classification पर टैग किए गए जवाब

सांख्यिकीय वर्गीकरण उप-जनसंख्या की पहचान करने की समस्या है, जिसमें नई टिप्पणियां हैं, जहां उप-जनसंख्या की पहचान अज्ञात है, टिप्पणियों के डेटा सेट के प्रशिक्षण सेट के आधार पर जिनकी उप-जनसंख्या ज्ञात है। इसलिए इन वर्गीकरणों में एक चर व्यवहार दिखाया जाएगा जिसे आँकड़ों द्वारा अध्ययन किया जा सकता है।

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भोले बेसेसियन क्लासिफायर इतने अच्छे प्रदर्शन क्यों करते हैं?
वर्गीकरण समस्याओं के लिए Naive Bayes classifiers एक लोकप्रिय विकल्प है। इसके कई कारण हैं, जिनमें शामिल हैं: "Zeitgeist" - लगभग दस साल पहले स्पैम फिल्टर की सफलता के बाद व्यापक जागरूकता लिखना आसान है क्लासिफायर मॉडल बनाने में तेज है मॉडल के पुनर्निर्माण के बिना मॉडल को नए प्रशिक्षण …
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ImageNet: शीर्ष -1 और शीर्ष -5 त्रुटि दर क्या है?
ImageNet वर्गीकरण पत्रों में शीर्ष -1 और शीर्ष -5 त्रुटि दर कुछ समाधानों की सफलता को मापने के लिए महत्वपूर्ण इकाइयाँ हैं, लेकिन वे त्रुटि दर क्या हैं? में दीप Convolutional तंत्रिका नेटवर्क के साथ ImageNet वर्गीकरण Krizhevsky एट अल द्वारा। एक एकल सीएनएन (पृष्ठ 7) पर आधारित हर समाधान …
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फीचर वेक्टर पाने के लिए, पूरे दस्तावेज़ में शब्द एम्बेडिंग लागू करें
मैं पर्यवेक्षित सीखने के साथ उपयोग के लिए उपयुक्त एक फीचर वेक्टर में दस्तावेज़ को मैप करने के लिए एम्बेडिंग शब्द का उपयोग कैसे करूं? एक शब्द प्रत्येक शब्द को एक वेक्टर v , R d में मैप करता है , जहां d कुछ नॉट -बहुत-बड़ी संख्या (जैसे, 500) है। …
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कई श्रेणीबद्ध चर के साथ वर्गीकरण में सुधार करें
मैं 200,000+ नमूनों के साथ एक डेटासेट पर काम कर रहा हूं और प्रति नमूने लगभग 50 विशेषताएं: 10 निरंतर चर और अन्य ~ 40 श्रेणीबद्ध चर (देश, भाषा, वैज्ञानिक क्षेत्र आदि) हैं। इन श्रेणीबद्ध चरों के लिए, आपके पास 150 विभिन्न देशों, 50 भाषाओं, 50 वैज्ञानिक क्षेत्रों आदि के …
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एसवीएम, ओवरफिटिंग, आयामीता का अभिशाप
मेरा डेटासेट छोटा है (120 नमूने), हालांकि सुविधाओं की संख्या बड़ी है (1000-200,000)। हालाँकि मैं सुविधाओं का सबसेट चुनने के लिए फीचर का चयन कर रहा हूं, फिर भी यह ओवरफिट हो सकता है। मेरा पहला सवाल यह है कि, एसवीएम ओवरफिटिंग को कैसे हैंडल करता है, अगर बिल्कुल भी। …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन बनाम एलडीए दो-स्तरीय क्लासिफायर के रूप में
मैं रैखिक विभेदक विश्लेषण और लॉजिस्टिक प्रतिगमन के बीच सांख्यिकीय अंतर के चारों ओर अपना सिर लपेटने की कोशिश कर रहा हूं । क्या मेरी समझ सही है कि, एक दो वर्ग वर्गीकरण समस्या के लिए, LDA दो सामान्य घनत्व कार्यों (प्रत्येक वर्ग के लिए एक) की भविष्यवाणी करता है …
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पीसीए और ट्रेन / परीक्षण विभाजित
मेरे पास एक डेटासेट है जिसके लिए मेरे पास बाइनरी लेबल के कई सेट हैं। लेबलों के प्रत्येक सेट के लिए, मैं एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करता हूं, इसे क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा मूल्यांकन करता हूं। मैं प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) का उपयोग करके आयामीता कम करना चाहता हूं। मेरा सवाल यह …
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यादृच्छिक वन के लिए ओओबी और भ्रम मैट्रिक्स की व्याख्या कैसे करें?
मुझे यादृच्छिक वन मॉडल चलाने के लिए किसी से एक आर स्क्रिप्ट मिली। मैंने कुछ कर्मचारी डेटा के साथ इसे संशोधित और चलाया। हम स्वैच्छिक अलगाव की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। यहां कुछ अतिरिक्त जानकारी दी गई है: यह एक वर्गीकरण मॉडल था 0 = कर्मचारी रुका …
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बहुत उच्च आयामी वर्गीकरण के लिए मुफ्त डेटा सेट [बंद]
1000 से अधिक सुविधाओं के साथ वर्गीकरण के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटा सेट क्या हैं (या नमूना अंक यदि इसमें वक्र हैं)? मुफ्त डेटा सेट के बारे में पहले से ही एक समुदाय विकि है: स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटा नमूनों का पता लगाना लेकिन यहाँ, एक और …
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टी-एसएनई का उपयोग क्लस्टरिंग या वर्गीकरण के लिए एक आयामी कमी तकनीक के रूप में क्यों नहीं किया जाता है?
एक हालिया असाइनमेंट में, हमें कहा गया था कि पीसीए का उपयोग एमएनआईएसटी अंकों पर 64 (8 x 8 चित्र) से आयामों को कम करने के लिए 2. हम फिर एक गाऊसी मिक्सचर मॉडल का उपयोग करके अंकों को क्लस्टर करना था। पीसीए केवल 2 प्रमुख घटकों का उपयोग करके …
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यादृच्छिक वन मॉडल में सटीकता में कमी और मतलब घटती जीआईएनआई की व्याख्या कैसे करें
मुझे यह समझने में कुछ कठिनाई हो रही है कि रैंडम फ़ॉरेस्ट पैकेज से चर महत्व आउटपुट की व्याख्या कैसे करें। सटीकता में कमी का मतलब आमतौर पर "प्रत्येक सुविधा में मूल्यों की अनुमति देने से मॉडल सटीकता में कमी" के रूप में वर्णित किया गया है। क्या यह फीचर …
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मैन्युअल रूप से एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन 95% आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने और आर में कॉन्फिन () फ़ंक्शन का उपयोग करने के बीच अंतर क्यों है?
प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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'कमजोर शिक्षार्थी' से क्या अभिप्राय है?
क्या कोई मुझे बता सकता है कि 'कमजोर शिक्षार्थी' वाक्यांश का क्या मतलब है? क्या यह एक कमजोर परिकल्पना माना जाता है? मैं एक कमजोर शिक्षार्थी और एक कमजोर क्लासिफायर के बीच के संबंध को लेकर उलझन में हूं। क्या दोनों समान हैं या कुछ अंतर है? Adaboost एल्गोरिथ्म में, …
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अजगर में सीआरएफ का कार्यान्वयन
क्या पायथन में कंडिशनल रैंडम फील्ड्स का लोकप्रिय कार्यान्वयन है ? मुझे ऐसा कोई भी नहीं मिल रहा है जो व्यापक रूप से उपयोग किया जाता हो और लोकप्रिय हो!
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पाठ का सांख्यिकीय वर्गीकरण
मैं सांख्यिकीय पृष्ठभूमि के बिना एक प्रोग्रामर हूं, और मैं वर्तमान में बड़ी संख्या में विभिन्न दस्तावेजों के लिए विभिन्न वर्गीकरण विधियों को देख रहा हूं जिन्हें मैं पूर्व-परिभाषित श्रेणियों में वर्गीकृत करना चाहता हूं। मैं केएनएन, एसवीएम और एनएन के बारे में पढ़ रहा हूं। हालाँकि, मुझे कुछ परेशानी …
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