machine-learning पर टैग किए गए जवाब

भविष्य की भविष्यवाणी के लिए आप किस तरह की विशेषताओं को शब्दों की सूची से निकालने की कोशिश करेंगे, क्या यह मौजूदा शब्द है या सिर्फ पात्रों की गड़बड़ है? वहाँ है कि मैंने पाया काम का वर्णन है वहाँ । आपको एक प्रोग्राम लिखना होगा जो उत्तर दे सके …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

मैं पूरी तरह से word2vec के लिए नया हूँ इसलिए pls इसे मेरे साथ सहन करें मेरे पास 1000-3000 के बीच, प्रत्येक ट्वीट के सेट के साथ पाठ फ़ाइलों का एक सेट है। मैंने एक सामान्य कीवर्ड ("kw1") चुना है और शब्द 2 kc का उपयोग करके "kw1" के लिए …

11 machine-learning  nlp  text-mining 

अमेज़ॅन का एलेक्सा , नून्स का मिक्स और फेसबुक का विट.आई सभी एक समान प्रणाली का उपयोग करके यह निर्दिष्ट करते हैं कि टेक्स्ट कमांड को एक इरादे में कैसे परिवर्तित किया जाए - अर्थात ऐसा कुछ जिसे कंप्यूटर समझेगा। मुझे यकीन नहीं है कि इसके लिए "आधिकारिक" नाम क्या …

11 machine-learning  nlp 

मैं बेतरतीब जंगल में ओवरफिटिंग से बचना चाहता हूं। इस संबंध में, मैं mtry, nodesize, और maxnodes आदि का उपयोग करने का इरादा रखता हूं, क्या आप कृपया मुझे इन मापदंडों के लिए मान चुनने में मदद कर सकते हैं? मैं आर का उपयोग कर रहा हूं। इसके अलावा, यदि …

11 machine-learning  data-mining  r  predictive-modeling  random-forest 

क्या कोई यह बता सकता है कि मानक-फैक्टराइजेशन मशीन (एफएफएम) मानक फैक्टराइजेशन मशीनों (एफएम) की तुलना कैसे करती है? मानक: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "फ़ील्ड अवेयर": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

मैं सर्वर मॉनिटर अलार्म लेने और एक समस्या का मूल कारण निर्धारित करने के लिए pybrain देख रहा हूं। मैं पर्यवेक्षित शिक्षण और प्रशिक्षण डेटा सेटों का उपयोग करके प्रशिक्षण से खुश हूं। डेटा कुछ इस तरह संरचित है: सर्वर प्रकार A # 1 अलार्म टाइप 1 अलार्म टाइप 2 …

11 machine-learning  neural-network 

मैं समीकरणों के एक सेट को हल करने का प्रयास कर रहा हूं जिसमें 40 स्वतंत्र चर (X1, ..., x40) और एक आश्रित चर (y) है। समीकरणों की कुल संख्या (पंक्तियों की संख्या) ~ 300 है, और मैं 40 गुणांक के सेट के लिए हल करना चाहता हूं जो y …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

R बेस फ़ंक्शन glm()MLE के लिए फ़िशर स्कोरिंग का उपयोग करता है, जबकि glmnetसमान समीकरण को हल करने के लिए समन्वय डिसेंट विधि का उपयोग करता प्रतीत होता है। फिशर स्कोरिंग की तुलना में कोऑर्डिनेट डिसेंट अधिक समय-कुशल है, क्योंकि फिशर स्कोरिंग कुछ अन्य मैट्रिक्स ऑपरेशनों के अलावा, दूसरे ऑर्डर …

11 machine-learning  r  algorithms  optimization 

मुझे एक काल्पनिक ऑनलाइन क्लस्टरिंग एप्लिकेशन का एक उदाहरण दिखाते हैं: समय बिंदु पर 1,2,3,4 नीले क्लस्टर ए और अंक बी के लिए आवंटित किए जाते हैं, 5,6,7 लाल क्लस्टर बी को आवंटित किए जाते हैं। समय n + 1 पर एक नया बिंदु पेश किया जाता है जो नीले …

11 machine-learning  clustering 

मैं अक्सर एक मॉडल (वर्गीकरण या प्रतिगमन) का निर्माण कर रहा हूं, जहां मेरे पास कुछ भविष्यवक्ता चर हैं जो अनुक्रम हैं और मैं उन्हें मॉडल में भविष्यवक्ताओं के रूप में शामिल करने के लिए सर्वोत्तम तरीके से संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए तकनीक की सिफारिशों को खोजने की …

11 machine-learning  feature-selection  time-series 

मैंने सोचा था कि सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (GLM) को एक सांख्यिकीय मॉडल माना जाएगा, लेकिन एक मित्र ने मुझे बताया कि कुछ पेपर इसे मशीन लर्निंग तकनीक के रूप में वर्गीकृत करते हैं। कौन सा सच है (या अधिक सटीक)? किसी भी स्पष्टीकरण की सराहना की जाएगी।

11 machine-learning  statistics  glm 

इसलिए हमारे पास एक मशीन लर्निंग एप्लिकेशन की क्षमता है जो क्लासिफायर द्वारा हल किए गए पारंपरिक समस्या डोमेन में काफी करीने से फिट बैठता है, यानी, हमारे पास एक आइटम और एक "बकेट" का वर्णन करने वाले विशेषताओं का एक सेट है जो वे मॉडल बनाने के बजाय, अंत …

11 machine-learning  classification 

मुझे श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक डेटा दोनों के साथ एक वर्गीकरण समस्या है। मुझे जो समस्या आ रही है, वह यह है कि मेरा श्रेणीबद्ध डेटा तय नहीं है, इसका मतलब यह है कि जिस नए उम्मीदवार के लिए मैं भविष्यवाणी करना चाहता हूं, उसके पास एक नई श्रेणी हो सकती …

11 machine-learning  classification  categorical-data 

मैं एक एल्गोरिथ्म को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं जहां एक विमान की मेज पर कई वस्तुओं के साथ एक छवि दी गई है, वांछित प्रत्येक वस्तु के लिए विभाजन मास्क का उत्पादन है। सीएनएन के विपरीत, यहां का उद्देश्य अपरिचित वातावरण में वस्तुओं का पता लगाना है। …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

मैं TensorFlow में नया हूं और मुझे इसका उपयोग करने से पहले TensorFlow की क्षमताओं और कमियों को समझना होगा। मुझे पता है कि यह एक गहरा सीखने का ढांचा है, लेकिन इसके अलावा जो अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं, जिनका उपयोग हम टेंसर प्रवाह के साथ कर सकते हैं। …

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