প্রশ্ন ট্যাগ «unsupervised-learning»

আমি আর-কে ক্লাস্টারিং-এর জন্য ব্যবহার করছি। আমি কে-মানে চালাতে 14 ভেরিয়েবল ব্যবহার করছি কে-মানে ফলাফলগুলি প্লট করার একটি দুর্দান্ত উপায় কী? কোন বাস্তবায়ন আছে কি? 14 ভেরিয়েবল থাকা ফলাফল কীভাবে জটিল করে তোলে? আমি জিজি ক্লাসটার নামে কিছু পেয়েছি যা দেখতে দুর্দান্ত দেখাচ্ছে তবে এটি এখনও বিকাশে রয়েছে। আমি সামন …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

আমি বুঝতে পারি যে কীভাবে একটি artificial neural network (ANN), ভবিষ্যদ্বাণীগুলির ত্রুটি হ্রাস করে ফিটিংটি উন্নত করতে ব্যাকপ্রোগেশন ব্যবহার করে তদারকি পদ্ধতিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়। আমি শুনেছি যে একটি এএনএন নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে তবে অপ্টিমাইজেশন পর্যায়ে গাইড করার জন্য কোনও ধরণের ব্যয় বিনা ব্যতীত এটি কীভাবে …

52 clustering  neural-networks  unsupervised-learning  self-organizing-maps 

আনসারভিজড লার্নিং (যেমন ক্লাস্টারিং) এর প্রতি শ্রদ্ধা রেখে, পারফরম্যান্স মূল্যায়নের জন্য কি কোনও মেট্রিক রয়েছে?

49 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

স্পার্স কোডিং ইনপুট ভেক্টরগুলিকে উপস্থাপন করার জন্য ভিত্তি ভেক্টরগুলির একটি ওভার-সম্পূর্ণ সেট শেখার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (<- আমরা এটি কেন চাই)। স্পার কোডিং এবং অটেনকোডার এর মধ্যে পার্থক্য কী? আমরা কখন স্পার্স কোডিং এবং অটোরকোডার ব্যবহার করব?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

আমি গুগল বিগকুয়েরিতে রেডডিট ডেটা ডাম্প থেকে সংগ্রহ করেছি এবং প্রক্রিয়া করেছি এমন ডেটাগুলিতে শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং করছি । আমার প্রক্রিয়াটি নিম্নলিখিত: / আর / রাজনীতিতে সর্বশেষ 1000 পদ পান সমস্ত মন্তব্য সংগ্রহ করুন ডেটা প্রক্রিয়া করুন এবং একটি n x mডেটা ম্যাট্রিক্স গণনা করুন (এন: ব্যবহারকারী / নমুনা, এম: পোস্ট …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

তত্ত্বাবধান শেখা 1) একজন ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি শ্রেণিবদ্ধ তৈরি করে 2) এই শ্রেণিবদ্ধকারী ডেটা একটি প্রশিক্ষণ সেট সঙ্গে প্রশিক্ষিত হয় 3) যে শ্রেণিবদ্ধকারী তথ্য পরীক্ষার সেট দিয়ে পরীক্ষা করা হয় 4) আউটপুট সন্তোষজনক হলে স্থাপনা যখন এই ডেটাটিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে হয় তা আমি যখন জানতাম …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

ধরুন আমার কাছে দুটি এবং দুটি গ্রুপ গোষ্ঠী রয়েছে, যার লেবেলযুক্ত এ এবং বি রয়েছে (প্রতিটি উদাহরণস্বরূপ 200 টি নমুনা এবং 1 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে) এবং আমি জানতে চাই যে সেগুলি আলাদা কিনা। আমি করতে পারে: ক) একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা (উদাহরণস্বরূপ টি-পরীক্ষা) সঞ্চালন করুন যে তারা পরিসংখ্যানগতভাবে আলাদা কিনা। খ) …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে, এর মধ্যে পার্থক্য কী অকার্যকর শেখা তদারকি শেখা এবং আধা তত্ত্বাবধানে শেখা? এবং দেখার জন্য প্রধান কয়েকটি অ্যালগরিদমিক পদ্ধতির কী কী?

27 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

আমি সময় সিরিজ বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি এবং এই ক্ষেত্রে নতুন। আমার 2006-2009-এর একটি ইভেন্টের দৈনিক গণনা রয়েছে এবং আমি এটিতে একটি টাইম সিরিজের মডেল ফিট করতে চাই। আমি যে অগ্রগতি করেছি তা এখানে: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) আমি প্রাপ্ত ফলাফলের প্লটটি হ'ল: ডেটাতে seasonতু এবং ট্রেন্ড আছে কিনা তা …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

আমি কিছু পয়েন্ট আছে মধ্যে , আর আমি যাতে পয়েন্ট ক্লাস্টারের করতে চাই:X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p প্রতিটি ক্লাস্টারে এর সমান সংখ্যক উপাদান থাকে । (অনুমান ক্লাস্টার ভাগ সংখ্যা ।)XXXnnn প্রতিটি ক্লাস্টার মেনসের ক্লাস্টারগুলির মতো কিছুটা অর্থে "স্থানিকভাবে সমন্বিত" হয় ।kkk এগুলির মধ্যে একটি বা অন্যটিকে সন্তুষ্ট করে এমন অনেকগুলি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি সম্পর্কে ভাবতে …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

দ্বিতীয় প্রশ্নটি হ'ল আমি ওয়েবে কোথাও একটি আলোচনায় "তদারকি করা ক্লাস্টারিং" সম্পর্কে কথা বলার মধ্যে পেয়েছি, যতদূর আমি জানি, ক্লাস্টারিং নিরীক্ষণযোগ্য, সুতরাং "তদারকি ক্লাস্টারিং" এর পিছনে ঠিক কী অর্থ? "শ্রেণিবিন্যাস" এর ক্ষেত্রে পার্থক্য কী? সে সম্পর্কে অনেক লিঙ্ক রয়েছে: http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervised_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervised_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf ইত্যাদি ...

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

উত্পাদক এবং বৈষম্যমূলক (বৈষম্যমূলক) মডেলগুলির (বায়েশিয়ান শিখন এবং অনুমানের প্রসঙ্গে) মধ্যে পার্থক্য কী? এবং এটি ভবিষ্যদ্বাণী, সিদ্ধান্ত তত্ত্ব বা নিরীক্ষণশিক্ষার সাথে কী জড়িত?

22 bayesian  predictive-models  unsupervised-learning 

সরলতার স্বার্থে, যাক আমি স্প্যাম / নন-স্প্যাম ইমেলের ক্লাসিক উদাহরণ নিয়ে কাজ করছি on আমার 20000 ইমেলের সেট রয়েছে। এর মধ্যে, আমি জানি যে 2000 টি স্প্যাম তবে নন-স্প্যাম ইমেলের কোনও উদাহরণ আমার কাছে নেই। বাকি 18000 টি স্প্যাম কিনা তা আমি ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই। আদর্শভাবে, আমি যে ফলাফলটি সন্ধান …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

আমি আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষায় বহুগুণ অনুমানের অর্থ কী তা বোঝার চেষ্টা করছি। কেউ কি সহজ উপায়ে ব্যাখ্যা করতে পারেন? এর পিছনে অন্তর্দৃষ্টি আমি পেতে পারি না। এটি বলে যে আপনার ডেটা উচ্চ মাত্রিক জায়গাতে এমবেড করা নিম্ন-মাত্রিক বহুগুণে থাকে। তার মানে আমি পাইনি।

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning