প্রশ্ন ট্যাগ «unsupervised-learning»

"ডিস্ট্যান্ট তদারকি" একটি শিক্ষণ প্রকল্প যাতে শ্রেণিবদ্ধকে একটি দুর্বল লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ সেট দেওয়া হয় (প্রশিক্ষণ ডেটা হিউরিস্টিকস / নিয়মের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করা হয়)। আমি মনে করি যে তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা, এবং আধা তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা উভয়ই এই জাতীয় "দূরবর্তী তদারকি" অন্তর্ভুক্ত করতে পারে যদি তাদের লেবেলযুক্ত ডেটা heuristically / স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

অনুকূল ক্লাস্টার নম্বর নির্ধারণ করার কোনও উপায় আছে কি আমার ভাল মান সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য আলাদা আলাদা মানগুলি চেষ্টা করা উচিত এবং ত্রুটির হারগুলি পরীক্ষা করা উচিত?

19 clustering  unsupervised-learning 

কেউ কি হায়ারারিকাল ক্লাস্টারিংয়ের উপকারিতা এবং বিধিগুলি ব্যাখ্যা করতে পারেন? হায়ারার্কিকাল ক্লাস্টারিং এর কে যেমন বোঝাচ্ছে একই ত্রুটি রয়েছে? কে হায়ারারিকিকাল ক্লাস্টারিং এর সুবিধা কী? হায়ারারিকাল ক্লাস্টারিং ও তার বিপরীতে কখন আমাদের কে ব্যবহার করা উচিত? এই পোস্টের উত্তরগুলি কে এর ত্রুটিগুলি বোঝায় খুব ভাল। কে-উপায়গুলির ত্রুটিগুলি কীভাবে বোঝা যায়

19 clustering  k-means  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

একটি ম্যাট্রিক্স Give দেওয়া , অ-নেতিবাচক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন (এনএমএফ) দুটি নন-নেগেটিভ ম্যাট্রিকেস এবং finds ( অর্থাৎ সমস্ত উপাদান সহ with ) এর ফলে পচন মেট্রিক্স উপস্থাপন করুন:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}এইচ কে × এন ≥0Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge 0 V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, উদাহরণস্বরূপ যে অ-নেতিবাচক …

16 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

আমি যদি সঠিক হয় তবে "আনসারভিজড শ্রেণিবিন্যাস" ক্লাস্টারিংয়ের সমান। তারপরে কি "অব্যবহৃত রিগ্রেশন" আছে? ধন্যবাদ!

15 regression  unsupervised-learning 

এই শব্দটি পদ্ধতি সম্পর্কিত থ্রেডগুলিতে প্রায়শই উপস্থিত হয় । ডেটা মাইনিং এবং স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিংয়ে কি কোনও নির্দিষ্ট পদ্ধতির মিশ্রণ করা হয় ? আমি গুগল থেকে কোনও প্রাসঙ্গিক ফলাফল পেতে পারি না। দেখে মনে হচ্ছে মিশ্রণটি অনেকগুলি মডেল থেকে ফলাফলগুলি মিশ্রিত করছে এবং এর ফলে আরও ভাল ফলাফল হয়। এমন কোনও …

15 machine-learning  data-mining  unsupervised-learning  statistical-learning 

নিউরাল নেটওয়ার্ক সাহিত্যের প্রতিচ্ছবি হিসাবে আমরা নিউরোমর্ফিক টোপোলজিস ("নিউরাল-নেটওয়ার্ক" -র মতো আর্কিটেকচার) সহ অন্যান্য পদ্ধতিগুলি সনাক্ত করতে পারি। এবং আমি ইউনিভার্সাল আনুমানিক উপপাদ্য সম্পর্কে কথা বলছি না । উদাহরণ নীচে দেওয়া হল। তারপরে, এটি আমাকে অবাক করে তোলে: একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের সংজ্ঞা কী? এর টপোলজি থেকে সমস্ত কিছু coverেকে …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

আমি জানি যে এই প্রশ্নটি যথাযথভাবে সংজ্ঞায়িত নয়, তবে কিছু ক্লাস্টারগুলি উপবৃত্তাকার বা নিম্ন মাত্রিক স্থানে থাকতে পারে অন্যদিকে ননলাইনার আকার রয়েছে (2 ডি বা 3 ডি উদাহরণে)। গুচ্ছগুলির আনলাইনারিটির (বা "আকৃতি") কোনও মাপকাঠি আছে কি? নোট করুন যে 2 ডি এবং 3 ডি স্পেসে কোনও ক্লাস্টারের আকৃতি দেখতে কোনও …

14 unsupervised-learning  clustering 

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 

আমার যদি একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট থাকে তবে dat ডেটাসেটের এলোমেলো নমুনার মাধ্যম ব্যবহার করে গুচ্ছ কেন্দ্রগুলি শুরু করা কতটা স্মার্ট হবে? উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমি চাই 5 clusters। আমি মূল ডেটাসেটের 5 random samplesবলি size=20%। তাহলে আমি কি এই 5 টি এলোমেলো নমুনার প্রত্যেকটির গড় গ্রহণ করতে পারি এবং সেগুলি আমার …

13 clustering  k-means  unsupervised-learning 

আমি যা পড়েছি তা থেকে: দূর তদারকি : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

বর্তমানে, আমি একটি পাঠ্য নথি ডেটাসেট বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি যার কোনও গ্রাউন্ড সত্য নেই। আমাকে বলা হয়েছিল যে আপনি বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতির তুলনা করতে কে-ফোল্ড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করতে পারেন। তবে অতীতে আমি যে উদাহরণগুলি দেখেছি সেগুলি স্থল সত্যকে ব্যবহার করে। আমার ফলাফলগুলি যাচাই করার জন্য এই ডেটাসেটে কে-ফোল্ড …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

ইন স্ট্যানফোর্ড এর মেশিন লার্নিং কোর্সের অ্যান্ড্রু এনজি আইটি মধ্যে এমএল প্রয়োগের উল্লেখ করেছে। কিছুক্ষণ পরে যখন আমি আমাদের সাইটে মাঝারি আকারের (প্রায় 20 কে বট) ডিডোস পেয়েছি তখন আমি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্ক শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করে এর বিরুদ্ধে লড়াই করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমি প্রায় 30 মিনিটের মধ্যে এই অজগর স্ক্রিপ্টটি …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning 

কেবল ভাবছেন যে নামমাত্র উপকরণগুলির মধ্যে কেউ ক্লাস্টারিংয়ের সাথে পরিচিত কিনা। আমি সমাধান হিসাবে SOM এ খুঁজছি কিন্তু দৃশ্যত এটি শুধুমাত্র সংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে কাজ করে। শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য কোনও এক্সটেনশন রয়েছে? বিশেষত আমি সম্ভাব্য বৈশিষ্ট্য হিসাবে 'সপ্তাহের দিনগুলি' নিয়ে ভাবছিলাম। অবশ্যই এটি একটি সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যে রূপান্তর করা সম্ভব (অর্থাত …

11 clustering  unsupervised-learning  self-organizing-maps