machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं डीप कॉन्ट्रोवर्शियल न्यूरल नेटवर्क्स के साथ पेपर इमेजनेट क्लासिफिकेशन को पढ़ रहा था और सेक्शन 3 में वे अपने कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क के आर्किटेक्चर के बारे में बता रहे थे, वे बताते हैं कि वे कैसे उपयोग करना पसंद करते हैं: गैर-संतृप्त नॉनलाइनरिटी f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). क्योंकि यह …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

मान लें कि मेरे पास दो डेटा समूह हैं, ए और बी (प्रत्येक में 200 नमूने और 1 सुविधा वाले) लेबल हैं, और मैं जानना चाहता हूं कि क्या वे अलग हैं। मैं कर सकता: a) यह देखने के लिए कि क्या वे सांख्यिकीय रूप से भिन्न हैं, एक सांख्यिकीय …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

मेरे पास एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम था, जहां मैंने सीखा कि प्रशिक्षण डेटा में असंतुलित कक्षाएं समस्याओं का कारण बन सकती हैं, क्योंकि वर्गीकरण एल्गोरिदम बहुमत नियम के लिए जाते हैं, क्योंकि यह असंतुलित होने पर बहुत अच्छे परिणाम देता है। एक असाइनमेंट में किसी को बहुमत वर्ग को रेखांकित करके …

29 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

पूर्वाग्रह नोड्स का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क में क्यों किया जाता है? आपको कितने का उपयोग करना चाहिए? आपको किन परतों में उनका उपयोग करना चाहिए: सभी छिपी हुई परतें और आउटपुट परत?

29 machine-learning  neural-networks  bias-node 

मैं एक एसवीएम और एक अवधारणात्मक के बीच के अंतर से थोड़ा भ्रमित हूं। मुझे यहाँ अपनी समझ को संक्षेप में प्रस्तुत करने का प्रयास करें, और कृपया यह महसूस करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें कि मैं कहाँ गलत हूँ और जो मैंने याद किया है उसे भरें। परसेप्ट्रॉन …

29 machine-learning  svm  kernel-trick 

मेरी विशेषताओं के हर आयाम में अलग-अलग मूल्य हैं। मैं जानना चाहता हूं कि क्या इस डेटासेट को सामान्य करना आवश्यक है।

29 machine-learning  svm  random-forest  normalization 

वे चर / सुविधा चयन क्या हैं जो आप बाइनरी वर्गीकरण के लिए पसंद करते हैं जब सीखने के सेट में टिप्पणियों की तुलना में कई अधिक चर / फ़ीचर होते हैं? यहाँ उद्देश्य यह है कि सबसे अच्छा वर्गीकरण त्रुटि को कम करने वाली सुविधा चयन प्रक्रिया क्या है। …

29 machine-learning  classification  multiple-comparisons  multivariate-analysis  feature-selection 

मैं बहुपद प्रतिगमन के लिए scikit-learn का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं बहुपद प्रतिगमन को जो भी पढ़ता हूं वह रैखिक प्रतिगमन का एक विशेष मामला है। मैं सोच रहा था कि हो सकता है कि scitit के सामान्यीकृत रैखिक मॉडल में से एक को उच्च क्रम …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

मैं एक मशीन लर्निंग प्रतियोगिता कर रहा हूँ जहाँ वे RMSLE (रूट मीन स्क्वैर्ड लॉगरिदमिक एरर) का उपयोग करते हैं, ताकि उपकरण की श्रेणी के विक्रय मूल्य की भविष्यवाणी करने वाले प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जा सके। समस्या यह है कि मुझे यकीन नहीं है कि मेरे अंतिम परिणाम की …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

अनुमानित वर्गीकरण सटीकता के आधार पर, मैं यह परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या एक क्लासिफायरियर दूसरे क्लासिफायरियर की तुलना में बेस सेट पर सांख्यिकीय रूप से बेहतर है। प्रत्येक क्लासिफायरियर के लिए, मैं बेस सेट से बेतरतीब ढंग से एक प्रशिक्षण और परीक्षण नमूने का चयन करता हूं, मॉडल …

29 machine-learning  classification  t-test 

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 । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

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मेरे पास एक उदाहरण है जो मैंने स्केलेर के sklearn.metrics.classification_report प्रलेखन से खींचा है। मुझे समझ में नहीं आता है कि प्रत्येक वर्ग के लिए f1- स्कोर, सटीक और रिकॉल मान क्यों हैं, जहां मुझे विश्वास है कि कक्षा भविष्यवक्ता लेबल है? मुझे लगा कि एफ 1 स्कोर आपको मॉडल …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

मेरे दो क्लासिफायर हैं एक: भोले Bayesian नेटवर्क बी: ट्री (एकवचन-जुड़े) बायेसियन नेटवर्क सटीकता और अन्य उपायों के संदर्भ में, A, बी से तुलनात्मक रूप से खराब प्रदर्शन करता है। हालांकि, जब मैं ROC विश्लेषण करने के लिए R संकुल ROCR और AUC का उपयोग करता हूं, तो यह पता …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

मैंने सीखा है कि, जब मॉडल-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके डेटा के साथ व्यवहार किया जाता है, तो पहला कदम एक सांख्यिकीय मॉडल के रूप में डेटा प्रक्रिया को मॉडलिंग करता है। फिर अगला कदम इस सांख्यिकीय मॉडल के आधार पर कुशल / तेज इंट्रेंस / लर्निंग एल्गोरिदम विकसित कर …

28 machine-learning  svm  modeling