প্রশ্ন ট্যাগ «tsne»

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন পেয়েছি যেখানে ক্লাস্টারগুলির মধ্যে উপগোষ্ঠী প্রভাবগুলি সন্ধান করার আগে এটি একটি গোলমাল ডেটাसेट ক্লাস্টার করা সহজ হবে। আমি প্রথমে পিসিএর দিকে নজর দিয়েছি, তবে 90% পরিবর্তনশীলতা পেতে 30 ডলার উপাদান লাগে, সুতরাং পিসির মাত্র দু'একজনকে ক্লাস্টিং করা অনেক তথ্য ফেলে দেয়। আমি তখন টি-এসএনই (প্রথমবারের জন্য) চেষ্টা …

77 clustering  interpretation  k-means  tsne 

আমি দেখতে চাই যে পাঠ্য সংশোধন আচরণের 7 টি পদক্ষেপ (পাঠ্য সংশোধন করতে ব্যয় করা সময়, কীস্ট্রোকের সংখ্যা ইত্যাদি) কীভাবে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত। ব্যবস্থাগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত। আমি পিসিএ এবং পিসি 2 এবং পিসি 2, যা ব্যবস্থাগুলির মধ্যে পৃথক দ্বি-দ্বি পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা চালানোর ওভারল্যাপটিকে এড়াতে পেরেছি তা দেখার জন্য …

39 pca  tsne 

আমার মনে, নমুনা বিতরণ থেকে সত্য বিতরণে কেএল ডাইভার্জেন্স কেবল ক্রস এনট্রপি এবং এন্ট্রপির মধ্যে পার্থক্য। আমরা কেন অনেকগুলি মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে ব্যয় ফাংশন হিসাবে ক্রস এনট্রপি ব্যবহার করি, তবে টি-সনে কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্সটি ব্যবহার করি? শেখার গতিতে কি কোনও পার্থক্য আছে?

39 kullback-leibler  tsne  cross-entropy 

লেখকের একজনের উদ্ধৃতি: টি-ডিস্ট্রিবিউটড স্টোকাস্টিক নেবার এম্বেডিং (টি-এসএনই) মাত্রা হ্রাসের জন্য একটি ( পুরষ্কার-বিজয়ী ) কৌশল যা উচ্চ মাত্রিক ডেটাসেটগুলির ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত। সুতরাং এটি বেশ দুর্দান্ত লাগে, কিন্তু এটি লেখক কথা বলছেন। লেখকের আর একটি উক্তি (পুনরায়: পূর্বোক্ত প্রতিযোগিতা): আপনি এই প্রতিযোগিতা থেকে কি দূরে সরিয়ে নিয়েছেন? আপনি …

37 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne 

সাম্প্রতিক একটি কার্যভারে, আমাদের এমএনআইএসটি সংখ্যাগুলিতে পিসিএ ব্যবহার করতে মাত্রাটি হ্রাস করতে x৪ (৮ x 8 চিত্র) থেকে ২ এ নামিয়ে আনতে বলা হয়েছিল। তারপরে আমাদের গাউসীয় মিশ্রণ মডেল ব্যবহার করে অঙ্কগুলি ক্লাস্টার করতে হয়েছিল। কেবলমাত্র 2 প্রধান উপাদান ব্যবহার করে পিসিএ পৃথক ক্লাস্টার দেয় না এবং ফলস্বরূপ মডেল দরকারী …

34 classification  clustering  pca  dimensionality-reduction  tsne 

আমার কাছে 336x256 ভাসমান পয়েন্ট সংখ্যা (336 ব্যাকটিরিয়াল জিনোম (কলাম) x 256 নরমালাইজড টেট্রেনোক্লাইটাইড ফ্রিকোয়েন্সি (সারি) এর ম্যাট্রিক্স রয়েছে, যেমন প্রতিটি কলামে 1 টি যোগ হয়)। আমি যখন নীতি উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ ব্যবহার করে আমার বিশ্লেষণ চালাই তখন আমি ভাল ফলাফল পাই। প্রথমে আমি ডেটাতে কমেন্স ক্লাস্টারগুলি গণনা করি, তারপরে …

27 r  pca  tsne 

মাত্রিকতা হ্রাসের জন্য স্নে অ্যালগরিদম সম্পর্কে আমি অনেক পড়ছি । আমি এমএনআইএসটির মতো "ক্লাসিক" ডেটাসেটের পারফরম্যান্সে খুব মুগ্ধ হয়েছি যেখানে এটি সংখ্যার স্পষ্ট বিভাজন অর্জন করে ( মূল নিবন্ধটি দেখুন ):টিটিt আমি এটি প্রশিক্ষণ নিচ্ছিলাম এমন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা শিখে নেওয়া বৈশিষ্ট্যগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্যও এটি ব্যবহার করেছি এবং …

23 clustering  data-visualization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

সম্পর্কে কিছু প্রশ্ন পড়া হয়েছে টি-Sne ( টি-বন্টিত স্টচাস্টিক নেইবার এমবেডিং ) ইদানীং, এবং এছাড়াও সম্পর্কে কিছু প্রশ্ন পরিদর্শন MDS ( বহুমাত্রিক স্কেলিং )। এগুলি প্রায়শই আনুষাঙ্গিকভাবে ব্যবহৃত হয়, সুতরাং দেখে মনে হচ্ছে একটি ভাল ধারণা এই প্রশ্নটি তৈরি করে দেখুন যে এখানে উভয় পৃথকভাবে (বা পিসিএর তুলনায় ) অনেকগুলি …

21 data-visualization  dimensionality-reduction  multidimensional-scaling  tsne 

টি-এসএনই এবং বার্নস-হাট আনুমানিক সম্পর্কে আমার বোঝার জন্য সমস্ত ডেটা পয়েন্টের প্রয়োজন হয় যাতে সমস্ত ফোর্স ইন্টারেক্টেশন একই সাথে গণনা করা যায় এবং প্রতিটি পয়েন্ট 2 ডি (বা নিম্ন মাত্রিক) মানচিত্রে সামঞ্জস্য করা যায়। টি-স্নের এমন কোনও সংস্করণ রয়েছে যা দক্ষতার সাথে স্ট্রিমিং ডেটা মোকাবেলা করতে পারে? সুতরাং যদি আমার …

19 data-visualization  dimensionality-reduction  multidimensional-scaling  tsne 

আমার ডেটাগুলির কয়েকটি বৈশিষ্ট্যের বড় মান রয়েছে, অন্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে খুব ছোট মান রয়েছে। বৃহত্তর মানগুলির প্রতি পক্ষপাতিত্ব রোধ করতে টি-এসএনই প্রয়োগ করার আগে কি + স্কেল ডেটা কেন্দ্র করা প্রয়োজন? আমি পাইথনের sklearn.manifold.TSNE বাস্তবায়ন ডিফল্ট ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের মেট্রিকের সাথে ব্যবহার করি।

18 normalization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

আমি যে সুনির্দিষ্ট সমস্যার সাথে কাজ করি (একটি প্রতিযোগিতা) হিসাবে আমার কাছে ফোলওয়েং সেটিং রয়েছে: 21 টি বৈশিষ্ট্য ([0,1] এর উপরের সংখ্যাসূচক) এবং একটি বাইনারি আউটপুট। আমার প্রায় 100 কে সারি রয়েছে। সেটিংটি খুব শোরগোল বলে মনে হচ্ছে। আমি এবং অন্যান্য অংশগ্রহণকারীরা কিছুক্ষণের জন্য ফিচার জেনারেশনটি প্রয়োগ করেন এবং টি-বিতরণ …

13 machine-learning  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne 

আমি বর্তমানে টি-এসএনই গণিতের চারপাশে মাথা জড়িয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছি । দুর্ভাগ্যক্রমে, এখনও একটি প্রশ্ন রয়েছে যা আমি সন্তোষজনকভাবে উত্তর দিতে পারছি না: টি-এসএনই গ্রাফের অক্ষগুলির প্রকৃত অর্থ কী? যদি আমি এই বিষয়ে একটি উপস্থাপনা দিতে বা এটি কোনও প্রকাশনায় অন্তর্ভুক্ত করি: আমি অক্ষগুলি কীভাবে যথাযথভাবে লেবেল করব? পিএস: আমি …

12 machine-learning  dimensionality-reduction  tsne 

আসুন ধরে নেওয়া যাক আমাদের একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা আছে এবং প্রথমে আমরা ডেটা থেকে কিছু অন্তর্দৃষ্টি পেতে চাই এবং আমরা টি-এসএনই করি। টি-এসএনইর ফলাফল ক্লাসগুলি খুব ভালভাবে পৃথক করে। এর দ্বারা বোঝা যায় যে শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল তৈরি করা সম্ভব যা ক্লাসগুলিও খুব ভালভাবে আলাদা করবে (যদি টি-এসএনই ভালভাবে আলাদা না …

12 classification  tsne 

কোন পরিস্থিতিতে আমাদের টি-এসএনই (ডাটা ভিজুয়ালাইজেশন বাদে) ব্যবহার করা উচিত? টি-এসএনই মাত্রা হ্রাস করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এই উত্তর প্রশ্ন দাড়ায় যে টি-Sne শুধুমাত্র ঠাহর জন্য এবং আমরা ক্লাস্টারিং জন্য এটি ব্যবহার করা উচিত নয় যে ব্যবহার করা উচিত। তাহলে টি-এসএনই-র ভাল ব্যবহার কী?

12 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne 

যতদূর আমি জানি, অটোইনকোডার এবং টি-এসএনই উভয়ই অরৈখিক মাত্রিকতা হ্রাস করার জন্য ব্যবহৃত হয়। তাদের মধ্যে পার্থক্যগুলি কী এবং কেন আমি অন্যকে বনাম ব্যবহার করব?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne