প্রশ্ন ট্যাগ «online»

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 

Http://www.johndcook.com/standard_deedia.html এ "নির্ভুলভাবে চলমান বৈকল্পিক গণনা" একটি কাগজ দেখায় যে কীভাবে চলমান গড়, বৈচিত্র এবং মানক বিচ্যুতিগুলি গণনা করা যায়। অ্যালগরিদমগুলি রয়েছে যেখানে প্রতিটি নতুন প্রশিক্ষণের রেকর্ড সরবরাহ করার সাথে সাথে লিনিয়ার বা লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের প্যারামিটারগুলি একইভাবে "গতিশীল" আপডেট করা যেতে পারে?

32 regression  logistic  online 

আমি ইদানীং বড় ডেটা সেটগুলির সাথে কাজ করছি এবং স্ট্রিমিং পদ্ধতির প্রচুর কাগজপত্র পেয়েছি। কয়েকটি নাম রাখার জন্য: অনুসরণ-নিয়মিত-নেতা ও মিরর উৎরাই: Equivalence এইটার উপপাদ্য এবং এটি L1 নিয়মিতকরণ ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) স্ট্রিমড লার্নিং: ওয়ান-পাস এসভিএম ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) পেগাসোস: এসভিএমের জন্য প্রাথমিক অনুমানযুক্ত সাব-গ্রাডিয়েন্ট সল্ভার http://ttic.uchicago.edu/~nati/ প্রজাতন্ত্র / পেগাসোসএমপিবি.পিডিএফ …

25 machine-learning  references  large-data  online 

আমি একটি অ্যারে আছে বাস্তব মূল্যবোধ, যা গড় রয়েছে এবং মানক চ্যুতির । অ্যারে এর একটি উপাদান যদি অন্য উপাদান দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয় , তবে নতুন গড় হবেnnnμoldμold\mu_{old}σoldσold\sigma_{old}xixix_ixjxjx_j μnew=μold+xj−xinμnew=μold+xj−xin\mu_{new}=\mu_{old}+\frac{x_j-x_i}{n} এই পদ্ধতির সুবিধা হ'ল এর মান নির্বিশেষে ধ্রুবক গণনা প্রয়োজন । সেখানে নিরূপণ করা কোনো পন্থা ব্যবহার এর গণনার মত ব্যবহার …

16 standard-deviation  online 

আমার কিছুটা সমস্যা আছে যা আমাকে ফ্রিকে আউট করে তুলছে। বহুবিধ সময় সিরিজের অনলাইন অধিগ্রহণের প্রক্রিয়াটির জন্য আমাকে প্রক্রিয়া লিখতে হবে। প্রতিটি সময়ের ব্যবধানে (উদাহরণস্বরূপ 1 সেকেন্ড), আমি একটি নতুন নমুনা পাই যা মূলত আকার N এর একটি ভাসমান বিন্দু ভেক্টর I প্রতিটি নতুন নমুনার জন্য, আমি সেই নমুনার জন্য …

16 algorithms  quantiles  online  large-data 

আমি বর্তমানে জন ডুচি এবং ইওরাম সিঙ্গার দ্বারা ফরোয়ার্ড-ব্যাকওয়ার্ড স্প্লিটিং ব্যবহার করে দক্ষ অনলাইনে এবং ব্যাচ লার্নিংটি কাগজটি পড়েছি । 'অনলাইন' এবং 'ব্যাচ' পদগুলির ব্যবহার সম্পর্কে আমি খুব বিভ্রান্ত। আমি ভেবেছিলাম 'অনলাইন' এর অর্থ আমরা প্রশিক্ষণের ডেটার এক ইউনিট প্রক্রিয়াকরণের পরে ওজনের পরামিতিগুলি আপডেট করি। তারপরে আমরা প্রশিক্ষণের ডেটার পরবর্তী …

16 machine-learning  online  gradient-descent 

সাধারণ প্রশ্ন বলুন যে আমাদের কাছে আইডির ডেটা রয়েছে x1x1x_1 , x2x2x_2 , ... স্ট্রিমিং। আমরা পুনরাবৃত্তভাবে the এর সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানটি গণনা করতে চাই । এটি হ'ল, গণনা করা আমরা একটি নতুন x_n পর্যবেক্ষণ করি এবং একরকমভাবে আমাদের অনুমান \ টুপি sy \ বোল্ডসাইম্বল {\ থিতা} update আপডেট করতে …

15 maximum-likelihood  online 

দ্রুততর ওজনযুক্ত চলমান গড় এবং কোনও প্রক্রিয়াটির স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করার জন্য অন-লাইন সূত্র রয়েছে (xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots}। গড় জন্য, μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n এবং বৈকল্পিক জন্য σ2n=(1−α)σ2n−1+α(xn−μn−1)(xn−μn)σn2=(1−α)σn−12+α(xn−μn−1)(xn−μn)\sigma_n^2 = (1-\alpha) \sigma_{n-1}^2 + \alpha(x_n - \mu_{n-1})(x_n - \mu_n) যা থেকে আপনি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করতে পারেন। তাত্ক্ষণিক ওজনযুক্ত তৃতীয় এবং …

15 moments  online  kurtosis 

ধরা যাক আমার একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। সাধারণ ব্যাচ শেখায়, আমার ওজন কম দেওয়া রোধ করতে এবং ওজন কম রাখার জন্য আমার নিয়ামক পদ থাকতে হবে। আমি আমার বৈশিষ্ট্যগুলিও স্বাভাবিক এবং স্কেল করব। একটি অনলাইন লার্নিং সেটিংয়ে, আমি একটানা তথ্যের স্ট্রিম পাচ্ছি। আমি প্রতিটি উদাহরণ সহ গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত আপডেট …

15 machine-learning  normalization  regularization  online 

আমি "হেইউড কেস" শব্দটি কিছুটা অনানুষ্ঠানিকভাবে পরিস্থিতিগুলিকে বোঝাতে ব্যবহার করেছিলাম যেখানে কোনও অনলাইন, 'সসীম প্রতিক্রিয়া' পুনরাবৃত্তিমূলক আপডেটের প্রাক্কলনটি সংখ্যাগত নির্ভুলতার কারণে negativeণাত্মক হয়ে ওঠে। (আমি ডেটা যুক্ত করতে এবং পুরানো ডেটা মুছে ফেলার জন্য ওয়েলফোর্ডের পদ্ধতির একটি বৈকল্পিক ব্যবহার করছি)) আমি এমন ছাপে ছিলাম যে এটি কোনও পরিস্থিতিতে সংখ্যার ত্রুটি …

15 variance  factor-analysis  definition  online 

আমার পর্যালোচনাগুলি সংরক্ষণ না করে রিয়েল-টাইমে কোয়েলটিস (কিউ 1, মিডিয়ান এবং কিউ 3) গণনা করা দরকার। আমি প্রথমে পি স্কোয়ার অ্যালগোরিদম (জৈন / ক্ল্যামটাক) চেষ্টা করেছিলাম তবে আমি এতে সন্তুষ্ট নই (কিছুটা বেশি সিপিইউ ব্যবহার করে এবং আমার ডেটাসেটে নির্ভুলতার দ্বারা নিশ্চিত নই)। আমি এখন ফ্লাই অ্যালগরিদম ( ফিল্ডম্যান / …

13 quantiles  median  online 

টিখনভ নিয়মিতকরণ (ন্যূনতম স্কোয়ারগুলি নিয়মিত করা) এর জন্য কোনও অনলাইন (পুনরাবৃত্ত হওয়া) অ্যালগরিদমের দিকে আমাকে কী নির্দেশ করতে পারে? একটি অফলাইন সেটিং, আমি নিরূপণ করবে আমার মূল ডেটা সেট যেখানে ব্যবহার λ ক্রস বৈধতা এন-ভাঁজ ব্যবহার পাওয়া যায়। Y = x ^ T \ hat \ বিটা ব্যবহার করে প্রদত্ত …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

এটি দক্ষ অনলাইন লিনিয়ার রিগ্রেশন দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল , যা আমি খুব আকর্ষণীয় বলে মনে করি। বড় মাপের পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিংয়ের জন্য এমন কোনও পাঠ্য বা সংস্থান রয়েছে যা মুখ্য স্মৃতিতে ফিট করার জন্য খুব বেশি ডেটাসেটের সাথে কম্পিউটিং রয়েছে এবং কার্যকরভাবে নমুনার ক্ষেত্রেও এটি বিচিত্র। উদাহরণস্বরূপ, কোনও অনলাইন ফ্যাশনে মিক্সড …

12 online  computing  references 

আমি ইদানীং অনলাইনে শেখার বিষয়ে আরও জানার চেষ্টা করছি (এটি একেবারে আকর্ষণীয়!) এবং একটি থিম যা আমি ভালভাবে বুঝতে পারি না তা হ'ল অনলাইন প্রসঙ্গে বনাম অফলাইনে মডেল নির্বাচন সম্পর্কে কীভাবে চিন্তা করা যায়। বিশেষত, ধরা যাক আমরা কিছু নির্দিষ্ট ডেটা সেট উপর ভিত্তি করে কোনও শ্রেণিবদ্ধ অফলাইনে প্রশিক্ষণ দিই …

11 machine-learning  model-selection  online 

আমি স্ট্রিমের মাধ্যমে একে একে এসে পৌঁছে এমন ডেটার পয়েন্টগুলির উপর স্লাইডিং উইন্ডো ব্যবহার করে একটি বর্ধিত গাউস প্রক্রিয়া রিগ্রেশন প্রয়োগ করতে চাই। দিন ঘddইনপুট স্পেসের মাত্রিকতা বোঝান। সুতরাং, প্রতিটি তথ্য পয়েন্টএক্সআমিxix_i হয়েছে ঘdd উপাদান সংখ্যা। দিন এনnn স্লাইডিং উইন্ডোর আকার হতে হবে। ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য, আমার গ্রাম ম্যাট্রিক্সের বিপরীতটি …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online