প্রশ্ন ট্যাগ «vc-dimension»

What is the VC dimension of a decision tree with k splits in two dimensions? Let us say the model is CART and the only allowed splits are parallel to the axes. So for one split we can order 3 points in a triangle and then for any labeling of …

17 cart  vc-dimension 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জটিলতা পরিমাপ করার জন্য আমি কয়েকটি প্রাথমিক উপায়টি পেয়েছি: নিষ্পাপ এবং অনানুষ্ঠানিক: নিউরন, লুকানো নিউরন, স্তর বা লুকানো স্তরগুলির সংখ্যা গণনা করুন ভিসি-মাত্রা (এডুয়ার্ডো ডি সন্টাগ [1998] "নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ভিসি মাত্রা" [ পিডিএফ ]।) টি সি 0 ডি এর সমতুল্য হয়েTC0dTCd0TC^0_d একটি কোর্স গ্রেড এবং অ্যাসিম্পটোটিক কম্পিউটেশনাল জটিলতা …

16 neural-networks  theory  vc-dimension  pac-learning 

বেসিক মেশিন লার্নিংয়ে আমাদের নিম্নলিখিত "থাম্বের নিয়ম" শেখানো হয়: ক) আপনার হাইপোথিসিস সেটের ভিসি ডাইমেনশনের আকারের তুলনায় আপনার ডেটার আকার কমপক্ষে 10 গুণ হওয়া উচিত। খ) এন সংযোগ সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রায় এন এর ভিসি মাত্রা থাকে has সুতরাং যখন একটি গভীর শিক্ষার স্নায়বিক নেটওয়ার্ক বলেছে, কয়েক মিলিয়ন ইউনিট, …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

ডেটা লার্নিং অফ ডেটা লেকচার সিরিজে প্রফেসর উল্লেখ করেছেন যে ভিসি ডাইমেনশন একটি প্রদত্ত মডেল কতগুলি পয়েন্ট ছিন্ন করতে পারে তার উপর মডেল জটিলতা পরিমাপ করে। সুতরাং এটি শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেলগুলির জন্য নিখুঁতভাবে কাজ করে যেখানে আমরা N পয়েন্টগুলির বাইরে বলতে পারি যদি শ্রেণিবদ্ধকারী কার্যকরভাবে ভিসি ডাইমেনশন পরিমাপ কে হতে পারে …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

উইকিপিডিয়া বলেছে যে: ভিসি ডাইমেনশন হ'ল একটি অ্যালগরিদমকে ভেঙে দিতে পারে এমন সবচেয়ে বড় পয়েন্টের কার্ডিনালিটি। উদাহরণস্বরূপ, লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধের একটি কার্ডিনালিটি এন + 1 থাকে। আমার প্রশ্ন আমরা যত্ন কেন? আপনি লিনিয়ার শ্রেণিবিন্যাসের উপর সর্বাধিক ডেটাসেটগুলি খুব বড় হয়ে থাকে এবং এতে প্রচুর পয়েন্ট থাকে।

12 classification  algorithms  vc-dimension 

আমি সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলির সাধারণীকরণের দক্ষতার জন্য তাত্ত্বিক ফলাফলগুলিতে আগ্রহী, যেমন শ্রেণিবদ্ধকরণ ত্রুটির সম্ভাবনা এবং এই মেশিনগুলির ভ্যাপনিক-চেরভোনেনকিস (ভিসি) মাত্রা সম্পর্কে সীমাবদ্ধ। যাইহোক, সাহিত্যের মাধ্যমে আমার অনুভূতিটি অনুভূত হয়েছিল যে কিছু অনুরূপ পুনরাবৃত্তি ফলাফল লেখক থেকে লেখক থেকে কিছুটা আলাদা হতে থাকে, বিশেষত একটি নির্দিষ্ট সময় ধরে রাখার জন্য আবশ্যক …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

যদি আমার কিছু স্থির অ-পুনরাবৃত্ত (ডিএজি) টপোলজি (নোড এবং প্রান্তের স্থির সেট, তবে শিখার অ্যালগরিদমটি ইনপুট নিউরনের সাথে সিগময়েড নিউরনগুলির কেবলমাত্র স্ট্রিং নিতে পারে) ইনপুট হিসাবে এবং একটি আউটপুটকে নিয়ে যায় (এটি যদি 0 থেকে দূরে একটি নির্দিষ্ট স্থিতিশীল হয় তবে আমরা 1 বা নীচে -1 এ গোল করে এমন …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

কে ব্যবহার করা প্রশিক্ষণ পয়েন্টের সমান হলে কে-নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদমের ভিসি-ডাইমেনশন কী? প্রসঙ্গ: এই প্রশ্নটি আমি যে কোর্সে পাঠিয়েছিলাম এবং সেখানে দেওয়া উত্তর ছিল ৪ জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, তবে আমি কেন বুঝতে পারি না কেন এটি কেস। আমার স্বজ্ঞাত হ'ল ভিসি-ডাইমেনশনটি 1 হওয়া উচিত, কারণ দুটি মডেল বাছাই করা (যেমন …

10 machine-learning  self-study  k-nearest-neighbour  vc-dimension 

এথেম আলপায়ডেনের "ইন্ট্রোডাকশন টু মেশিন লার্নিং" বইয়ে বলা হয়েছে যে অক্ষ-রেখাযুক্ত আয়তক্ষেত্রটির ভিসি মাত্রা ৪. তবে কীভাবে একটি আয়তক্ষেত্র বিকল্প ধনাত্মক এবং নেতিবাচক পয়েন্টের সাথে চারটি কোলাইনারি পয়েন্টের একটি সেটকে ছিন্নভিন্ন করতে পারে ?? কোনও আয়তক্ষেত্রের ভিসি মাত্রা ব্যাখ্যা এবং প্রমাণ করতে পারে?

9 classification  vc-dimension