डेटा साइंस

XGBoost के ट्यूटोरियल से, मुझे लगता है कि जब प्रत्येक पेड़ बढ़ता है, तो सभी वेरिएबल्स को विभाजित नोड्स के लिए चुने जाने के लिए स्कैन किया जाता है, और अधिकतम लाभ विभाजन वाले को चुना जाएगा। तो मेरा प्रश्न यह है कि अगर मैं डेटा सेट में कुछ शोर …

11 xgboost  self-study 

मैं समझ गया हूं कि GAN कैसे काम करता है जबकि दो नेटवर्क (जेनेरिक और भेदभावपूर्ण) एक दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं। मैंने एक DCGAN (GAN के साथ विवेकाधीन विभेदक और डी-कन्वेन्शनल जनरेटर) का निर्माण किया है, जो अब MNIST डेटासेट के समान ही हस्तलिखित अंक उत्पन्न करता है। …

11 feature-extraction  unsupervised-learning  gan 

मैं "मशीन लर्निंग" और "डीप लर्निंग" शब्दों के बीच के अंतर से थोड़ा भ्रमित हूँ। मैंने इसे Googled और कई लेख पढ़े हैं, लेकिन यह अभी भी मेरे लिए बहुत स्पष्ट नहीं है। टॉम मिशेल द्वारा मशीन लर्निंग की एक ज्ञात परिभाषा है: एक कंप्यूटर प्रोग्राम को कहा जाता है …

11 machine-learning  deep-learning 

परिशुद्धता पुनर्प्राप्त उदाहरणों का अंश है जो प्रासंगिक है, जबकि याद (संवेदनशीलता के रूप में भी जाना जाता है) प्रासंगिक उदाहरणों का अंश है जो पुनर्प्राप्त किए जाते हैं। मुझे उनका अर्थ पता है लेकिन मुझे नहीं पता कि इसे क्यों याद किया जाता है ? मैं अंग्रेजी का मूल-वक्ता …

11 performance  terminology 

मैं XGBoost के लिए एक नौसिखिया हूँ तो मेरी अज्ञानता को क्षमा करें। यहाँ अजगर कोड है: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective": "reg:linear"} gbm = xgb.train(dtrain=T_train_xgb,params=params) Y_pred = gbm.predict(xgb.DMatrix(pd.DataFrame({'x':[4,5]}))) print …

11 python  linear-regression  xgboost 

नीचे दिए गए ग्राफ़ में, x- अक्ष => डेटा सेट आकार y- अक्ष => क्रॉस सत्यापन स्कोर लाल रेखा प्रशिक्षण डेटा के लिए है ग्रीन लाइन डेटा के परीक्षण के लिए है एक ट्यूटोरियल में जिसका मैं उल्लेख कर रहा हूं, लेखक कहता है कि वह बिंदु जहां लाल रेखा …

11 machine-learning  cross-validation 

क्या होता है जब हम गैर-रेखीय रूप से वियोज्य डेटा पर एक बुनियादी समर्थन वेक्टर मशीन (रैखिक कर्नेल और कोई नरम-मार्जिन) को प्रशिक्षित करते हैं? अनुकूलन समस्या संभव नहीं है, इसलिए न्यूनतमकरण एल्गोरिथ्म क्या लौटाता है?

11 machine-learning  svm 

एक एसवीएम में नियमितीकरण पैरामीटर को अलग करने से गैर-विभाजक डेटासेट के लिए निर्णय सीमा कैसे बदल जाती है? सीमित व्यवहार (बड़े और छोटे नियमितीकरण के लिए) पर एक दृश्य उत्तर और / या कुछ टिप्पणी बहुत सहायक होगी।

11 svm 

मैं आर प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके डेटा विज्ञान पर एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम सिखाने की तैयारी की प्रक्रिया में हूं। मेरे दर्शक व्यावसायिक विषयों में स्नातक करने वाले छात्र हैं। एक सामान्य व्यवसाय अंडरग्रेजुएट में कंप्यूटर प्रोग्रामिंग का कोई अनुभव नहीं होता है, लेकिन उसने कुछ कक्षाएं ली हैं जो …

10 programming  excel 

Backpropagation के दौरान CNN के फ़िल्टर वेट नहीं बदलने का क्या प्रभाव है? मैंने MNIST डेटासेट पर प्रशिक्षण के दौरान केवल पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर वेट को बदला और फिर भी लगभग 99 प्रतिशत सटीकता हासिल की।

10 machine-learning  cnn  mnist 

निम्नलिखित कथानक रेखीय प्रतिगमन ( mpgलक्ष्य चर के रूप में और भविष्यवाणियों के रूप में अन्य) के साथ प्राप्त गुणांक को दर्शाता है । Mtcars डेटासेट के लिए ( यहां और यहां ) दोनों डेटा को स्केल किए बिना और बिना: मैं इन परिणामों की व्याख्या कैसे करूं? चर hpऔर …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 5 साल पहले …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

फीचर इंजीनियरिंग के बारे में मेरा एक व्यावहारिक सवाल है ... कहते हैं कि मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करके घर की कीमतों की भविष्यवाणी करना चाहता हूं और ज़िप कोड सहित सुविधाओं का एक गुच्छा इस्तेमाल किया है। फिर फीचर महत्व की जाँच करके, मुझे पता है कि ज़िप …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction 

मैं वर्तमान में एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रहा हूं और मैं यह तय नहीं कर सकता कि मेरे शुरुआती स्टॉपिंग मानदंड को लागू करने के लिए किसका उपयोग किया जाए: सत्यापन हानि या सटीकता / f1score / auc / जो भी सत्यापन सेट पर गणना की जाती है। …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification 

मैं बीमा दावों पर 2 वर्गों के लक्ष्य चर की भविष्यवाणी करने के लिए XGboost का उपयोग कर रहा हूं । मेरे पास एक मॉडल है (क्रॉस सत्यापन के साथ प्रशिक्षण, हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग आदि ...) मैं दूसरे डेटासेट पर चलता हूं। मेरा सवाल यह है कि : क्या यह …

10 xgboost