প্রশ্ন ট্যাগ «svm»

এসভিএম অ্যালগরিদম বেশ পুরানো - এটি 1960 এর দশকে উন্নত হয়েছিল, তবে 1990 এবং 2000 এর দশকে এটি অত্যন্ত জনপ্রিয় ছিল। এটি মেশিন লার্নিং কোর্সের একটি ধ্রুপদী (এবং বেশ সুন্দর) অংশ। আজ মনে হচ্ছে মিডিয়া প্রসেসিংয়ে (চিত্র, শব্দ ইত্যাদি) নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি পুরোপুরি আধিপত্য বজায় রাখে, অন্য অঞ্চলে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের খুব …

10 machine-learning  svm 

আমি আর-তে একটি পৃথক-সময়ের মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে এটি করব তা নিশ্চিত নই। আমি পড়েছি যে আপনি বিভিন্ন সারিতে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, প্রতিটি সময়-পর্যবেক্ষণের জন্য glmএকটি এবং লজিট বা ক্লোগলগ লিঙ্কের সাহায্যে ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন । এই অর্থে, আমি তিনটি কলাম আছে: ID, Event(1 বা 0, প্রতিটি …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

আমি জিএমএম ব্যবহারে নতুন। আমি অনলাইনে কোনও উপযুক্ত সহায়তা খুঁজে পাইনি। কেউ দয়া করে আমাকে "GMM ব্যবহার করা আমার সমস্যার সাথে খাপ খায় কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন" তার সঠিক সংস্থান সরবরাহ করতে পারেন? বা শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যাগুলির ক্ষেত্রে "কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন যে আমাকে এসভিএম শ্রেণিবিন্যাস বা জিএমএম শ্রেণিবিন্যাস ব্যবহার করতে হবে কিনা?"

9 classification  svm  gaussian-mixture  generalized-moments 

আমি ভেক্টর মেশিনগুলিতে সমর্থন করার জন্য নতুন। সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা svmথেকে ফাংশন e1071আর প্যাকেজ বিভিন্ন বিকল্প প্রস্তাব: সি-শ্রেণীবিন্যাস নিউ-শ্রেণীবিন্যাস এক-শ্রেণিবদ্ধকরণ (অভিনবত্ব সনাক্তকরণের জন্য) EPS-রিগ্রেশন নিউ-রিগ্রেশন পাঁচটি ধরণের মধ্যে স্বজ্ঞাত পার্থক্যগুলি কী কী? কোনটি কোন পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করা উচিত?

9 r  classification  svm  e1071 

স্কাইকিট-লার্নিংয়ে স্ট্যান্ডার্ডস্কেলারের বস্তুর ডকুমেন্টেশন অনুসারে : উদাহরণস্বরূপ লার্নিং অ্যালগরিদম (যেমন সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনগুলির আরবিএফ কার্নেল বা লিনিয়ার মডেলগুলির এল 1 এবং এল 2 নিয়মিতকরণকারী) এর উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনে ব্যবহৃত অনেকগুলি উপাদান ধরে নেয় যে সমস্ত বৈশিষ্ট্য 0-এর কাছাকাছি এবং একই ক্রমে বৈকল্পিক রয়েছে। যদি কোনও বৈশিষ্ট্যের কোনও বৈকল্পিকতা থাকে যা প্রস্থের …

9 machine-learning  svm  standard-deviation  mean  references 

যখন ভেক্টর মেশিনগুলির সমর্থন করার কথা আসে তখন আমি একজন শিক্ষানবিস। কিছু নির্দেশিকা রয়েছে যা বলছে যে কোনও কার্নেল (যেমন লিনিয়ার, বহুপদী) একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত? আমার ক্ষেত্রে, ওয়েবপৃষ্ঠাগুলিতে তাদের নির্দিষ্ট কিছু তথ্য রয়েছে কিনা তা অনুসারে শ্রেণিবদ্ধ করতে হবে, অর্থাৎ আমার বাইনারি শ্রেণিবদ্ধার সমস্যা আছে। আপনি কি …

9 classification  svm  model-selection  libsvm  kernel-trick 

আমার প্রতি রোগীর প্রায় 500 ভেরিয়েবল রয়েছে, প্রতিটি ভেরিয়েবলের একটি ক্রমাগত মান থাকে এবং তিনটি ভিন্ন টাইম পয়েন্টে পরিমাপ করা হয় (2 মাস পরে এবং 1 বছর পরে)। রিগ্রেশন দিয়ে আমি নতুন রোগীদের চিকিত্সার ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে চাই। এই জাতীয় অনুদায়ী তথ্য দিয়ে কি এসভিএম রিগ্রেশন ব্যবহার করা সম্ভব?

9 regression  svm  panel-data 

ব্যবহার করার সময় libsvm, প্যারামিটারγγ\gammaকার্নেল ফাংশনের জন্য প্যারামিটার। এর ডিফল্ট মান হিসাবে সেটআপ করা হয়γ=1বৈশিষ্ট্য সংখ্যা।γ=1বৈশিষ্ট্য সংখ্যা।\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} বিদ্যমান পন্থাগুলি যেমন গ্রিড অনুসন্ধানের পাশাপাশি এই প্যারামিটারটি স্থাপনের জন্য কি কোনও তাত্ত্বিক দিকনির্দেশনা রয়েছে?

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

আমি এমন একটি প্যাকেজের প্রয়োজন যা আমাকে লিনিয়ার এসভিএম মডেলের সমীকরণ দিতে পারে। বর্তমানে আমি e1071 এর মতো ব্যবহার করছি : library(e1071) m = svm(data, labels, type='C', kernel='linear', cost=cost, probability=FALSE, scale=scale) w = t(m$coefs) %*% data[m$index,] #Weight vector b = -model$rho #Offset তবে, আমি নিশ্চিত না কীভাবে e1071::svm()ইতিবাচক এবং নেতিবাচক …

9 r  svm  e1071 

আমি কিছু ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি এসভিএম তৈরি করতে আর এর কার্নলব প্যাকেজটি ব্যবহার করছি । এসভিএম ভালভাবে কাজ করছে যে এটি একটি শালীন নির্ভুলতার 'পূর্বাভাস' সরবরাহ করে, তবে আমার ইনপুট ভেরিয়েবলগুলির তালিকা আমার চেয়ে বড় এবং বিভিন্ন ভেরিয়েবলের আপেক্ষিক গুরুত্ব সম্পর্কে আমি অনিশ্চিত। আমি ইনপুট ভেরিয়েবলের উপ-সেট নির্বাচন …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

আমি মোটামুটি ভারসাম্যহীন ডেটাতে এসভিএম দিয়ে একটি পূর্বাভাস মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি। আমার লেবেল / আউটপুট তিনটি শ্রেণি, ধনাত্মক, নিরপেক্ষ এবং নেতিবাচক আছে। আমি বলব যে ইতিবাচক উদাহরণটি আমার ডেটা প্রায় 10 - 20% করে, প্রায় 50 - 60% নিরপেক্ষ, এবং 30 - 40% সম্পর্কে নেতিবাচক। আমি ক্লাসগুলির মধ্যে …

9 machine-learning  predictive-models  svm  unbalanced-classes 

বিস্ময়কর libsvm প্যাকেজটি একটি পাইথন ইন্টারফেস এবং একটি ফাইল "ইজিলিপি" সরবরাহ করে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে শ্রেণিবদ্ধের যথার্থতা সর্বাধিকতর করে শেখার প্যারামিটারগুলি (ব্যয় ও গামা) অনুসন্ধান করে। প্রদত্ত প্রার্থীর শিখার প্যারামিটারগুলির মধ্যে, নির্ভুলতা ক্রস-বৈধকরণের মাধ্যমে পরিচালিত হয়, তবে আমি মনে করি এটি ক্রস-বৈধকরণের উদ্দেশ্যকে হ্রাস করে। এটি হ'ল লার্নিং প্যারামিটার হিসাবে নিজেরাই …

9 cross-validation  svm