machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं जानना चाहता हूं कि यह क्या है, और यह किसी भी चीज से कैसे अलग है? मान लीजिए, मैं एक विशिष्ट कार्य के लिए, वर्गीकरण और विभाजन में उच्च सटीकता प्राप्त करना चाहता हूं, अगर मैं इसे प्राप्त करने के लिए सीएनएन, आरएनएन, आदि जैसे विभिन्न नेटवर्क का उपयोग …

13 machine-learning  terminology  deep-learning 

पृष्ठभूमि: मैंने हाल ही में एक गहरे स्तर पर समझा कि डेटा संवर्द्धन का महत्व जब जियोफ्री हिंटन द्वारा इस उत्कृष्ट बात को देखने के बाद दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है । वह बताते हैं कि वर्तमान पीढ़ी के संवेगात्मक तंत्रिका नेटवर्क परीक्षण के तहत वस्तु के संदर्भ …

13 machine-learning  deep-learning 

मैं जानता हूँ कि कॉक्स आनुपातिक खतरों प्रतिगमन और कुछ कापलान-मायर मॉडल की तरह है कि पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल एक घटना कहते हैं विफलता की अगली आवृत्ति तक दिनों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता आदि यानी जीवन रक्षा विश्लेषण प्रशन किसी घटना के घटने तक दिनों की …

13 machine-learning  classification  survival  cox-model  kaplan-meier 

मेरे पास एक डेटा सेट है जिसमें 15K लेबल वाले नमूने हैं (10 समूहों में से)। मैं 2 आयामों में आयामी कमी को लागू करना चाहता हूं, जो कि लेबल के ज्ञान को ध्यान में रखेगा। जब मैं पीसीए जैसी "मानक" अनुपयोगी आयामी कमी तकनीकों का उपयोग करता हूं, तो …

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis 

मैं गहराई से सीखने पर यशुआ बेंगियो की किताब पढ़ रहा था और यह पेज 224 पर कहती है: संवेदी नेटवर्क केवल तंत्रिका नेटवर्क हैं जो कम से कम एक परत में सामान्य मैट्रिक्स गुणन के स्थान पर दृढ़ संकल्प का उपयोग करते हैं। हालाँकि, मैं गणितीय रूप से सटीक …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

उत्कृष्ट सांख्यिकीय मॉडलिंग को पढ़ने से : दो संस्कृतियों (ब्रेमेन 2001) , हम पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल (जैसे, रैखिक प्रतिगमन) और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे, बगिंग, रैंडम फ़ॉरेस्ट, बूस्टेड पेड़ ...) के बीच सभी अंतर को जब्त कर सकते हैं। ब्रेमेन डेटा मॉडल (पैरामीट्रिक) की आलोचना करता है क्योंकि वे इस …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  bagging 

मुझे पता है कि दोनों सुविधाओं के चयन और आयामीता में कमी का उद्देश्य सुविधाओं के मूल सेट में सुविधाओं की संख्या को कम करना है। यदि हम दोनों में समान कार्य कर रहे हैं, तो दोनों में क्या अंतर है?

13 machine-learning  pca  feature-selection  dimensionality-reduction 

कहते हैं, पर निर्भर है । जोर से बोलना,αXXXαα\alpha अगर और दोनों यादृच्छिक चर हैं, तो हम लिख सकते हैं ;अल्फा पी ( एक्स | अल्फा )XXXαα\alphap(X∣α)p(X∣α)p(X\mid\alpha) हालाँकि, यदि एक रैंडम वैरिएबल है और एक पैरामीटर है, तो हमें लिखना होगा ।α पी ( एक्स ; α )XXXαα\alphap(X;α)p(X;α)p(X; \alpha) मैं …

13 machine-learning  terminology 

मैंने "सांख्यिकीय शिक्षा का एक परिचय" समाप्त किया । मैंने सोचा कि क्या विभिन्न मशीन लर्निंग तकनीकों के लिए सर्वोत्तम ट्यूनिंग मापदंडों को खोजने के लिए क्रॉस-मान्यता का उपयोग करना डेटा स्नूपिंग से अलग है? हम बार-बार जाँच रहे हैं कि ट्यूनिंग पैरामीटर के कौन से मूल्य परीक्षण सेट में …

13 machine-learning  cross-validation 

मैं मशीन लर्निंग, कार्ट-तकनीक और पसंद करने के लिए काफी नया हूं, और मुझे उम्मीद है कि मेरा भोलापन बहुत स्पष्ट नहीं है। रैंडम फ़ॉरेस्ट मल्टी-लेवल / पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं को कैसे संभालता है (उदाहरण के लिए जब क्रॉस-लेवल इंटरेक्शन रुचि का हो)? यही है, डेटा कई पदानुक्रमित स्तरों पर …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

मैंने हाल ही में कर्नेल ट्रिक के उपयोग के बारे में सीखा, जो उन आयामों में डेटा को रैखिक बनाने के प्रयास में डेटा को उच्च आयामी स्थानों में मैप करता है। क्या ऐसे कोई मामले हैं जहां मुझे इस तकनीक का उपयोग करने से बचना चाहिए? क्या यह सही …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

मेरे पास गणित की कोई पृष्ठभूमि नहीं है, लेकिन मैं समझता हूं कि कैसे सरल परसेप्ट्रॉन काम करता है और मुझे लगता है कि मैं एक हाइपरप्लेन की अवधारणा को समझ लेता हूं (मैं इसे ज्यामितीय रूप से 3 डी अंतरिक्ष में एक विमान के रूप में कल्पना करता हूं …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

मैं कई विशेषताओं के आधार पर कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए यादृच्छिक वनों का उपयोग करके प्रतिगमन कर रहा हूं। कोड Scikit-learn का उपयोग करके पायथन में लिखा गया है। आप कैसे तय करते हैं कि आपको प्रतिगमन मॉडल को फिट करने के लिए उपयोग करने से पहले exp/ …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

मैंने कभी भी एक आधिकारिक या संरचित डेटा विश्लेषण या मशीन लर्निंग कोर्स (हाल ही में ऑनलाइन प्रसादों के अलावा) में हिस्सा नहीं लिया है और मैंने जो कुछ भी जाना है उसे पढ़ने और चीजों की कोशिश करने से सीखा है। मुझे पता है कि मैं नौकरी पाने में …

13 machine-learning  data-mining  careers 

आइए बताते हैं कि मैं एक फिल्म एम के लिए एक लॉजिस्टिक क्लासिफायर बनाना चाहता हूं। मेरी विशेषताएं व्यक्ति की उम्र, लिंग, व्यवसाय, स्थान जैसी कुछ होंगी। तो प्रशिक्षण सेट कुछ इस तरह होगा: आयु लिंग व्यवसाय का स्थान (1) / नापसंद (0) 23 एम सॉफ्टवेयर यूएस 1 24 एफ …

13 machine-learning  feature-construction