machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं एंड्रयू एनजी के मशीन लर्निंग कोर्स ले रहा हूं और कई प्रयासों के बाद इस प्रश्न का उत्तर सही नहीं पा रहा था। कृपया इसे हल करने में मदद करें, हालांकि मैं स्तर से गुजर चुका हूं। मान लीजिए कि छात्रों ने कुछ कक्षा ली है, और कक्षा में …

14 machine-learning  self-study  normalization 

मुझे पता है कि बिंदुओं के एक सेट पर एक रेखीय प्रतिगमन कैसे करें। यही है, मुझे पता है कि मेरी पसंद के बहुपद को किसी दिए गए डेटा सेट (एलएसई अर्थ में) में कैसे फिट किया जाए। हालांकि, जो मुझे नहीं पता है, वह यह है कि अपने समाधान …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

वर्तमान में मैं एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या के लिए MATLAB पर आरएफ टूलबॉक्स का उपयोग कर रहा हूं डेटा सेट: 50000 नमूने और 250 से अधिक विशेषताएं तो पेड़ों को उगाने के लिए प्रत्येक विभाजन पर पेड़ों की संख्या और बेतरतीब ढंग से चुनी गई विशेषता क्या होनी चाहिए? क्या …

14 machine-learning  classification  random-forest 

मेरी (बहुत बुनियादी) समझ के लिए, Naive Bayes ने प्रशिक्षण डेटा में प्रत्येक सुविधा के वर्ग आवृत्तियों के आधार पर संभावनाओं का अनुमान लगाया है। लेकिन यह निरंतर चर की आवृत्ति की गणना कैसे करता है? और भविष्यवाणी करते समय, यह एक नए अवलोकन को कैसे वर्गीकृत करता है जो …

14 machine-learning  classification  bayesian  naive-bayes 

मैं अपने शोध कार्य के लिए, एक वर्ग एसवीएम का उपयोग कर रहा था , जिसे स्किट-लर्न में लागू किया गया था । लेकिन मुझे इसकी कोई अच्छी समझ नहीं है। क्या कोई कृपया एक वर्ग SVM का सरल, अच्छा विवरण दे सकता है ?

14 machine-learning  svm  data-mining  novelty-detection 

MLE = अधिकतम संभावना अनुमान एमएपी = अधिकतम एक बादरी MLE सहज / भोली है जिसमें यह केवल पैरामीटर (यानी संभावना फ़ंक्शन) दिए गए अवलोकन की संभावना के साथ शुरू होता है और अवलोकन के साथ पैरामीटर को सर्वश्रेष्ठ उच्चारण खोजने की कोशिश करता है । लेकिन यह पूर्व ज्ञान …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

मैं वर्गीकरण के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मेरे पास जो लेबल हैं वे शोरगुल हैं (लगभग 30% लेबल गलत हैं)। क्रॉस-एन्ट्रापी नुकसान वास्तव में काम करता है, लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या इस मामले में कोई विकल्प अधिक प्रभावी …

14 machine-learning  neural-networks  loss-functions  noise 

मॉडल से उत्पन्न वर्ग सदस्यता संभावनाओं पर एक सीमा का उपयोग करके (द्विआधारी) लॉजिस्टिक प्रतिगमन से अनुमानित कक्षाएं निर्धारित की जाती हैं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, आमतौर पर 0.5 का उपयोग डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है। लेकिन अलग-अलग होने से भविष्यवाणी के वर्गीकरण में बदलाव आएगा। क्या …

13 machine-learning  logistic  scikit-learn  hyperparameter 

यदि आप सभी कर रहे हैं, तो अनुभवजन्य वितरण से पुन: नमूना लिया जाता है, तो सिर्फ अनुभवजन्य वितरण का अध्ययन क्यों नहीं किया जाता है? उदाहरण के लिए, बार-बार नमूने द्वारा परिवर्तनशीलता का अध्ययन करने के बजाय, अनुभवजन्य वितरण से परिवर्तनशीलता का मात्र निर्धारण क्यों नहीं किया जाता है?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

दो या दो से अधिक वर्गीकरण मॉडल की तुलना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक सामान्य उपाय आरओसी वक्र (एयूसी) के तहत क्षेत्र का उपयोग अपने प्रदर्शन का अप्रत्यक्ष रूप से आकलन करने के लिए है। इस मामले में एक बड़े AUC के साथ एक मॉडल आमतौर पर …

13 machine-learning  classification  roc  auc  model-evaluation 

मैं यह जानना चाहता था कि मशीन सीखने के लिए अनुकूलन की कितनी आवश्यकता होती है। मैंने जो सुना है उससे मशीन सीखने वाले लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण गणितीय विषय है। इसी तरह मशीन सीखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए उत्तल या गैर-उत्तल अनुकूलन के बारे में सीखना …

13 machine-learning  optimization 

मेरे पास कच्चा डेटा है जिसमें लगभग 20 कॉलम (20 सुविधाएँ) हैं। उनमें से दस निरंतर डेटा हैं और उनमें से 10 श्रेणीबद्ध हैं। श्रेणीबद्ध डेटा में से कुछ में 50 अलग-अलग मूल्य (यूएस स्टेट्स) हो सकते हैं। डेटा को पूर्व-संसाधित करने के बाद 10 निरंतर कॉलम 10 तैयार किए …

13 machine-learning  neural-networks  tensorflow  data-preprocessing  theano 

गहन सुदृढीकरण सीखने पर दीपमिन्द के 2015 के पेपर में, यह कहा गया है कि "तंत्रिका नेटवर्क के साथ आरएल को संयोजित करने का पिछला प्रयास अस्थिर सीखने के कारण काफी हद तक विफल रहा था"। इस पत्र में इसके कुछ कारणों को सूचीबद्ध किया गया है, जो अवलोकनों में …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning 

मैं (एक प्रतियोगिता) के साथ काम करने वाली विशिष्ट समस्या के रूप में मेरे पास follwoing सेटिंग है: 21 विशेषताएं ([0,1] पर संख्यात्मक) और एक बाइनरी आउटपुट। मेरे पास लगभग 100 K पंक्तियाँ हैं। सेटिंग बहुत शोर करने लगती है। मैं और अन्य प्रतिभागी कुछ समय के लिए फ़ीचर जेनरेशन …

13 machine-learning  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne 

मैंने एक तंत्रिका नेटवर्क को "मूर्ख" करने के लिए मैन्युअल रूप से विरोधाभासी छवियों के बारे में कुछ पेपर पढ़ा है (नीचे देखें)। क्या यह इसलिए है क्योंकि नेटवर्क केवल सशर्त संभाव्यता मॉडल बनाते हैं ? यदि कोई नेटवर्क संयुक्त संभाव्यता को मॉडल कर सकता है , तो क्या ऐसे …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning