machine-learning पर टैग किए गए जवाब

जैसा कि मैंने मशीन लर्निंग की खोज की है, मैं अलग-अलग दिलचस्प तकनीकों को देखता हूँ जैसे: स्वचालित रूप से इस तरह की तकनीकों के साथ एल्गोरिदम ट्यून grid search, एक ही "प्रकार" के विभिन्न एल्गोरिदम के संयोजन के माध्यम से अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करें, यही है boosting, विभिन्न …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

इसलिए जब रेडियल बेसिस फ़ंक्शन न्यूरल नेटवर्क्स को देखते हैं, तो मैंने देखा है कि लोग केवल 1 छिपी हुई परत के उपयोग की सलाह देते हैं, जबकि बहुपरत पर्सेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क के साथ अधिक परतों को बेहतर माना जाता है। यह देखते हुए कि RBF नेटवर्क को पीछे प्रचार …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network 

दो लोकप्रिय भाषा पहचान पुस्तकालयों में, सी ++ के लिए कॉम्पैक्ट भाषा डिटेक्टर 2 और जावा के लिए भाषा डिटेक्टर , दोनों ने पाठ विशेषताओं को निकालने के लिए (चरित्र आधारित) एन-ग्राम का इस्तेमाल किया। बैग-ऑफ-वर्ड्स (एकल शब्द / शब्दकोश) का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है, और बैग-ऑफ-वर्ड्स और …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

मुझे कई लेख मिले जो बताते हैं कि बढ़ावा देने के तरीके बाहरी लोगों के लिए संवेदनशील हैं, लेकिन कोई भी लेख क्यों नहीं समझा रहा है। मेरे अनुभव में किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए आउटलेयर खराब हैं, लेकिन विशेष रूप से संवेदनशील के रूप में एकल को …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

मैं पैटर्न मान्यता और मशीन सीखने का अध्ययन कर रहा हूं, और मैं निम्नलिखित प्रश्न में भाग गया। समान श्रेणी के समान प्रायिकता साथ दो-स्तरीय वर्गीकरण समस्या पर विचार करेंP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} और द्वारा दिए गए प्रत्येक वर्गों में उदाहरणों का वितरण p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

क्या "तंत्रिका नेटवर्क" और "अवधारणात्मक" शब्दों के बीच कोई अंतर है?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

प्रश्न: बूटस्ट्रैपिंग जैकनाइफिंग से बेहतर है; हालाँकि, मैं सोच रहा हूँ कि क्या ऐसे उदाहरण हैं जहाँ jackknifing पैरामीटर अनुमानों के लिए अनिश्चितता को चिह्नित करने के लिए एकमात्र या कम से कम व्यवहार्य विकल्प है। इसके अलावा, व्यावहारिक स्थितियों में बूटस्ट्रेपिंग के सापेक्ष पक्षपाती / गलत तरीके से जैकनाइफिंग …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

मैं रैंडमाइज्ड लॉजिस्टिक रिग्रेशन (RLR) और प्लेन लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR) के बीच के अंतरों को जानना चाहूंगा , इसलिए, मैं Meinshausen, et al द्वारा एक पेपर "स्थिरता चयन" पढ़ रहा हूं । ; हालाँकि मुझे समझ नहीं आ रहा है कि आरएलआर क्या है और आरएलआर और एलआर के बीच …

12 machine-learning  logistic 

मैंने जो पढ़ा है: दूर की निगरानी : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

मैं एक रेखीय प्रतिगमन कार्यान्वयन में गाऊसी आधार फ़ंक्शन को लागू करना चाहता हूं। दुर्भाग्य से मुझे आधार फ़ंक्शन में कुछ मापदंडों को समझने में मुश्किल समय आ रहा है। विशेष रूप से और ।μμ\muσσ\sigma मेरा डेटासेट एक 10,000 x 31 मैट्रिक्स है। 10,000 नमूने और 31 सुविधाएँ। मैंने पढ़ा …

12 regression  machine-learning  basis-function 

वर्तमान में, मैं एक टेक्स्ट डॉक्यूमेंट डेटासेट का विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूँ जिसमें कोई जमीनी सच्चाई नहीं है। मुझे बताया गया था कि आप अलग-अलग क्लस्टरिंग विधियों की तुलना करने के लिए k-fold क्रॉस सत्यापन का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, मैंने पिछले दिनों जो उदाहरण देखे …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

क्या कोई मुझे तिकोनोव नियमितीकरण (नियमित रूप से कम से कम वर्ग) के लिए एक ऑनलाइन (पुनरावर्ती) एल्गोरिथ्म की दिशा में इंगित कर सकता है? एक ऑफ़लाइन सेटिंग में, मैं अपने मूल डेटा सेट का उपयोग करके जहां λ एन-गुना क्रॉस सत्यापन का उपयोग कर पाया जाता है, का उपयोग …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

विवरण: बता दें कि प्रॉब्लम डोमेन डॉक्यूमेंट क्लासिफिकेशन है, जहां 1 या अधिक कक्षाओं से संबंधित प्रत्येक फीचर वैक्टर का एक सेट मौजूद है। उदाहरण के लिए, एक दस्तावेज़ और श्रेणियों doc_1से संबंधित हो सकता है ।SportsEnglish सवाल: वर्गीकरण के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, एक फीचर वेक्टर के …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel 

मैं भविष्य में वित्तीय समय 1 या अधिक चरणों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन सीखने का उपयोग करने के बारे में समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास कुछ वर्णनात्मक डेटा के साथ एक वित्तीय समय है और मैं एक मॉडल बनाना चाहूंगा और फिर मॉडल का …

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मेरे पास न्यूनतम सुविधाओं के साथ डेटा है जो नहीं बदलते हैं, और कुछ अतिरिक्त सुविधाएँ जो बदल सकती हैं और परिणाम पर बड़ा प्रभाव डालती हैं। मेरा डेटा-सेट इस तरह दिखता है: विशेषताएं ए, बी, सी (हमेशा मौजूद), और डी, ई, एफ, जी, एच (कभी-कभी मौजूद) हैं A = …

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