machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं आज Naive Bayes Classification पर पढ़ रहा था। मैं 1 चौरसाई जोड़ने के साथ पैरामीटर अनुमान के शीर्षक के तहत पढ़ता हूं : चलो एक वर्ग (जैसे सकारात्मक या नकारात्मक रूप में) का उल्लेख, और एक टोकन या शब्द का संदर्भ लें।सीसीcwww लिए अधिकतम संभावना अनुमानक isपी( w | …

27 machine-learning  classification  text-mining  naive-bayes  laplace-smoothing 

के-फोल्ड क्रॉस-सत्यापन का उपयोग किसी दिए गए क्लासिफायरियर की सामान्यीकरण क्षमता का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। क्या मैं (या मुझे भी) अपने वैरिएशन का एक बेहतर अनुमान प्राप्त करने के लिए सभी सत्यापन रन से पूल किए गए विचरण की गणना कर सकता है? यदि नहीं, …

27 machine-learning  cross-validation 

क्या कोई मुझे बता सकता है कि कैसे एक पर्यवेक्षित मशीन सीखने का मॉडल ओवरफिटिंग है या नहीं? यदि मेरे पास बाहरी सत्यापन डेटासेट नहीं है, तो मैं जानना चाहता हूं कि क्या मैं ओवरफिटिंग की व्याख्या करने के लिए 10 गुना क्रॉस सत्यापन के आरओसी का उपयोग कर सकता …

27 machine-learning 

मान लें कि हम सरल f = x * yडीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके सरलता के लिए प्रतिगमन करना चाहते हैं । मुझे याद है कि ऐसे पुनर्विक्रेता हैं जो बताते हैं कि एनएन एक हीडेन परत के साथ किसी भी फ़ंक्शन को लगभग कर सकता है, लेकिन मैंने …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मान लें कि हमारे पास SVM क्लासिफायर है, हम ROC वक्र कैसे बनाते हैं? (सैद्धांतिक रूप से) (क्योंकि हम प्रत्येक सीमा के साथ TPR और FPR उत्पन्न करते हैं)। और हम इस एसवीएम क्लासिफायर के लिए इष्टतम सीमा कैसे निर्धारित करते हैं?

27 machine-learning  svm 

अबला अध्ययन क्या है? और क्या इसे करने का एक व्यवस्थित तरीका है? उदाहरण के लिए, मेरे पास एक रेखीय प्रतिगमन में nnn भविष्यवाणियां हैं जिन्हें मैं अपना मॉडल कहूंगा। मैं इस पर एक अध्ययन कैसे करूँगा? मुझे किन मेट्रिक्स का उपयोग करना चाहिए? एक व्यापक स्रोत या पाठ्यपुस्तक की …

27 regression  machine-learning  neural-networks 

इस एसई पर कई पोस्ट हैं जो प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) के लिए मजबूत दृष्टिकोणों पर चर्चा करते हैं, लेकिन मैं इस बात का एक भी अच्छा विवरण नहीं पा सकता हूं कि पीसीए पहली जगह में आउटलेर्स के लिए संवेदनशील क्यों है।

26 machine-learning  pca  outliers 

जब हम कोई पुस्तक पढ़ते हैं, तो सूचनाओं को समझना सामग्री को समझने में बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। दुर्भाग्य से, विभिन्न समुदायों के मॉडल और अनुकूलन समस्या पर सूत्रीकरण के लिए अलग-अलग संकेतन सम्मेलन हैं। क्या कोई भी कुछ सूत्र संकेतन यहाँ प्रस्तुत कर सकता है और संभावित कारण …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

मैंने हाल ही में एक कागज़ प्रतियोगिता पूरी की जिसमें प्रतियोगिता की आवश्यकता के अनुसार आरयूसी स्कोर का उपयोग किया गया था। इस परियोजना से पहले, मैं आमतौर पर मॉडल प्रदर्शन को मापने के लिए मीट्रिक के रूप में f1 स्कोर का उपयोग करता था। आगे बढ़ते हुए, मुझे आश्चर्य …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

एक-बनाम-सभी और एक-बनाम-एक एसवीएम क्लासिफायरियर के बीच अंतर क्या है? क्या नई छवि के सभी प्रकार / श्रेणियों को वर्गीकृत करने के लिए वन-बनाम-ऑल का मतलब एक क्लासिफायर है और एक-बनाम-एक का मतलब है प्रत्येक प्रकार / नई छवि की श्रेणी विभिन्न क्लासिफायरियर के साथ वर्गीकृत होती है (प्रत्येक श्रेणी …

26 machine-learning  classification  svm 

एलडीए जैसे लोकप्रिय विषय मॉडल आमतौर पर क्लस्टर शब्द होते हैं जो एक साथ एक ही विषय (क्लस्टर) में होते हैं। इस तरह के विषय मॉडल और अन्य सरल सह-घटना आधारित पीएमआई जैसे क्लस्टरिंग दृष्टिकोणों के बीच मुख्य अंतर क्या है? (पीएमआई का मतलब पॉइंटवाइज म्युचुअल इंफॉर्मेशन से है, और …

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

मान लें कि मैं बाइनरी वर्गीकरण करना चाहता हूं (कुछ कक्षा ए या वर्ग बी से संबंधित है)। तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट लेयर में ऐसा करने की कुछ संभावनाएँ हैं: 1 आउटपुट नोड का उपयोग करें। आउटपुट 0 (<0.5) वर्ग ए माना जाता है और 1 (> = 0.5) वर्ग …

26 machine-learning  classification  neural-networks 

मेरा प्रशिक्षण नुकसान नीचे और फिर ऊपर जाता है। यह बहुत ही अजीब है। क्रॉस-वेलिडेशन लॉस प्रशिक्षण हानि को ट्रैक करता है। क्या हो रहा है? मेरे पास दो स्टैक्ड LSTMS इस प्रकार हैं (करेस पर): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm 

जो मैं समझता हूं, हम केवल एक प्रतिगमन फ़ंक्शन का निर्माण कर सकते हैं जो प्रशिक्षण डेटा के अंतराल के भीतर है। उदाहरण के लिए (केवल एक पैनल आवश्यक है): मैं भविष्य में KNN प्रतिगामी का उपयोग करने की भविष्यवाणी कैसे करूंगा? फिर से, यह केवल एक फ़ंक्शन को अनुमानित …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

यह कैरेट री-सैंपलिंग के तरीकों के सवाल के समान है , हालांकि वास्तव में इस सवाल का इस तरह से जवाब नहीं दिया। कार्यवाहक ट्रेन फ़ंक्शन प्रदान करता है cvऔर repeatedcv। क्या कहने में अंतर है: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) बनाम MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 …

26 r  machine-learning  caret