়া থেকে মডেল নির্ভুলতার হ্রাস" হিসাবে বর্ণনা করা হয়। এটি পুরোপুরি বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে বা বৈশিষ্ট্যের মধ্যে নির্দিষ্ট মান সম্পর্কে কোনও বিবৃতি? উভয় ক্ষেত্রেই, মডেল থেকে …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

আমি কি এমন কোনও মডেল বলতে পারি যেখানে বায়েসের উপপাদ্যকে "বায়েশিয়ান মডেল" ব্যবহার করা হয়? আমি ভয় করি যে এরকম সংজ্ঞা খুব বিস্তৃত হতে পারে। সুতরাং একটি বায়েশিয়ান মডেল ঠিক কি?

34 machine-learning  bayesian 

সিদ্ধান্ত গাছগুলি একটি খুব বোধগম্য মেশিন শেখার পদ্ধতি বলে মনে হচ্ছে। একবার তৈরি হয়ে গেলে এটি সহজেই কোনও মানুষ দ্বারা পরিদর্শন করা যেতে পারে যা কিছু অ্যাপ্লিকেশনে একটি দুর্দান্ত সুবিধা। সিদ্ধান্ত গাছগুলির ব্যবহারিক দুর্বল দিকগুলি কী কী?

34 machine-learning  nonparametric  cart 

আমি বারবার পদ্ধতি ফাংশনের কার্মিক ফর্ম আবিষ্কার ব্যবহার করা যেতে পারে যে বিষয়ে কৌতুহলী y = f(A, B, C) + error_termযেখানে আমার একমাত্র ইনপুট পর্যবেক্ষণ একটি সেট আছে ( y, A, Bএবং C)। দয়া করে মনে রাখবেন এর কার্যকরী ফর্মটি fঅজানা। নিম্নলিখিত ডেটাসেট বিবেচনা করুন: এএ বিবি সিসি ডিডি ইই …

34 regression  machine-learning  algorithms  model-selection  data-mining