প্রশ্ন ট্যাগ «svm»

আমি একটি অত্যন্ত ভারসাম্যহীন পরীক্ষা ডেটা সেট আছে। পজিটিভ সেটটিতে 100 টি কেস থাকে এবং নেগেটিভ সেটটিতে 1500 টি কেস থাকে। প্রশিক্ষণের পক্ষে, আমার কাছে আরও বড় প্রার্থী পুল রয়েছে: ইতিবাচক প্রশিক্ষণ সেটটিতে 1200 টি এবং নেতিবাচক প্রশিক্ষণের সেটটিতে 12000 কেস রয়েছে। এই ধরণের দৃশ্যের জন্য আমার বেশ কয়েকটি পছন্দ …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

সুতরাং, আমি এমএল ক্ষেত্রে একজন নবাগত এবং আমি কিছু শ্রেণিবদ্ধকরণ করার চেষ্টা করি। আমার লক্ষ্য একটি ক্রীড়া ইভেন্টের ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়া। আমি কিছু dataতিহাসিক ডেটা সংগ্রহ করেছি এবং এখন একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেষ্টা করেছি। আমি প্রায় 1200 টি নমুনা পেয়েছি, এর মধ্যে 0.2 টি আমি পরীক্ষার উদ্দেশ্যে পৃথক করেছিলাম, …

16 classification  svm  feature-selection  random-forest 

আমি 10-ভাঁজ ক্রস বৈধতা সেটিংসে 120 টি নমুনার ডেটাসেট করেছি। বর্তমানে, আমি গ্রিড অনুসন্ধানের মাধ্যমে গামা এবং সি এর মান বাছাই করতে প্রথম হোল্ডআউটটির প্রশিক্ষণ ডেটাটি বেছে নিয়েছি এবং এটিতে একটি 5-গুণ ক্রস-বৈধকরণ করছি। আমি আরবিএফ কার্নেল দিয়ে এসভিএম ব্যবহার করছি। যেহেতু আমি নির্ভুলতা রিপোর্ট করার জন্য একটি দশ 10 …

16 machine-learning  classification  cross-validation  svm 

একটি সাধারণ প্রশ্ন আরও। ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ের জন্য আমি একটি আরবিএফ এসভিএম চালাচ্ছি। আমি মনে করি আমার বর্তমান প্রোগ্রামটির স্পষ্টভাবে কিছুটা গতি বাড়ানো দরকার। গ্রিড অনুসন্ধান + ক্রস বৈধকরণ জরিমানা করতে আমি মোটা দিয়ে সাইকিট লার্ন ব্যবহার করি। প্রতিটি এসভিএম রান প্রায় এক মিনিট সময় নেয় তবে সমস্ত পুনরাবৃত্তির সাথে আমি …

16 machine-learning  svm  predictive-models  scikit-learn  kernel-trick 

আমি আমার ডেটাসেটে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনগুলি (এসভিএম) ব্যবহার করার চেষ্টা করতে চাই। যদিও সমস্যাটি চেষ্টা করার আগে, আমাকে সতর্ক করা হয়েছিল যে এসভিএমগুলি অত্যন্ত ভারসাম্যহীন ডেটাতে ভাল সম্পাদন করে না। আমার ক্ষেত্রে, আমি 95-98% 0 এবং 2-5% 1 এর মতো থাকতে পারি। আমি সংস্থানসমূহ / ভারসাম্যহীন ডেটাতে এসভিএম ব্যবহারের বিষয়ে …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

আমার প্রকল্পে আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ (1 বা 0) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে চাই। আমার 15 টি ভেরিয়েবল রয়েছে যার মধ্যে 2 টি শ্রেণিবদ্ধ, বাকিগুলি ক্রমাগত এবং পৃথক পৃথক ভেরিয়েবলের মিশ্রণ। লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি ফিট করার জন্য আমাকে এসভিএম, পার্সেপট্রন বা লিনিয়ার প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে রৈখিক …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

আমি কার্নেল এসভিএম এর অন্তর্নিহিত বোঝার চেষ্টা করছি। এখন, আমি বুঝতে পারি কিভাবে লিনিয়ার এসভিএমের কাজ, এর মাধ্যমে সিদ্ধান্তের লাইন তৈরি করা হয় যা ডেটাটিকে যথাসম্ভব বিভক্ত করে তোলে। আমি একটি উচ্চ-মাত্রিক স্থানে ডেটা পোর্ট করার পিছনের নীতিটিও বুঝতে পারি এবং এটি কীভাবে এই নতুন স্থানটিতে লিনিয়ার সিদ্ধান্তের লাইন খুঁজে …

15 machine-learning  svm  kernel-trick 

সুতরাং আমি এসভিএমগুলির সাথে ঘুরে বেড়াচ্ছি এবং আমি ভাবছি এটি করা ভাল কি না: আমার কাছে অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট (0 থেকে 1) এবং ধরণের বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট রয়েছে যা আমি ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে রূপান্তর করেছি। এই বিশেষ ক্ষেত্রে, আমি একটি ডামি ভেরিয়েবলের মধ্যে পরিমাপের তারিখটি এনকোড করেছি: এখানে 3 টি …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

লিনিয়ার এসভিএম শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদন করার সময়, প্রশিক্ষণ ডেটা স্বাভাবিক করার জন্য এটি প্রায়শই সহায়ক example এই প্রক্রিয়া কেন নাটকীয়ভাবে শ্রেণিবিন্যাসের কার্য সম্পাদন করে?

15 machine-learning  svm  standardization 

আমি মাত্রাগুলি অভিশাপ সম্পর্কে যে জায়গাগুলি পড়ছি সেগুলি প্রাথমিকভাবে কেএনএন এবং সাধারণভাবে রৈখিক মডেলগুলির সাথে একত্রে এটি ব্যাখ্যা করে। আমি নিয়মিত ক্যাগলে শীর্ষস্থানীয় র‌্যাটার্সকে ডেটাসেটে এমন হাজার হাজার বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে দেখি যা খুব কমই 100 কে ডেটা পয়েন্ট থাকে। এগুলি সাধারণত অন্যদের মধ্যে বুস্টেড গাছ এবং এনএন ব্যবহার করে। …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

কেন তাদের "মেশিন" বলা হয়? এই প্রসঙ্গে "মেশিন" শব্দের কোন উত্স ব্যবহৃত হয়েছে? ("লিনিয়ার প্রোগ্রামিং" নামটির মতো বিভ্রান্তিকর হতে পারে তবে কেন আমরা "প্রোগ্রামিং" বলা হয় তা আমরা জানি))

14 svm  terminology  rbm  etymology 

In ক্ষতি সংজ্ঞায়িত করা যায় এবং লগ ক্ষতি loss হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়সর্বোচ্চ ( 0 , 1 - y)আমিWটিএক্সআমি)সর্বোচ্চ(0,1-YআমিWটিএক্সআমি)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)লগ ( 1 + এক্সপ্রেস( - y)আমিWটিএক্সআমি) )লগ(1+ +মেপুঃ⁡(-YআমিWটিএক্সআমি))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) আমার নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি রয়েছে: কবজ ক্ষতির কোনও অসুবিধাগুলি রয়েছে (যেমন http://www.unc.edu/~yfliu/papers/rsvm.pdf এ উল্লিখিত outliers সম্পর্কে সংবেদনশীল )? অন্যটির তুলনায় একজনের …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

আমি জানি যে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি হাইপারপ্লেন আবিষ্কার করে যা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি পৃথক করে। আমি আরও জানি যে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনগুলি সর্বোচ্চ মার্জিনের সাথে হাইপারপ্লেনটি সন্ধান করে। আমার প্রশ্ন: লজিস্টিক রিগ্রেশন (এলআর) এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের (এসভিএম) মধ্যে পার্থক্য কি এলআর এমন কোনও হাইপারপ্লেন খুঁজে পায় যা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি পৃথক …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

এসভিএম ভারসাম্যহীন ডেটাসেট পরিচালনা করে? ভারসাম্যহীন ডেটাসেট পরিচালনা করে এমন কোনও প্যারামিটার (যেমন সি, বা ভুল সংশোধনী ব্যয়)?

14 machine-learning  svm  unbalanced-classes