machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं कौरसेरा सामग्री का उपयोग करके मशीन सीखने की कोशिश कर रहा था । इस व्याख्यान में, एंड्रयू एनजी रेखीय प्रतिगमन मॉडल के गुणांक को खोजने के लिए ढाल वंश एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है जो त्रुटि फ़ंक्शन (लागत फ़ंक्शन) को कम करेगा। रैखिक प्रतिगमन के लिए, क्या हमें ढाल …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

मैं randomForestआर में एक वर्गीकरण मॉडल की ओर चर के सेटों के सापेक्ष महत्व को निर्धारित करना चाहता हूं । importanceफ़ंक्शन MeanDecreaseGiniप्रत्येक व्यक्तिगत भविष्यवक्ता के लिए मीट्रिक प्रदान करता है - क्या यह एक सेट में प्रत्येक भविष्यवक्ता के समान है? उदाहरण के लिए: # Assumes df has variables a1, …

31 r  machine-learning  classification  random-forest 

मैं सदिश वर्गीकरण के लिए libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) टूल का उपयोग कर रहा हूं । हालाँकि, मैं इनपुट डेटा के प्रारूप के बारे में उलझन में हूँ। README से: डेटा फ़ाइल के प्रशिक्षण और परीक्षण का प्रारूप है: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . प्रत्येक पंक्ति में एक …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

मैं अक्सर देखता हूँ कि लोग मशीन सीखने की समस्या पर मौजूदा सुविधाओं के आधार पर नई सुविधाएँ बनाते हैं। उदाहरण के लिए, यहां: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ लोगों ने एक व्यक्ति के परिवार के आकार को एक नई विशेषता के रूप में माना है, आधारित भाइयों, बहनों और माता-पिता की संख्या पर, …

30 machine-learning  feature-engineering 

पर्यवेक्षित अध्ययन 1) एक मानव इनपुट और आउटपुट डेटा के आधार पर एक क्लासिफायरियर बनाता है 2) उस क्लासिफायरियर को डेटा के प्रशिक्षण सेट के साथ प्रशिक्षित किया जाता है 3) उस क्लासिफायर का परीक्षण डेटा के परीक्षण सेट के साथ किया जाता है 4) उत्पादन संतोषजनक है तो तैनाती …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

मशीन लर्निंग के संदर्भ में "अनुमान" और "अनुमान" के बीच अंतर क्या हैं ? नौसिखिया के रूप में, मुझे लगता है कि हम यादृच्छिक चर का अनुमान लगाते हैं और मॉडल मापदंडों का अनुमान लगाते हैं । क्या मेरी यह समझ सही है? यदि नहीं, तो वास्तव में क्या अंतर …

30 machine-learning  inference  terminology 

[यह सवाल स्टैक ओवरफ्लो पर भी डाला गया था ] संक्षेप में सवाल मैं दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का अध्ययन कर रहा हूं, और मेरा मानना ​​है कि ये नेटवर्क हर इनपुट न्यूरॉन (पिक्सेल / पैरामीटर) के साथ समान व्यवहार नहीं करते हैं। कल्पना कीजिए कि हमारे पास एक गहरा नेटवर्क …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

मैं डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग सीखने की तैयारी के लिए एक स्व-निर्देशित गणित पाठ्यक्रम को एक साथ रखने की कोशिश कर रहा हूं। यह कोर्टेरा पर एंड्रयू एनजी की मशीन सीखने की कक्षा शुरू करने और महसूस करने से प्रेरित है कि आगे बढ़ने से पहले मुझे अपने गणित …

30 machine-learning  references  data-mining 

मेरे पास बहुत सारे पते हैं: 1600 Pennsylvania Ave, Washington, DC 20500 USA मैं उन्हें अपने घटकों में पार्स करना चाहता हूं: street: 1600 Pennsylvania Ave city: Washington province: DC postcode: 20500 country: USA लेकिन निश्चित रूप से डेटा गंदा है: यह कई देशों से कई भाषाओं में आता है, …

30 machine-learning  text-mining 

दिया हुआ उदाहरणों के साथ एक डाटासेट xixix_i एक साथ के साथ कक्षाएं जहां हर उदाहरण वास्तव में करने के लिए एक वर्ग के अंतर्गत आता हैNNNxixix_iyiyiy_i एक बहुस्तरीय क्लासिफायरियर प्रशिक्षण और परीक्षण के बाद मैं मूल रूप से के साथ एक मेज है सच वर्ग और भविष्यवाणी की वर्ग …

30 machine-learning  classification  multi-class 

मेरे पास एक वर्गीकरण कार्य है जहां मेरे पास कई भविष्यवक्ता हैं (जिनमें से एक सबसे अधिक जानकारीपूर्ण है), और मैं अपने क्लासिफायर का निर्माण करने के लिए MARS मॉडल का उपयोग कर रहा हूं (मैं किसी भी सरल मॉडल में दिलचस्पी रखता हूं, और उदाहरण के लिए चित्र का …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

मैं आर के साथ गति प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। आखिरकार मैं आर लाइब्रेरी का उपयोग टेक्स्ट वर्गीकरण करने के लिए करना चाहता हूं। मैं बस सोच रहा था कि आर के स्केलेबिलिटी के संबंध में लोगों के अनुभव क्या हैं जब यह पाठ वर्गीकरण करने की बात …

30 r  machine-learning  svm  text-mining  random-forest 

तंत्रिका नेटवर्क , बायेसियन नेटवर्क , डिसीजन ट्री और पेट्री नेट के बीच अंतर क्या है , भले ही वे सभी ग्राफिकल मॉडल और दृष्टिगत रूप से कारण-प्रभाव संबंध हैं।

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

मैं मशीन लर्निंग पर एंड्रयू एनजी के व्याख्यान नोट्स के माध्यम से जा रहा हूं । नोट हमें लॉजिस्टिक रिग्रेशन और उसके बाद परसेप्ट्रान से परिचित कराते हैं। पर्सेप्ट्रॉन का वर्णन करते हुए, नोट्स कहते हैं कि हम सिर्फ लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले थ्रेशोल्ड फ़ंक्शन की …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

R में gbm में इंटरेक्शन डेप्थ पैरामीटर पर मेरा एक सवाल था। यह एक नॉब सवाल हो सकता है, जिसके लिए मैं माफी माँगता हूँ, लेकिन पैरामीटर, जो मैं मानता हूं कि एक पेड़ में टर्मिनल नोड्स की संख्या को दर्शाता है, मूल रूप से एक्स-वे का संकेत देता है। …

30 r  machine-learning  boosting  gbm