algorithms पर टैग किए गए जवाब

बाइनरी खोज करने के लिए मुझे एक एल्गोरिथ्म की आवश्यकता होती है जब प्रत्येक चरण पर परीक्षण गलत परिणाम दे सकता है। पृष्ठभूमि: मुझे छात्रों को 12 कठिनाई स्तरों में से सबसे उपयुक्त जगह पर रखने की आवश्यकता है। वर्तमान दृष्टिकोण क्रूर शक्ति है और 60 4-उत्तर वाली बहुविकल्पी प्रश्नों …

11 algorithms 

ऐसा क्यों है कि runif()R जैसे यादृच्छिक संख्या जनरेटर हर बार एक ही परिणाम उत्पन्न नहीं करते हैं? उदाहरण के लिए: X <- runif(100) X हर बार अलग-अलग आउटपुट जेनरेट कर रहा है। हर बार अलग-अलग आउटपुट उत्पन्न करने का क्या कारण है? ऐसा करने के लिए पृष्ठभूमि में क्या …

11 r  algorithms  random-generation  uniform 

मैं मशीन लर्निंग (कुछ आँकड़े भी) में एक नवागंतुक हूँ, कुछ समय के लिए ज्ञान (पर्यवेक्षित / अनपर्वलाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम, प्रासंगिक अनुकूलन पद्धतियाँ, नियमितीकरण, कुछ दर्शन (जैसे पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार-बंद?)) सीख रहा हूँ। मुझे पता है कि किसी भी वास्तविक अभ्यास के बिना, मैं उन मशीन लर्निंग सामान की गहरी समझ …

11 machine-learning  algorithms 

मुझे EM एल्गोरिथ्म के बारे में बहुत उपयोगी ट्यूटोरियल मिला । ट्यूटोरियल से उदाहरण और चित्र बस शानदार है। संभावनाओं की गणना के बारे में संबंधित प्रश्न उम्मीद अधिकतमकरण कैसे काम करता है? मेरे पास एक और सवाल है कि ट्यूटोरियल में वर्णित सिद्धांत को उदाहरण से कैसे जोड़ा जाए। …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

मैं एक समारोह के अनुकूलन के लिए नेल्डर-मीड एल्गोरिथ्म को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। Nelder-मीड के बारे में विकिपीडिया पृष्ठ इसकी रोक कसौटी को छोड़कर पूरे एल्गोरिथ्म के बारे में आश्चर्यजनक रूप से स्पष्ट है,। वहाँ यह दुख की बात कहता है: अभिसरण के लिए जाँच करें …

11 optimization  algorithms 

मैं विशेष रूप से वर्गीकरण कार्यों और विशेष रूप से Adaboost के लिए एल्गोरिदम को बढ़ावा देने पर थोड़ा पढ़ रहा हूं। मैं समझता हूं कि Adaboost का उद्देश्य कई "कमजोर शिक्षार्थियों" को लेना है, और प्रशिक्षण डेटा पर पुनरावृत्तियों के सेट के माध्यम से, कक्षाओं का अनुमान लगाने के …

11 machine-learning  classification  algorithms  boosting 

अगर मैं साथ अवग्रह न्यूरॉन्स की कुछ तय गैर आवर्ती (DAG) टोपोलॉजी (नोड्स और किनारों की नियत सेट, लेकिन सीखने एल्गोरिथ्म किनारों पर वजन भिन्न हो सकते हैं) है इनपुट न्यूरॉन होते हैं जो केवल में तार ले जा सकते हैं { - 1 , 1 } n के रूप …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

डिस्क्लेमर: मैंने इस सवाल को स्टैकओवरफ़्लो पर पोस्ट किया है, लेकिन मुझे लगा कि शायद यह इस प्लेटफॉर्म के लिए बेहतर है। आप बहुआयामी डेटा सेट के लिए अपने स्वयं के k- साधन कार्यान्वयन का परीक्षण कैसे करते हैं? मैं डेटा पर पहले से ही लागू कार्यान्वयन (यानी, मैटलैब) को …

11 clustering  algorithms 

प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस '(PCA) क्लासिकल तरीके से इसे इनपुट डेटा मैट्रिक्स पर किया जाता है, जिसमें कॉलम का मतलब शून्य होता है (तब PCA "वेरिएंट को अधिकतम कर सकता है")। इसे स्तंभों को केंद्रित करके आसानी से प्राप्त किया जा सकता है। हॉवेनवर, जब इनपुट मैट्रिक्स विरल होता है, तो …

10 pca  algorithms  dimensionality-reduction  large-data  sparse 

संदर्भ: मैं एक ऐसी प्रणाली विकसित कर रहा हूं, जो कि टाइप करने योग्य डेटा को छानने के लिए नैदानिक ​​डेटा का विश्लेषण करती है जो कि टाइपोस हो सकती है। मैंने अब तक क्या किया: पठनीयता की मात्रा निर्धारित करने के लिए, मेरा अब तक का प्रयास डेटा को …

10 machine-learning  multivariate-analysis  feature-selection  algorithms  outliers 

यह मेरा प्रशिक्षण डेटा है: 200,000 उदाहरण x 10,000 सुविधाएँ। तो मेरा प्रशिक्षण डेटा मैट्रिक्स है - 200,000 x 10,000। मैंने प्रत्येक फ़िमेल को एक-एक करके (एक के बाद एक उदाहरण) सहेज कर मेमोरी मुद्दों के बिना एक सपाट फ़ाइल में इसे सहेजने में कामयाबी हासिल की, क्योंकि मैं प्रत्येक …

10 machine-learning  dataset  algorithms  python 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मेरा लक्ष्य: मुझे एक फंक्शन चाहिए जो …

10 algorithms  random-generation 

मुझे तत्वों का एक सेट मिला है एक्सएक्सX जिसके अनुसार मैं वर्णन कर सकता हूं nnnविशेषताएँ। इस प्रकार: एक्समैं: {सीमैं १,सीमैं २, … ,सीमैं एन} ∣एक्समैं∈ एक्सएक्समैं:{सीमैं1,सीमैं2,...,सीमैंn}|एक्समैं∈एक्सx_i: \{c_{i1}, c_{i2}, \ldots, c_{in}\} \mid x_i \in X जहां तत्व के लिए (संख्यात्मक) मूल्यांकन है विशेषताओं के अनुसार । इसलिए मेरे तत्वों को …

10 machine-learning  algorithms  ranking  feature-construction 

मुझे निम्नलिखित सिमुलेशन समस्या आई: ज्ञात वास्तविक संख्याओं का एक सेट , पर एक वितरण द्वारा परिभाषित किया गया है जहां का सकारात्मक भाग को दर्शाता है । मैं इस वितरण लक्ष्यीकरण एक महानगरों-हेस्टिंग्स नमूना के बारे में सोच सकता है, मुझे आश्चर्य है कि अगर वहाँ एक कुशल प्रत्यक्ष …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings 

मुझे एक छोटा बहुराष्ट्रीय वितरण नमूना करने के लिए एक एल्गोरिथ्म की आवश्यकता है। अर्थात्, x⃗ ∼1Zpx11…pxkkx1!…xk!x→∼1Zp1x1…pkxkx1!…xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} जहां एक सामान्यीकरण स्थिरांक है, में सकारात्मक घटक हैं, और । मैं केवल रेंज में मानों पर विचार करता हूं, ।ZZZx⃗ x→\vec xककkΣएक्समैं= एनΣएक्समैं=n\sum x_i = …

9 algorithms  multinomial  random-generation