machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं अपने डेटा को क्लस्टर करने के लिए K- साधनों का उपयोग कर रहा हूं और "इष्टतम" क्लस्टर संख्या का सुझाव देने के लिए रास्ता ढूंढ रहा हूं। एक अच्छा क्लस्टर नंबर खोजने के लिए गैप आँकड़े एक सामान्य तरीका लगता है। किसी कारण से यह इष्टतम क्लस्टर संख्या के …

19 r  machine-learning  clustering  k-means 

एसवीएम या न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने के लिए इसे श्रेणीबद्ध चर को सांख्यिक चर में बदलना (एनकोड करना) है, इस मामले में सामान्य विधि k- वें श्रेणीगत मान के रूप में परिवर्तित होने वाले (0,0, ।।) 0-1 बाइनरी मान का उपयोग करना है। ।, 1,0, ... 0) (1 k- …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

मैं अक्सर लोगों को न्यूरल नेटवर्क के बारे में एक ब्लैक-बॉक्स के रूप में बात करते हुए सुनता हूं जो आपको समझ में नहीं आता है कि यह क्या करता है या उनका क्या मतलब है। मैं वास्तव में समझ नहीं पा रहा हूं कि वे इससे क्या मतलब रखते …

19 machine-learning  neural-networks 

जैसा कि सभी जानते हैं, मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग बेहद महत्वपूर्ण है, हालांकि मुझे इस क्षेत्र से जुड़ी कुछ सामग्रियां मिलीं। मैंने कागले में कई प्रतियोगिताओं में भाग लिया और विश्वास है कि कुछ मामलों में अच्छे क्लासिफायर की तुलना में अच्छी सुविधाएँ और भी महत्वपूर्ण हो सकती …

19 machine-learning  references  feature-construction 

मैं एक भविष्य कहनेवाला मॉडल का निर्माण कर रहा हूं जो एक शब्द के अंत में छात्र की सफलता की संभावना का अनुमान लगाता है। मुझे विशेष रूप से दिलचस्पी है कि क्या छात्र सफल होता है या विफल रहता है, जहां सफलता आमतौर पर पाठ्यक्रम को पूरा करने और …

19 time-series  machine-learning  logistic 

अपडेट किए गए सभी संसाधनों के साथ अंतिम संपादन: एक परियोजना के लिए, मैं वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू कर रहा हूं। चुनौती: सीमित लेबल डेटा और बहुत अधिक अनलिस्टेड डेटा। लक्ष्य: अर्ध-पर्यवेक्षित वर्गीकरण लागू करें किसी तरह अर्ध-पर्यवेक्षित लेबलिंग प्रक्रिया लागू करें (सक्रिय शिक्षण के रूप में …

19 machine-learning  classification  software  svm  text-mining 

क्या यह निर्धारित करने का कोई तरीका है कि के-साधन क्लस्टर समाधान के भीतर डेटासेट की कौन सी विशेषताएं / चर सबसे महत्वपूर्ण / प्रभावी हैं?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

मुझे बहुपरत परसेप्ट्रॉन (MLP) में उपयोग किए जाने वाले बैकप्रोपैजेशन एल्गोरिथ्म पर थोड़ा भ्रम हुआ । त्रुटि को लागत फ़ंक्शन द्वारा समायोजित किया जाता है। बैकप्रोपेगेशन में, हम छिपी हुई परतों के वजन को समायोजित करने की कोशिश कर रहे हैं। आउटपुट एरर मैं समझ सकता हूं, वह है, e …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

मैं नुकसान के कार्य का उद्देश्य क्या है, इस पर समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं और मैं इसे समझ नहीं पा रहा हूं। इसलिए, जहां तक ​​मैं समझता हूं कि नुकसान समारोह कुछ प्रकार के मीट्रिक को शुरू करने के लिए है जिसके साथ हम एक गलत निर्णय …

19 machine-learning  loss-functions 

प्रतिगमन समस्या पर काम करना मैंने "एक सप्ताह का दिन" सुविधा के प्रतिनिधित्व के बारे में सोचना शुरू कर दिया। मुझे आश्चर्य है कि कौन सा दृष्टिकोण बेहतर प्रदर्शन करेगा: एक विशेषता; सोमवार के लिए मूल्य 1/7; 2/7 मंगलवार के लिए ... 7 विशेषताएं: सोमवार के लिए (1, 0, 0, …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

मुझे पता है कि स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट वंश में यादृच्छिक व्यवहार है, लेकिन मुझे नहीं पता कि क्यों। क्या इस बारे में कोई स्पष्टीकरण है?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

मैंने अलेक्जेंड्रू निकुलेस्कु-मिज़िल और रिच कारूआना के पेपर " बूस्टिंग से कैलिब्रेटेड प्रोबेबिलिटीज प्राप्त करना " और इस धागे में चर्चा को पढ़ा है । हालाँकि, मुझे अभी भी अपने मल्टी-क्लास बूस्टिंग क्लासिफ़ायर (निर्णय स्टंप के साथ कोमल-बूस्ट) के उत्पादन को जांचने के लिए लॉजिस्टिक या प्लाट की स्केलिंग को …

19 machine-learning  boosting 

"फ़ीचर स्पेस" की परिभाषा क्या है? उदाहरण के लिए, एसवीएम के बारे में पढ़ते समय, मैं "स्पेसिंग फीचर की मैपिंग" के बारे में पढ़ता हूं। CART के बारे में पढ़ते समय, मैंने "स्पेसिंग फीचर के विभाजन" के बारे में पढ़ा। मैं समझता हूं कि क्या हो रहा है, विशेष रूप …

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सवाल थोड़ा अजीब लग सकता है क्योंकि मैं सांख्यिकीय अनुमान और तंत्रिका नेटवर्क के लिए नया हूं। तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते समय वर्गीकरण समस्याओं में हम कहते हैं कि हम एक समारोह सीखना चाहते कि आदानों की अंतरिक्ष नक्शे एक्स , निर्गम की जगह के लिए y :f∗f∗f^*xxxyyy f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; …

19 machine-learning  neural-networks 

मैं केरस कनवल्शन डॉक्स से गुजर रहा था और मुझे दो प्रकार के कनवल्शन कन्यू 1 डी और कन्वर्ज़ 2 डी मिले हैं। मैंने कुछ वेब खोज की और यही मैं Conv1D और Conv2D के बारे में समझता हूं; Conv1D का उपयोग दृश्यों के लिए किया जाता है और छवियों …

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