প্রশ্ন ট্যাগ «model-selection»

ফিড-ফরোয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্কে স্তরগুলির সংখ্যা এবং প্রতিটি স্তরের নোডের সংখ্যা নির্বাচন করার জন্য কি কোনও মানক এবং স্বীকৃত পদ্ধতি রয়েছে? আমি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিতে আগ্রহী।

540 model-selection  neural-networks 

আনুমানিক পরামিতিগুলির সংখ্যার জন্য দন্ডিত মডেল ফিট করার জন্য এআইসি এবং বিআইসি উভয় পদ্ধতি। আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, বিআইসি এআইসির চেয়ে ফ্রি প্যারামিটারের জন্য আরও বেশি মডেলগুলিকে শাস্তি দেয়। মানদণ্ডের দৃin়তার উপর ভিত্তি করে একটি অগ্রাধিকারের বাইরে, বিআইসির তুলনায় এআইসিকে পছন্দ করার অন্য কোনও কারণ বা তদ্বিপরীত কি আছে?

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

একটি স্ট্যান্ডার্ড মেশিন-শেখার দৃশ্যের কল্পনা করুন: আপনি একটি বৃহত্তর মাল্টিভিয়ারেট ডেটাসেটের মুখোমুখি হয়ে আছেন এবং এটি সম্পর্কে আপনার কাছে অস্পষ্ট ধারণা রয়েছে। আপনার যা করা দরকার তা হ'ল আপনার যা কিছু রয়েছে তার ভিত্তিতে কিছু পরিবর্তনশীল সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা। যথারীতি, আপনি ডেটা পরিষ্কার করেন, বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলি দেখুন, কিছু মডেল চালান, …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

আমি স্বয়ংক্রিয় মডেল নির্বাচনের জন্য একটি অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করতে চাই। আমি স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশন করার কথা ভাবছি তবে যা কিছু করবে তা (যদিও এটি লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলির উপর ভিত্তি করে থাকতে হবে)। আমার সমস্যাটি হ'ল আমি কোনও পদ্ধতি বা একটি ওপেন সোর্স বাস্তবায়ন (আমি জাভা জাগ্রত করছি) সন্ধান করতে অক্ষম। আমার যে …

193 references  feature-selection  model-selection  aic  stepwise-regression 

আমি ভাবছি কে-ভাঁজ ক্রস-বৈধকরণের পরে কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলটি চয়ন করবেন। এটি অদ্ভুতভাবে বর্ণিত হতে পারে, সুতরাং আমাকে আরও বিশদে ব্যাখ্যা করতে দিন: আমি যখনই কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ চালনা করি, তখন আমি প্রশিক্ষণের ডেটার K সাবসেটগুলি ব্যবহার করি এবং কে বিভিন্ন মডেলের সাথে শেষ করি। আমি কে মডেলগুলির মধ্যে কীভাবে বাছাই তা …

148 cross-validation  model-selection 

ক্রস-বৈধতার পরে পূর্ণ ডেটাসেট দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া কি সর্বদা ভাল ধারণা ? এটি অন্য উপায়ে রাখুন, আমার ডেটাসেটের সমস্ত নমুনা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং এই নির্দিষ্ট ফিটিংয়ের ওভারফিটগুলি কিনা তা পরীক্ষা করতে সক্ষম হচ্ছেন না ? সমস্যার কিছু পটভূমি: বলুন আমার কাছে একটি পরিবার রয়েছে দ্বারা প্যারামিটারাইজড মডেল । এও …

139 machine-learning  cross-validation  model-selection 

ফ্রেজ পি -hacking (এছাড়াও: "তথ্য ড্রেজিং" , "গোপনে ভেদ" বা "মাছধরা"), যা কৃত্রিমভাবে পরিসংখ্যানগত ভাবে উল্লেখযোগ্য হয়ে ফলাফল পরিসংখ্যানগত কদাচার বিভিন্ন ধরণের বোঝায়। একটি "আরও উল্লেখযোগ্য" ফলাফল সংগ্রহের অনেকগুলি উপায় রয়েছে, এতে অন্তর্ভুক্ত তবে কোনওভাবেই সীমাবদ্ধ নয়: কেবলমাত্র তথ্যের একটি "আকর্ষণীয়" উপসেট বিশ্লেষণ , যাতে একটি প্যাটার্ন পাওয়া গেছে; একাধিক …

94 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  model-selection  reproducible-research 

মডেল নির্বাচনের জন্য কেউ কীভাবে নেস্টেড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করতে পারে ? আমি অনলাইনে যা পড়েছি তা থেকে নেস্টেড সিভি নীচের মতো কাজ করে: অভ্যন্তরীণ সিভি লুপ রয়েছে, যেখানে আমরা গ্রিড অনুসন্ধান চালাতে পারি (যেমন প্রতিটি উপলভ্য মডেলের জন্য কে-ফোল্ড চালানো, যেমন হাইপারপ্যারামিটার / বৈশিষ্ট্যগুলির সংমিশ্রণ) বাইরের সিভি লুপ রয়েছে, …

91 cross-validation  model-selection 

ডেটা ব্যবহার করে ব্যবসায়ের সমস্যাগুলি সমাধান করার সময়, এটি সাধারণ যে অন্তত পিনের ধ্রুপদী পরিসংখ্যানটি অবৈধ key বেশিরভাগ সময়, কেউই এই অনুমানগুলি যাচাই করতে বিরক্ত করে না যাতে আপনি আসলে জানেন না। উদাহরণস্বরূপ, এখন পর্যন্ত প্রচলিত ওয়েব মেট্রিকগুলি "লম্বা লেজযুক্ত" (সাধারণ বিতরণের সাথে তুলনামূলক) তাই এখন পর্যন্ত এত ভাল নথিভুক্ত …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

আমার প্রায় 30 টি স্বাধীন ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে এবং তাদের এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কটি অনুসন্ধান করার জন্য একটি জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেল (জিএলএম) তৈরি করতে চাই। আমি সচেতন যে এই পরিস্থিতির জন্য আমাকে যে পদ্ধতিটি শিখানো হয়েছিল, ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে …

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

এই প্রশ্নটি কয়েক বছর আগে সিভিতে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, এটি 1 এর আলোকে পুনরায় পোস্ট করা উচিত বলে মনে হয়) আরও ভাল কম্পিউটারিং প্রযুক্তি (যেমন সমান্তরাল কম্পিউটিং, এইচপিসি ইত্যাদি) এবং 2) আরও নতুন প্রযুক্তি, যেমন [3] order প্রথম, কিছু প্রসঙ্গ। আসুন ধরে নেওয়া যাক লক্ষ্য অনুমানের পরীক্ষা নয়, প্রভাব অনুমান …

67 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

আপনি যখন একটি বড় ডেটাসেটে মডেলগুলি ফিট করার চেষ্টা করছেন, তখন সাধারণ পরামর্শটি হ'ল ডেটাটিকে তিন ভাগে বিভক্ত করা: প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষা ডেটাসেট। এটি কারণ মডেলগুলির সাধারণত প্যারামিটারগুলির তিনটি "স্তর" থাকে: প্রথম "পরামিতি" হ'ল মডেল বর্গ (যেমন এসভিএম, নিউরাল নেটওয়ার্ক, এলোমেলো বন), পরামিতিগুলির দ্বিতীয় সেট হ'ল "নিয়মিতকরণ" পরামিতি বা …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

পটভূমি আমি মেডিসিনে ক্লিনিকাল গবেষণা করছি এবং বেশ কয়েকটি পরিসংখ্যান কোর্স নিয়েছি। আমি কখনও লিনিয়ার / লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে একটি কাগজ প্রকাশ করি নি এবং সঠিকভাবে পরিবর্তনশীল নির্বাচন করতে চাই। ব্যাখ্যামূলকতা গুরুত্বপূর্ণ, সুতরাং অভিনব মেশিন শেখার কোনও কৌশল নেই। আমি ভেরিয়েবল সিলেকশন সম্পর্কে আমার বোঝার সংক্ষিপ্তসার করেছি - কেউ …

55 regression  feature-selection  model-selection 

পি। তাঁর পিআরএনএন ব্রায়ান রিপলির 34 জন মন্তব্য করেছেন যে "এআইসির নাম আকাইকে (1974) নামকরণ করেছিল 'একটি তথ্য মানদণ্ড' যদিও এটি সাধারণত বিশ্বাস করা হয় যে এটি আ আকাইকের পক্ষে দাঁড়িয়েছে"। আসলে, এআইসি পরিসংখ্যান প্রবর্তন করার সময়, আকাইকে (1974, p.719) এটি ব্যাখ্যা করে "IC stands for information criterion and A …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

ইন এই কাগজ খেতাবধারী "মধ্যে সাধারণ রৈখিক মডেল প্রয়োগ মেডিক্যাল ডেটা NEWLINENEWLINE" লেখক লিখুন: একটি সাধারণ রৈখিক মডেলটিতে, প্রতিক্রিয়াটি নিজেই পরিবর্তিত না করে লিংক ফাংশন দ্বারা গড়টি রূপান্তরিত হয়। রূপান্তরের দুটি পদ্ধতি বেশ ভিন্ন ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে; উদাহরণস্বরূপ, লগ-ট্রান্সফর্মড প্রতিক্রিয়াগুলির গড়টি গড় প্রতিক্রিয়ার লগারিদমের মতো নয় । সাধারণভাবে, …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal