machine-learning पर टैग किए गए जवाब

हाल ही में एक बोलचाल में, स्पीकर के सार ने दावा किया कि वे मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे थे। बातचीत के दौरान, मशीन लर्निंग से जुड़ी एकमात्र बात यह थी कि वे अपने डेटा पर रैखिक प्रतिगमन करते हैं। 5 डी पैरामीटर स्पेस में सर्वश्रेष्ठ-फिट गुणांक की गणना …

90 regression  machine-learning  multiple-regression  terminology  definition 

मुझे पता है कि k- साधन अनसुना है और क्लस्टरिंग आदि के लिए उपयोग किया जाता है और k-NN की देखरेख की जाती है। लेकिन मैं दोनों के बीच ठोस अंतर जानना चाहता था?

86 machine-learning  k-means  k-nearest-neighbour 

मॉडल भिन्नता और पूर्वाग्रह के संदर्भ में विभिन्न क्रॉस-वैलिडेशन विधियों की तुलना कैसे करें ? मेरा प्रश्न आंशिक रूप से इस सूत्र से प्रेरित है: में सिलवटों का इष्टतम संख्या गुना पार सत्यापन: छोड़-एक-बाहर सीवी हमेशा सबसे अच्छा विकल्प है? कKK। वहां उत्तर बताता है कि लीव-वन-आउट क्रॉस-मान्यता के साथ …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

तन सक्रियण क्रिया है: tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 कहाँ , अवग्रह समारोह, के रूप में परिभाषित किया गया है: σ ( x ) = ई एक्सσ(x)σ(x)\sigma(x) ।σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} प्रशन: क्या यह वास्तव में उन दो सक्रियण कार्यों …

82 machine-learning  neural-networks  optimization  cost-maximization 

मैं काफी बार "क्लोज-फॉर्म सॉल्यूशन" शब्द पर आया हूं। बंद-रूप समाधान का क्या अर्थ है? यदि कोई समस्या के लिए एक क्लोज-फॉर्म समाधान मौजूद है, तो यह कैसे निर्धारित किया जाता है? ऑनलाइन खोज करने पर, मुझे कुछ जानकारी मिली, लेकिन एक सांख्यिकीय या संभाव्य मॉडल / समाधान विकसित करने …

82 regression  machine-learning  probability  terminology  stochastic-processes 

मशीन लर्निंग में लोग ऑब्जेक्टिव फंक्शन, कॉस्ट फंक्शन, लॉस फंक्शन के बारे में बात करते हैं। क्या वे एक ही चीज़ के अलग-अलग नाम हैं? उनका उपयोग कब करें? यदि वे हमेशा एक ही चीज़ का संदर्भ नहीं देते हैं, तो अंतर क्या हैं?

80 machine-learning  terminology  artificial-intelligence 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वेबसाइट ऑफ-पॉलिसी और ऑन-पॉलिसी लर्निंग को निम्नानुसार परिभाषित करती है: "एक ऑफ-पॉलिसी शिक्षार्थी एजेंट के कार्यों से स्वतंत्र रूप से इष्टतम नीति का मूल्य सीखता है। क्यू-शिक्षा एक ऑफ-पॉलिसी शिक्षार्थी है। एक ऑन-पॉलिसी शिक्षार्थी अन्वेषण चरणों सहित एजेंट द्वारा की जा रही नीति का मूल्य सीखता है। । …

78 machine-learning  reinforcement-learning  artificial-intelligence 

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

मैं एक सपोर्ट वेक्टर मशीनों के उद्देश्य की मूल बातें समझता हूं, जो कई अलग-अलग वर्गों में सेट किए गए इनपुट को वर्गीकृत करने के संदर्भ में है, लेकिन जो मुझे समझ में नहीं आता है वह है कुछ बारीकियों का विवरण। शुरुआत के लिए, मैं स्लैक वेरिएबल्स के उपयोग …

76 machine-learning  classification  svm 

मैं फीचर चयन और मशीन सीखने के बारे में थोड़ा भ्रमित हो रहा हूं और मैं सोच रहा था कि क्या आप मेरी मदद कर सकते हैं। मेरे पास एक माइक्रोएरे डेटासेट है जिसे दो समूहों में वर्गीकृत किया गया है और इसमें कई सुविधाएँ हैं। मेरा उद्देश्य हस्ताक्षर में …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

चूंकि लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक सांख्यिकीय वर्गीकरण मॉडल है जो श्रेणीबद्ध निर्भर चर के साथ काम करता है, इसे लॉजिस्टिक वर्गीकरण क्यों नहीं कहा जाता है ? क्या "प्रतिगमन" नाम को निरंतर आश्रित चर से निपटने वाले मॉडल के लिए आरक्षित नहीं किया जाना चाहिए?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

मैं विभिन्न सुविधाओं के साथ एक माइक्रोएरे अध्ययन में दो समूहों के एक मजबूत वर्गीकरण के रूप में यादृच्छिक वन एल्गोरिथ्म का उपयोग कर रहा हूं। यादृच्छिक वन को प्रस्तुत करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है ताकि एक कागज में इसे प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बनाने के लिए पर्याप्त …

75 r  machine-learning  classification  random-forest  microarray 

मैं मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम ऑनलाइन ले रहा हूं और परिकल्पना में इष्टतम मूल्यों की गणना के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट के बारे में सीखा है। h(x) = B0 + B1X अगर हम आसानी से नीचे दिए गए फॉर्मूला के साथ मूल्यों को पा सकते हैं तो हमें ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग …

73 regression  machine-learning  gradient-descent 

मैं कुछ समय के लिए डेटा-माइनिंग और मशीन-लर्निंग में बहुत रुचि रखता हूं, आंशिक रूप से क्योंकि मैंने स्कूल में उस क्षेत्र में पढ़ाई की है, लेकिन यह भी क्योंकि मैं वास्तव में उन समस्याओं को हल करने के लिए अधिक उत्साहित हूं, जिन्हें सिर्फ प्रोग्रामिंग की तुलना में थोड़ा …

73 machine-learning  data-mining  careers  phd 

हाल के वर्षों में, convolutional तंत्रिका नेटवर्क (या सामान्य रूप में शायद गहरी तंत्रिका नेटवर्क) राज्य के अत्याधुनिक नेटवर्क 7 परतों (से जाने के साथ, गहरे और गहरे हो गए हैं AlexNet 1000 परतों (करने के लिए) अवशिष्ट जाल) 4 की अंतरिक्ष में वर्षों। एक गहरे नेटवर्क से प्रदर्शन को …

73 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network