machine-learning पर टैग किए गए जवाब

"दूर का पर्यवेक्षण" एक सीखने की योजना है जिसमें एक क्लासिफायरियर को एक कमजोर लेबल प्रशिक्षण सेट दिया जाता है (प्रशिक्षण डेटा स्वचालित रूप से हेयूरिस्टिक्स / नियमों के आधार पर लेबल किया जाता है)। मुझे लगता है कि दोनों पर्यवेक्षित शिक्षण, और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण में ऐसे "दूर के पर्यवेक्षण" …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

मेरा सेट-अप निम्नलिखित है: मैं "एप्लाइड प्रिडिक्टिव मॉडलिंग" में दिशानिर्देशों का पालन कर रहा हूं। इस प्रकार मैंने सहसंबद्ध सुविधाओं को फ़िल्टर किया है और निम्नलिखित के साथ समाप्त होता है: ट्रेनिंग सेट में 4900 डेटा पॉइंट और टेस्ट सेट में 1600 डेटा पॉइंट हैं। मेरे पास 26 विशेषताएं हैं …

20 machine-learning  boosting  overfitting 

मैं शब्द 2vec के संदर्भ में नकारात्मक नमूनाकरण की अवधारणा को समझने का कठिन प्रयास कर रहा हूं। मैं [नकारात्मक] नमूने के विचार को पचाने में असमर्थ हूं। उदाहरण के लिए मिकोलोव के कागजात में नकारात्मक नमूनाकरण अपेक्षा के रूप में तैयार किया गया है logσ(⟨w,c⟩)+k⋅EcN∼PD[logσ(−⟨w,cN⟩)].log⁡σ(⟨w,c⟩)+k⋅EcN∼PD[log⁡σ(−⟨w,cN⟩)].\log \sigma(\langle w,c\rangle ) + …

19 machine-learning  word2vec  word-embeddings 

निर्णय स्टंप केवल एक विभाजन के साथ एक निर्णय पेड़ है। इसे एक टुकड़े-टुकड़े समारोह के रूप में भी लिखा जा सकता है। उदाहरण के लिए, मान लें कि xxx एक वेक्टर है, और , प्रतिगमन सेटिंग में xx1x1x_1 का पहला घटक है , कुछ निर्णय स्टंप हो सकता हैxxx …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

मैं मशीन सीखने के लिए नया हूं और कुछ डेटासेट की तलाश कर रहा हूं जिसके माध्यम से मैं अलग-अलग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (डिसीजन ट्रीज, बूस्टिंग, एसवीएम और न्यूरल नेटवर्क्स) के बीच अंतर की तुलना और विरोधाभास कर सकता हूं। मुझे ऐसे डेटासेट कहां मिल सकते हैं? डेटासेट पर विचार …

19 machine-learning  dataset 

सीखने की दर पैरामीटर ( ) ढाल में सिकुड़ती बढ़ाने प्रत्येक नया आधार मॉडल -typically एक उथले tree- कि श्रृंखला में जोड़ा जाता है का योगदान। यह नाटकीय रूप से परीक्षण सेट सटीकता को बढ़ाने के लिए दिखाया गया था, जो कि छोटे कदमों के साथ समझ में आता है, …

19 machine-learning  data-mining  predictive-models  boosting  overfitting 

RNN का उपयोग भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है, या अनुक्रम से अनुक्रम मैपिंग के लिए किया जा सकता है। लेकिन आरएनएन को वर्गीकरण के लिए कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है? मेरा मतलब है, हम एक पूरे अनुक्रम को एक लेबल देते हैं।

19 machine-learning  neural-networks  rnn 

मैं यहाँ से लॉजिस्टिक रिग्रेशन के कार्यान्वयन की जाँच कर रहा हूँ । उस लेख को पढ़ने के बाद, मुझे लगता है कि महत्वपूर्ण हिस्सा सिग्मॉइड फ़ंक्शन को निर्धारित करने के लिए सबसे अच्छा गुणांक है। तो मुझे आश्चर्य है कि इस पद्धति को "लॉजिस्टिक रिग्रेशन" क्यों कहा जाता है। …

19 regression  machine-learning  logistic 

मैं एक सॉफ्टवेयर डेवलपर हूं (ज्यादातर .NET और पायथन 5 साल के अनुभव के बारे में)। मैं मशीन लर्निंग फील्ड में नौकरी पाने में मदद करने के लिए क्या कर सकता हूं या वास्तव में कुछ भी जो मुझे उस क्षेत्र में शुरू करने में मदद करेगा? क्या स्नातकोत्तर डिग्री …

19 machine-learning  data-mining  careers 

भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग के लिए, क्या हमें सांख्यिकीय अवधारणाओं जैसे यादृच्छिक प्रभावों और टिप्पणियों की गैर-स्वतंत्रता (बार-बार के उपायों) के साथ खुद को चिंतित करने की आवश्यकता है? उदाहरण के लिए.... मेरे पास विभिन्न विशेषताओं और खरीद के लिए एक ध्वज के साथ 5 प्रत्यक्ष मेल अभियानों (एक वर्ष के …

19 machine-learning  predictive-models  repeated-measures  assumptions 

1999 में, बेयर एट अल। पूछा, "नेबस्ट नेबर" कब सार्थक है? क्या 1999 के बाद से एनएन खोज पर दूरी की समतलता के प्रभाव का विश्लेषण और कल्पना करने के बेहतर तरीके हैं? क्या [एक दिया गया] डेटा सेट 1-एनएन समस्या के सार्थक उत्तर प्रदान करता है? 10-NN समस्या? 100-एनएन …

19 machine-learning  k-nearest-neighbour 

एक रैखिक एसवीएम के समर्थन वाले वैक्टर को देखते हुए, मैं निर्णय सीमा के समीकरण की गणना कैसे कर सकता हूं?

19 machine-learning  svm 

मापदंडों का आकलन करने के लिए सांख्यिकी का 'मौलिक' विचार अधिकतम संभावना है । मैं सोच रहा हूं कि मशीन लर्निंग में क्या विचार है। Qn 1. क्या यह कहना उचित होगा कि मापदंडों का आकलन करने के लिए मशीन सीखने में 'मौलिक' विचार है: 'नुकसान के कार्य' [नोट: यह …

19 machine-learning  maximum-likelihood  loss-functions  pac-learning 

मेरे पास 140000 उदाहरणों और 30 विशेषताओं का एक डेटासेट है, जिसके लिए मैं एक द्विआधारी वर्गीकरण (एसवीएम, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रैंडम फॉरेस्ट आदि) के लिए कई क्लासिफायरशिप प्रशिक्षण दे रहा हूं। कई मामलों में ग्रिड या रैंडम खोज का उपयोग करके पूरे डेटासेट पर हाइपरपैरेट ट्यूनिंग बहुत महंगा है। मैंने …

19 machine-learning  cross-validation  hyperparameter 

अगर मुझे सही तरीके से समझ में आया, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में, मॉडल को अपने अनुभव से सीखना होगा, यानी जब मॉडल नए मामलों के लिए गलत भविष्यवाणी देता है, तो उसे नई टिप्पणियों के अनुकूल होना चाहिए, और समय के साथ, मॉडल तेजी से बेहतर हो जाता है। । …

19 machine-learning  logistic  random-forest