machine-learning पर टैग किए गए जवाब

क्या किसी के पास सामान्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (एनएन, एसवीएम, आदि के विभिन्न जायके) के लिए रन-टाइम विश्लेषण का सारांश है?

15 machine-learning  references  algorithms 

मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं। फिलहाल मैं एनएलटीके और अजगर का उपयोग करके 3 वर्गों में छोटे ग्रंथों को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक नैवे बे (एनबी) क्लासिफायर का उपयोग कर रहा हूं। कुछ परीक्षणों का आयोजन करने के बाद, 300,000 …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

सबसे अच्छा आउट-ऑफ-द-बॉक्स 2-क्लास क्लासिफायरियर क्या है? हां, मुझे लगता है कि यह मिलियन डॉलर का सवाल है, और हां, मैं नो लंच प्रमेय से अवगत हूं , और मैंने पिछले प्रश्नों को भी पढ़ा है: आपके आवेदन के लिए सबसे अच्छा आउट-ऑफ-द-बॉक्स बॉक्स-क्लास क्लासीफायर क्या है? और सबसे खराब …

15 machine-learning  classification  references 

मैं एफर्टिनिटी प्रॉपेगोरिथम एल्गोरिथ्म का उपयोग करके प्रायिकता के वितरण को रोक रहा हूं, और मेरी दूरी मीट्रिक के रूप में जेन्सेन-शैनन डाइवर्जेंस का उपयोग करने की है। क्या जेएसडी को दूरी, या जेएसडी वर्ग के रूप में उपयोग करना सही है? क्यों? एक या दूसरे को चुनने से क्या …

15 machine-learning  clustering  entropy  distance-functions 

जब आप एक वर्गीकरण संदर्भ में दिलचस्प भविष्यवक्ताओं को अलग करना चाहते हैं, तो छोटे नमूना नैदानिक ​​अध्ययनों में रैंडम फ़ॉरेस्ट या दंडित प्रतिगमन (एल 1 या एल 2 दंड के साथ, या एक संयोजन) जैसी मशीन सीखने की तकनीक को लागू करने के बारे में आप क्या सोचते हैं? …

15 machine-learning  feature-selection 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 3 साल पहले बंद हुआ …

15 machine-learning  classification  application 

मेरे पास 25 अवधि के लिए कई उत्पादों (1200 उत्पादों) की मांग सहित एक डेटा सेट है और मुझे अगली अवधि के लिए प्रत्येक उत्पाद की मांग की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता है। सबसे पहले, मैं एआरआईएमए का उपयोग करना चाहता था और प्रत्येक उत्पाद के लिए एक मॉडल को …

15 machine-learning  time-series  arima 

जैसा कि हम तंत्रिका नेटवर्क साहित्य में तल्लीन करते हैं , हमें न्यूरोमॉर्फिक टोपोलॉजी ("न्यूरल-नेटवर्क"-समान आर्किटेक्चर) के साथ अन्य तरीकों की पहचान करने के लिए मिलता है। और मैं यूनिवर्सल अपीयरेंस प्रमेय के बारे में बात नहीं कर रहा हूं । उदाहरण नीचे दिए गए हैं। फिर, यह मुझे आश्चर्यचकित …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

मुझे Google से इसका संतोषजनक उत्तर नहीं मिला है । निश्चित रूप से यदि मेरे पास जो डेटा है वह लाखों लोगों के आदेश का है तो गहन सीखने का तरीका है। और मैंने पढ़ा है कि जब मेरे पास बड़ा डेटा नहीं है तो शायद मशीन लर्निंग में अन्य …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

अपनी परियोजना में मैं द्विआधारी वर्गीकरण (1 या 0) की भविष्यवाणी के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाना चाहता हूं। मेरे पास 15 चर हैं, जिनमें से 2 श्रेणीगत हैं, जबकि बाकी निरंतर और असतत चर का मिश्रण हैं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करने के लिए मुझे एसवीएम, परसेप्ट्रान या …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

प्रशन क्या यह निर्भर करता है कि पेड़ उथला है या गहरा है? या हम इसे पेड़ की गहराई / स्तरों के बावजूद कह सकते हैं? पूर्वाग्रह कम और विचरण अधिक क्यों है? कृपया सहज ज्ञान युक्त और गणितीय रूप से समझाएं

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

किस बिंदु पर हम बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क को गहरे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में वर्गीकृत करना शुरू करते हैं या इसे दूसरे तरीके से कहते हैं 'गहरे तंत्रिका नेटवर्क में परतों की न्यूनतम संख्या क्या है?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हूँ जो मशीन लर्निंग पर काम कर रहा है। मेरी समझ से, लीनियर रिग्रेशन (जैसे ओएलएस) और लीनियर क्लासिफिकेशन (जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और एसवीएम) प्रशिक्षित गुणांकों के बीच एक आंतरिक उत्पाद के आधार पर एक भविष्यवाणी करते हैं और फीचर वैरिएबल → x :w⃗ w→\vec{w}एक्स⃗ एक्स→\vec{x} …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

मैं कर्नेल एसवीएम के पीछे के अंतर्ज्ञान को समझने की कोशिश कर रहा हूं। अब, मैं समझता हूं कि रैखिक एसवीएम का काम कैसे होता है, जिससे एक निर्णय रेखा बनाई जाती है जो डेटा को सबसे अच्छे रूप में विभाजित करती है। मैं डेटा को उच्च-आयामी स्थान पर पोर्ट …

15 machine-learning  svm  kernel-trick 

मशीन लर्निंग अनुसंधान में सत्यापन के बारे में मेरा एक विशिष्ट प्रश्न है। जैसा कि हम जानते हैं, मशीन लर्निंग शासन शोधकर्ताओं को प्रशिक्षण के आंकड़ों पर अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने, सत्यापन सेट द्वारा उम्मीदवार मॉडल से चुनने और परीक्षण सेट पर सटीकता की रिपोर्ट करने के लिए कहता …

15 machine-learning  cross-validation  reproducible-research