machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा का एक मॉडल बनाते हैं। "मशीन लर्निंग" शब्द अस्पष्ट रूप से परिभाषित है; इसमें सांख्यिकीय अधिगम, सुदृढीकरण अधिगम, अप्राप्य अधिगम, इत्यादि को भी शामिल किया जाता है।

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जब उत्पादन और भविष्यवक्ताओं के बीच कोई पर्याप्त संबंध नहीं होता है तो एक अच्छा रैखिक प्रतिगमन मॉडल प्राप्त करना कैसे संभव है?
मैंने एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल को प्रशिक्षित किया है, जिसमें चर / सुविधाओं का एक सेट है। और मॉडल का अच्छा प्रदर्शन है। हालांकि, मैंने महसूस किया है कि अनुमानित चर के साथ एक अच्छा संबंध नहीं है। यह कैसे संभव है?

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प्रश्नोत्तरी: अपनी निर्णय सीमा द्वारा वर्गीकरण को बताएं
नीचे 6 निर्णय सीमाएँ दी गई हैं। निर्णय सीमा वायलेट लाइनों है। डॉट्स और क्रॉस दो अलग-अलग डेटा सेट हैं। हमें तय करना है कि कौन सा एक है: रैखिक एसवीएम कर्नेलयुक्त SVM (बहुपद कर्नेल ऑफ़ ऑर्डर 2) perceptron रसद प्रतिगमन तंत्रिका नेटवर्क (10 सुधारा हुआ रैखिक इकाइयों के साथ …

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यह समझना कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए कौन सी विशेषताएँ सबसे महत्वपूर्ण थीं
मैंने एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफ़ायर बनाया है जो मेरे डेटा पर बहुत सटीक है। अब मैं बेहतर तरीके से समझना चाहता हूं कि यह इतना अच्छा क्यों काम कर रहा है। विशेष रूप से, मैं रैंक करना चाहूंगा कि कौन सी सुविधाएँ सबसे बड़ा योगदान दे रही हैं (जो सुविधाएँ …

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बैगिंग की सैद्धांतिक गारंटी क्या है
मैंने (लगभग) सुना है कि: बैगिंग एक भविष्यवक्ता / अनुमानक / सीखने के एल्गोरिथ्म के विचरण को कम करने की एक तकनीक है। हालाँकि, मैंने कभी इस कथन का औपचारिक गणितीय प्रमाण नहीं देखा। क्या किसी को पता है कि यह गणितीय रूप से सच क्यों है? यह सिर्फ इतना …

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हम पीसीए करने से पहले मानक विचलन और कुछ अन्य मानकीकरण कारक से क्यों विभाजित होते हैं?
मैं निम्नलिखित औचित्य (सीएस 229 कोर्स नोट्स से) पढ़ रहा था कि हम कच्चे डेटा को उसके मानक विचलन द्वारा क्यों विभाजित करते हैं: हालांकि मैं समझता हूं कि स्पष्टीकरण क्या कह रहा है, यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि मानक विचलन द्वारा विभाजित करने से ऐसा लक्ष्य क्यों …

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क्या मॉडल की तुलना करने के लिए आर-स्क्वायर मूल्य उचित है?
मैं ऑटोमोबाइल वर्गीकृत विज्ञापन साइटों पर उपलब्ध कीमतों और सुविधाओं का उपयोग करते हुए ऑटोमोबाइल की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अच्छे मॉडल की पहचान करने की कोशिश कर रहा हूं। इसके लिए मैंने स्किकिट-लर्न लाइब्रेरी और न्यूरल नेटवर्क मॉडल से पाइब्रेन और न्यूरोलैब के कुछ मॉडलों का …

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Naive Bayes SVM से बेहतर प्रदर्शन कब करता है?
एक छोटे से पाठ वर्गीकरण समस्या में मैं देख रहा था, Naive Bayes एक SVM के समान या उससे अधिक के प्रदर्शन का प्रदर्शन कर रहा है और मैं बहुत उलझन में था। मैं सोच रहा था कि कौन से कारक एक एल्गोरिथ्म की दूसरे पर विजय तय करते हैं। …

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तंत्रिका नेटवर्क में "स्वतंत्रता की डिग्री" का क्या अर्थ है?
बिशप की पुस्तक "पैटर्न वर्गीकरण और मशीन लर्निंग" में, यह तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में नियमितीकरण के लिए एक तकनीक का वर्णन करता है। हालाँकि, मुझे यह बताने में कोई पैराग्राफ समझ में नहीं आता है कि प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, मॉडल जटिलता के साथ-साथ स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या …

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मैं समाचार कहानियों में आधारित अपराध सूचकांक और राजनीतिक अस्थिरता सूचकांक बनाना चाहता हूं
मेरे पास यह पक्ष परियोजना है जहां मैं अपने देश में स्थानीय समाचार वेबसाइटों को क्रॉल करता हूं और अपराध सूचकांक और राजनीतिक अस्थिरता सूचकांक बनाना चाहता हूं। मैंने पहले ही परियोजना के सूचना पुनर्प्राप्ति भाग को कवर कर लिया है। मेरी योजना यह करने की है: विषयविषयक अर्क। डुप्लिकेट …

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स्टॉक एक्सचेंज में व्यापार के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना
मैंने तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में गोता लगाया है और मैं उनके साथ मंत्रमुग्ध हो गया हूं। मैंने अंततः स्टॉक एक्सचेंजों में व्यापार प्रणालियों के परीक्षण के लिए एक आवेदन ढांचा विकसित किया है और अब मैं इसमें अपना पहला तंत्रिका नेटवर्क लागू करने जा रहा हूं। बहुत सरल और …

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टी-टेस्ट के साथ सांख्यिकीय महत्व के लिए दो क्लासिफायर सटीकता परिणामों की तुलना करना
मैं सांख्यिकीय महत्व के लिए दो वर्गीकरणों की सटीकता की तुलना करना चाहता हूं। दोनों क्लासिफायर एक ही डेटा सेट पर चलाए जाते हैं। यह मुझे विश्वास दिलाता है कि मुझे जो पढ़ा गया है उसमें से एक नमूना टी-टेस्ट का उपयोग करना चाहिए । उदाहरण के लिए: Classifier 1: …

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अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन का उपयोग करने के लिए इनपुट पैरामीटर
विषय मॉडलिंग (अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन) का उपयोग करते समय, विषयों की संख्या एक इनपुट पैरामीटर है जिसे उपयोगकर्ता को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है। मुझे लगता है कि हम भी उम्मीदवार विषय का एक संग्रह प्रदान करना चाहिए कि Dirichlet प्रक्रिया के खिलाफ नमूना है? क्या मेरी समझ सही …

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सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण के लिए एक परिचय के लिए सर्वश्रेष्ठ पुस्तकें?
ताला लगा हुआ । यह सवाल और इसके जवाब बंद हैं क्योंकि यह सवाल ऑफ-टॉपिक है लेकिन इसका ऐतिहासिक महत्व है। यह वर्तमान में नए उत्तर या इंटरैक्शन स्वीकार नहीं कर रहा है। मैंने यह पुस्तक खरीदी: किसी भी चीज को कैसे मापें: व्यवसाय में अंतरंगियों के मूल्य का पता …

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SVM से अलग, एल्गोरिदम को फीचर स्केलिंग की क्या आवश्यकता है?
मैं कई एल्गोरिदम के साथ काम कर रहा हूं: रैंडमफॉरस्ट, डिसिजनट्रीज, नाइवेबेज, एसवीएम (कर्नेल = लीनियर और आरबीएफ), केएनएन, एलडीए और एक्सजीबोस्ट। एसवीएम को छोड़कर सभी बहुत तेज थे। यही कारण है कि जब मुझे पता चला कि इसे तेजी से काम करने के लिए फीचर स्केलिंग की जरूरत है। …

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नेस्ट क्रॉस-वेलिडेशन के बाद अंतिम मॉडल और ट्यून प्रायिकता थ्रेशोल्ड का निर्माण कैसे करें?
सबसे पहले, एक सवाल है कि पहले से ही विस्तार से चर्चा की गई पोस्ट करने के लिए क्षमा याचना यहाँ , यहाँ , यहाँ , यहाँ , यहाँ, और एक पुराने विषय को फिर से गरम करने के लिए। मुझे पता है @DikranMarsupial ने इस विषय पर पोस्ट और …

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