প্রশ্ন ট্যাগ «pattern-recognition»

সাদৃশ্যগুলির উপর ভিত্তি করে বিভাগগুলিতে ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণের কৌশলগুলিকে বোঝায় (যা আগে জানা যেতে পারে, বা শিখে নেওয়া যেতে পারে)।

9
নীচে শীর্ষে মহালনোবিসের দূরত্বের ব্যাখ্যা?
আমি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করছি এবং আমি যে বিষয়টি খোলি প্রায় প্রতিটি বইই আমি মহালানোবিস দূরত্বের ধারণার সাথে ঝাঁপিয়ে পড়েছি । বইগুলি ধরণের স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা দেয়, তবে এখনও সত্যিকার অর্থে যা চলছে তা বুঝতে আমার পক্ষে তেমন ভাল কিছু নেই। যদি কেউ আমাকে জিজ্ঞাসা করতেন "মহালানোবিসের দূরত্ব কী?" …

9
2 ডি বাইনারি ম্যাট্রিক্সের এনট্রপি / তথ্য / নিদর্শনগুলি পরিমাপ
আমি দ্বি-মাত্রিক বাইনারি ম্যাট্রিক্সের এনট্রপি / তথ্য ঘনত্ব / প্যাটার্ন-অনুরূপ পরিমাপ করতে চাই। স্পষ্টতার জন্য আমাকে কিছু ছবি দেখাতে দাও: এই প্রদর্শন একটি বরং উচ্চ এনট্রপি থাকতে হবে: ক) এর মাঝারি এনট্রপি থাকা উচিত: B ইংরেজী বর্ণমালার দ্বিতীয় অক্ষর) এই ছবিগুলি, শেষ অবধি, সকলের কাছে শূন্য-এনট্রপি থাকা উচিত: সি) ডি) …

1
মর্টেনের পরীক্ষার চেয়ে কেন মন্টেলের পরীক্ষা পছন্দ হয়?
মান্টেলের পরীক্ষা জৈবিক গবেষণায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় প্রাণীর স্থানিক বিতরণ (মহাকাশে অবস্থান) এর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা করার জন্য, উদাহরণস্বরূপ, তাদের জিনগত সম্পর্ক, আগ্রাসনের হার বা অন্য কোনও বৈশিষ্ট্যের সাথে। প্রচুর ভাল জার্নাল এটি ব্যবহার করছে ( পিএনএএস, পশুর আচরণ, আণবিক বাস্তুশাস্ত্র ... )। আমি এমন কিছু নিদর্শন বানিয়েছিলাম যা …

3
সাম্য গ্রুপে স্ট্রিংগুলির একটি দীর্ঘ তালিকা (শব্দ) ক্লাস্টারিং
আমার হাতে নিচের সমস্যাটি রয়েছে: আমার কাছে শব্দের একটি খুব দীর্ঘ তালিকা রয়েছে, সম্ভবত নাম, উপাধি ইত্যাদি রয়েছে আমার এই শব্দ তালিকার ক্লাস্টার করা দরকার, অনুরূপ শব্দগুলি উদাহরণস্বরূপ অনুরূপ সম্পাদনা (লেভেনস্টাইন) দূরত্বযুক্ত শব্দগুলির মধ্যে প্রদর্শিত হয় একই ক্লাস্টার উদাহরণস্বরূপ "অ্যালগরিদম" এবং "অ্যালগরিদম" একই ক্লাস্টারে উপস্থিত হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা থাকা উচিত। …

4
এসভিএমে কার্নেলের পার্থক্য?
কেউ দয়া করে আমাকে এসভিএমের কার্নেলের মধ্যে পার্থক্য বলতে পারেন: রৈখিক বহুপদ গাউসিয়ান (আরবিএফ) সিগমা কারণ আমরা জানি যে কার্নেলটি আমাদের ইনপুট স্পেসটিকে উচ্চ মাত্রিক বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থানে ম্যাপ করতে ব্যবহৃত হয়। এবং সেই বৈশিষ্ট্য স্পেসে আমরা লিনিয়ারে পৃথক পৃথক সীমানা খুঁজে পাই .. এগুলি কখন ব্যবহৃত হয় (কোন অবস্থার অধীনে) …

2
"ননলাইনার" কীভাবে "ননলাইনারের মাত্রা হ্রাস" হিসাবে বোঝা যায়?
আমি লিনিয়ার মাত্রিকতা হ্রাস পদ্ধতির (যেমন, পিসিএ) এবং ননলাইনারের (যেমন, আইসোম্যাপ) মধ্যে পার্থক্যগুলি বোঝার চেষ্টা করছি। এই প্রসঙ্গে (অ) রৈখিকতা কী বোঝায় তা আমি বেশ বুঝতে পারি না। আমি উইকিপিডিয়া থেকে পড়েছি যে তুলনা করে, যদি পিসিএ (একটি রৈখিক মাত্রিকতা হ্রাস অ্যালগরিদম) একই ডেটাসেটটিকে দুটি মাত্রায় হ্রাস করতে ব্যবহার করা …

1
কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বৈশিষ্ট্য মানচিত্রের সংখ্যা
কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখার সময় আমার নীচের চিত্রটি সম্পর্কে প্রশ্ন রয়েছে। 1) স্তর 1 এর সি 1 এর 6 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র রয়েছে, এর অর্থ কী ছয়টি সমাবর্তনীয় কার্নেল রয়েছে? প্রতিটি কনভোলজিনাল কার্নেল ইনপুট ভিত্তিক বৈশিষ্ট্য মানচিত্র তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। 2) লেয়ার 2 এ এস 1 এর 6 বৈশিষ্ট্য …

5
আমি প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং থেকে শিখছি, ক্রিস বিশপ কোনও ভাল সংস্থান আছে?
ক্রিস বিশপের প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং অনুসরণ করে এমন কোনও ভিডিও বা অন্যান্য বই / নোট রয়েছে যেগুলি কেউ এলো? আমি এই বইটি মেশিন লার্নিং শেখার জন্য কিনেছি এবং এটির মাধ্যমে পেতে কিছুটা সমস্যা হচ্ছে।

3
প্যাটার্ন স্বীকৃতি কার্যগুলিতে স্টেট অফ দ্য-আর্ট এনকাম্বল লার্নিং অ্যালগরিদম?
এই প্রশ্নের কাঠামোটি নিম্নরূপ: প্রথমে আমি জমায়েত শেখার ধারণাটি সরবরাহ করি, আরও আমি প্যাটার্ন সনাক্তকরণ কার্যগুলির একটি তালিকা সরবরাহ করি, তারপরে আমি জড়িত শেখার অ্যালগরিদমগুলির উদাহরণ দিই এবং অবশেষে, আমার প্রশ্নটি প্রবর্তন করি। যাদের সমস্ত পরিপূরক তথ্যের প্রয়োজন নেই তারা কেবল শিরোনামগুলি দেখুন এবং সরাসরি আমার প্রশ্নের দিকে যান। জড়ো …

3
লুকানো মার্কভ মডেল থ্রেশহোল্ডিং
আমি এমএফসিসি এবং লুকানো মার্কভ মডেলগুলি ব্যবহার করে শব্দ স্বীকৃতির জন্য কনসেপ্ট সিস্টেমের একটি প্রমাণ তৈরি করেছি। আমি যখন পরিচিত শব্দগুলিতে সিস্টেমটি পরীক্ষা করি তখন এটি আশাব্যঞ্জক ফলাফল দেয়। যদিও সিস্টেমটি, যখন কোনও অজানা শব্দটি ইনপুট করা হয় তখন নিকটতম ম্যাচের সাথে ফলাফলটি দেয় এবং স্কোরটি এটি নির্ধারণের জন্য আলাদা …

3
কোনও চিত্রের মধ্যে স্থানগতভাবে সংযুক্ত পৃথক অঞ্চল রয়েছে কিনা তার পরিসংখ্যান পরিমাপ
এই দুটি গ্রেস্কেল চিত্র বিবেচনা করুন: প্রথম চিত্রটি নদীর তীরের নকশা দেখায়। দ্বিতীয় চিত্রটি এলোমেলো গোলমাল দেখায়। আমি এমন একটি পরিসংখ্যান পরিমাপের সন্ধান করছি যা কোনও চিত্র কোনও নদীর প্যাটার্ন দেখায় সম্ভবত এটি নির্ধারণ করতে আমি এটি ব্যবহার করতে পারি। নদীর চিত্রের দুটি ক্ষেত্র রয়েছে: নদী = উচ্চ মানের এবং …

2
পুরোপুরি ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা পয়েন্ট প্যাটার্নে কেন মরনের আমি "-1" এর সমান নয়?
উইকিপিডিয়া কি ভুল ... না আমি বুঝতে পারি না? উইকিপিডিয়া: সাদা এবং কালো স্কোয়ারগুলি ("দাবা প্যাটার্ন") পুরোপুরি ছড়িয়ে ছিটিয়ে রয়েছে সুতরাং মরানের আমি −1 হব। যদি সাদা স্কোয়ারগুলি বোর্ডের অর্ধেক অংশে এবং অন্যদিকে কালো স্কোয়ারগুলি সজ্জিত করা হয়, মরানের আমি +1 এর কাছাকাছি থাকব। বর্গাকার রঙের একটি এলোমেলো ব্যবস্থা মরনকে …

1
মাউস (বা কিবোর্ড) ক্লিকের প্যাটার্ন এবং কম্পিউটার ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপের পূর্বাভাস
কেবলমাত্র মাউস ক্লিকগুলির অস্থায়ী প্যাটার্নের ভিত্তিতে (ক্লিক একটি তালিকা ), কম্পিউটার ব্যবহারকারীর কার্যকলাপের পূর্বাভাস দেওয়া কি সম্ভব?[t1,t2,t3,…][t1,t2,t3,…][t_1,t_2,t_3,\ldots] উদাহরণস্বরূপ এর বাইরে: ফেসবুকে সময় কাটাতে বনাম ফটো বনাম কোনও কম্পিউটার গেম খেলে ছবি দেখা। যদি সেগুলি আরও সূক্ষ্ম-পূর্বাভাস হয় (যেমন স্টারক্রাফ্ট বনাম কাউন্টার স্ট্রাইক বনাম সিমসিটি খেলছে) তবে আমিও আগ্রহী। (তর্কাতীতভাবে) যে …

4
আমি কীভাবে একটি কক্সিক বিপত্তি মডেল বেঁচে থাকার বক্ররেখা ব্যাখ্যা করব?
কক্স আনুপাতিক বিপদ মডেল থেকে আপনি কীভাবে বেঁচে থাকার কার্ভটিকে ব্যাখ্যা করবেন? এই খেলনা উদাহরণে, ধরুন আমাদের কাছে ডেটা ageপরিবর্তনের ক্ষেত্রে একটি কক্স আনুপাতিক বিপত্তি মডেল রয়েছে kidneyএবং বেঁচে থাকার বক্ররেখা উত্পন্ন করছে। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() উদাহরণস্বরূপ, সময়ে , কোন বিবৃতিটি সত্য? নাকি দুটোই …

3
আইসিএর জন্য প্রথমে পিসিএ চালানো দরকার?
আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন-ভিত্তিক কাগজ পর্যালোচনা করে বলেছিলাম যে আইসিএ প্রয়োগ করার আগে পিসিএ প্রয়োগ করা (ফাস্টিকা প্যাকেজ ব্যবহার করে)। আমার প্রশ্ন হ'ল, আইসিএ (ফাস্টিকা) প্রথমে পিসিএ চালানো দরকার? এই কাগজ যে উল্লেখ ... এটি যুক্তিযুক্ত যে পিসিএ প্রাক প্রয়োগকারী আইসিএর কার্যকারিতা বৃদ্ধি করে (1) সাদা করার আগে ছোট ট্রিলিং ইগন্যাল্যগুলি …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.