डेटा साइंस

विकिपीडिया पृष्ठ जो उद्धरण "सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों" का कहना है: आमतौर पर, साथ श्रेणीबद्ध समस्यायें के लिए सुविधाओं, ⌊ √ppp सुविधाओं प्रत्येक विभाजन में उपयोग किया जाता है।⌊p–√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor मैं समझता हूं कि यह एक बहुत अच्छा शिक्षित अनुमान है और संभवतः अनुभवजन्य साक्ष्य द्वारा इसकी पुष्टि की गई …

14 statistics  random-forest  optimization  evaluation  sampling 

मैं इनपुट के रूप में समय श्रृंखला का उपयोग करके एक तंत्रिका नेटवर्क बनाने की कोशिश कर रहा हूं, ताकि प्रत्येक श्रृंखला के प्रकार के आधार पर इसे प्रशिक्षित किया जा सके। मैंने पढ़ा कि RNN का उपयोग करके आप इनपुट को बैचों में विभाजित कर सकते हैं और समय …

14 time-series  rnn 

यदि मेरे पास एक प्रशिक्षण डेटा सेट है और मैं इस पर एक Naive Bayes Classifier को प्रशिक्षित करता हूं और मेरे पास एक विशेषता मान है जिसमें संभाव्यता शून्य है। यदि मैं बाद में नए डेटा पर वर्गीकरण की भविष्यवाणी करना चाहता हूं तो मैं इसे कैसे संभाल सकता …

14 classification  naive-bayes-classifier 

मोड एनालिटिक्स में एक अच्छा हीटमैप फीचर ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ) है। लेकिन यह नक्शे की तुलना करने के लिए अनुकूल नहीं है (केवल एक प्रति रिपोर्ट)। वे जो अनुमति देते हैं वह एक लिपटे अजगर नोटबुक में आसानी से खींचा जाने वाला डेटा है। और फिर अजगर में किसी भी …

14 python  visualization  geospatial 

मैं एक ऐसे कार्यालय में काम करता हूँ जहाँ SQL सर्वर डेटा प्रोसेसिंग से लेकर सफाई तक की हर चीज़ की रीढ़ है। मेरे सहकर्मी आने वाले डेटा को व्यवस्थित रूप से संसाधित करने के लिए जटिल कार्यों और संग्रहीत प्रक्रियाओं को लिखने में माहिर हैं ताकि इसे मानकीकृत किया …

14 python  r  data-cleaning  data  sql 

मेरे पास इस सवाल का एक छोटा सा उप-प्रश्न है । मैं समझता हूं कि जब अधिकतम पूलिंग परत के माध्यम से बैक-प्रोपगेटिंग किया जाता है, तो ग्रेडर को इस तरह से वापस रूट किया जाता है कि पिछली परत में न्यूरॉन जिसे अधिकतम के रूप में चुना गया था, …

14 machine-learning  neural-network  convnet  backpropagation 

https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html उदाहरण के लिए, अगर हमने doc2vec के साथ प्रशिक्षण लिया है "आआआआआआआआआआआआआआआआ", "लेबल 1" "BbbbbbBBBBBbbbb" - "लेबल 2" क्या हम Doc2vec का उपयोग करके "aaaaAAAAaaaaAA" ​​लेबल 1 लगा सकते हैं? मुझे पता है कि Doc2vec शब्द वैक्टर और लेबल वैक्टर को प्रशिक्षित कर सकता है। इस वैक्टर का उपयोग …

14 gensim 

मैंने पढ़ा है कि एचएमएम, पार्टिकल फिल्टर और कलमन फ़िल्टर डायनेमिक बेय नेटवर्क के विशेष मामले हैं। हालाँकि, मैं केवल HMM को जानता हूं और मुझे डायनेमिक बेयर्स नेटवर्क में अंतर नहीं दिखता है। क्या कोई समझा सकता है? यह अच्छा होगा यदि आपका उत्तर निम्नलिखित के समान हो, लेकिन …

14 bayesian-networks  pgm 

मैं मशीन सीखने की शुरुआत कर रहा हूं और मैं एक स्थिति का सामना कर रहा हूं। IPinYou डेटासेट के साथ मैं रियल टाइम बिडिंग समस्या पर काम कर रहा हूं और मैं एक क्लिक भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं। बात यह है कि, जैसा कि आप जानते …

14 machine-learning  dataset  sampling 

आयामीता के विभिन्न अभिशापों के कारण , उच्च गति के डेटा पर कई सामान्य पूर्वानुमान तकनीकों की सटीकता और गति कम हो जाती है। सबसे अधिक उपयोगी तकनीकों / चाल / सांख्यिकी में से कुछ क्या हैं जो उच्च-आयामी डेटा से प्रभावी ढंग से निपटने में मदद करती हैं? उदाहरण …

14 machine-learning  statistics  dimensionality-reduction 

मेरे पास ए / बी परीक्षण (एक नियंत्रण समूह, एक सुविधा समूह) से परिणामों का एक सेट है जो एक सामान्य वितरण के लायक नहीं है। वास्तव में वितरण लन्दौ वितरण के अधिक निकट है। मेरा मानना ​​है कि स्वतंत्र टी-परीक्षण के लिए आवश्यक है कि नमूने कम से कम …

14 dataset  statistics  ab-test 

वे डेटा स्थितियाँ क्या हैं जिनके लिए हमें देखना चाहिए, जहाँ पी-वैल्यू सांख्यिकीय महत्व तय करने का सबसे अच्छा तरीका नहीं हो सकता है? क्या विशिष्ट समस्या प्रकार हैं जो इस श्रेणी में आते हैं?

14 bigdata  statistics 

मैं छवि पहचान के लिए एक सीएनएन को प्रशिक्षित करना चाहता हूं। प्रशिक्षण के लिए छवियों का आकार निश्चित नहीं है। मैं उदाहरण के लिए CNN के लिए इनपुट आकार 50x100 (ऊंचाई x चौड़ाई) होना चाहता हूं। जब मैं इनपुट आकार के लिए कुछ छोटे आकार की छवियों (उदाहरण के …

14 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

अंक 1: जिस तरह से पेड़ का विस्तार किया गया है, उसके बारे में लाइट जीबीएम के विवरण से मैं भ्रमित हूं । वे कहते हैं: अधिकांश निर्णय ट्री लर्निंग एल्गोरिदम पेड़ को स्तर (गहराई) द्वारा विकसित करते हैं, जैसे कि निम्नलिखित छवि: प्रश्न 1 : इस तरह से "सबसे …

14 decision-trees  xgboost 

मैं सोच रहा हूँ कि LSTMs को ढेर करना किन परिस्थितियों में फायदेमंद है?

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  lstm