machine-learning पर टैग किए गए जवाब

हाल ही में मुझे साहित्य में 'संभावना-मुक्त' तरीकों के बारे में पता चला है। हालाँकि मैं इस बात पर स्पष्ट नहीं हूँ कि अनुमान या अनुकूलन विधि के लिए इसका मतलब क्या है, संभावना-रहित है । मशीन लर्निंग में लक्ष्य आम तौर पर एक फ़ंक्शन को फिट करने के लिए …

11 machine-learning  deep-learning  maximum-likelihood  generative-models  abc 

मैं अक्सर उन लोगों के बारे में बात करता हूं जो उधार लेने या बेयसियन पदानुक्रमित मॉडल में जानकारी साझा करने के बारे में बात करते हैं। मैं इस बारे में सीधा जवाब नहीं दे सकता कि इसका वास्तव में क्या मतलब है और अगर यह बायेसियन पदानुक्रमित मॉडल के …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

यहाँ कुछ मैंने इयान गुडफेलो की पुस्तक डीप लर्निंग में पढ़ा है । तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में, "L2 पैरामीटर मानक जुर्माना आमतौर पर वजन क्षय के रूप में जाना जाता है। यह नियमितीकरण रणनीति मूल [...] के करीब वजन ड्राइव करती है। अधिक सामान्यतः, हम किसी भी विशिष्ट बिंदु …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization 

मैं अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना में तंत्रिका नेटवर्क की उनकी समझ और उनके लाभों में सुधार करना चाहता हूं। मेरी समझ नीचे है और मेरा प्रश्न है: क्या आप मेरी समझ को सही और पूरक कर सकते हैं? :) मेरी समझ: (1) कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क = एक फ़ंक्शन, …

11 regression  machine-learning 

मैं एक भौतिक विज्ञान का छात्र हूँ जो मशीन लर्निंग / डेटा साइंस का अध्ययन कर रहा है, इसलिए मुझे इस प्रश्न के लिए किसी भी संघर्ष को शुरू करने का मतलब नहीं है :) हालाँकि, किसी भी भौतिकी स्नातक कार्यक्रम का एक बड़ा हिस्सा प्रयोगशालाओं / प्रयोगों को करना …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

YouTube पर वीडियो देखने के बाद, मुझे ऐसा लगता है कि मैं वास्तव में परिभाषित नहीं कर सकता हूं कि परिवर्तनशील निष्कर्ष क्या है। जब मैं इसके बारे में वीडियो व्याख्यान देख रहा हूं तो मैं प्रक्रियाओं का पालन कर सकता हूं। लेकिन यह परिभाषित करना कठिन है कि वास्तव …

11 machine-learning  mathematical-statistics  data-mining 

क्या अनिश्चित डेटासेट के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल लागू करने के लिए एक मौजूदा पद्धति है? उदाहरण के लिए, मान लें कि हमारे पास A और B वर्ग के साथ डेटासेट है: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | …

11 machine-learning  supervised-learning 

मैं समर्थन वेक्टर मशीनों के सामान्यीकरण की क्षमता के लिए सैद्धांतिक परिणामों में रुचि रखता हूं, उदाहरण के लिए वर्गीकरण त्रुटि की संभावना और इन मशीनों के वाप्निक-चेरोवेनेकिस (वीसी) आयाम पर सीमा। हालांकि, साहित्य के माध्यम से पढ़ने से मुझे यह आभास हुआ है कि कुछ इसी तरह के आवर्ती …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

मेरे पास 26 विशेषताओं और 31000 पंक्तियों के साथ एक डेटासेट है। यह 38 विषयों का डेटासेट है। यह एक बायोमेट्रिक सिस्टम के लिए है। इसलिए मैं विषयों की पहचान करने में सक्षम होना चाहता हूं। परीक्षण सेट होने के लिए, मुझे पता है कि मुझे कुछ मूल्यों को हटाना …

11 machine-learning  cross-validation  out-of-sample 

के साथ चारों ओर खेलने के बोस्टन आवास डेटासेट और RandomForestRegressor(w / डिफ़ॉल्ट पैरामीटर) में scikit-जानने के लिए, मैं कुछ अजीब देखा: मतलब पार सत्यापन स्कोर में कमी आई के रूप में मैं 10 मेरे पार सत्यापन रणनीति के रूप में था इस प्रकार से परे परतों की संख्या में …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

मैं सोच रहा था कि क्या अनुदैर्ध्य डेटा मॉडलिंग के लिए कोई मशीन सीखने की तकनीक (अनसुना) थी? मैंने हमेशा मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल (ज्यादातर गैर-रैखिक) का उपयोग किया है, लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या ऐसा करने के अन्य तरीके हैं (मशीन सीखने का उपयोग करके)। मशीन लर्निंग …

11 machine-learning  mixed-model 

हाल ही में, हमने अवशिष्ट तंत्रिका नेट के उद्भव को देखा, जिसमें, प्रत्येक परत में एक कम्प्यूटेशनल मॉड्यूल और एक शॉर्टकट कनेक्शन होता है, जो परत को इनपुट को संरक्षित करता है जैसे कि ith लेयर का आउटपुट प्रदर्शित करता है: नेटवर्क अवशिष्ट सुविधाओं को निकालने की अनुमति देता है …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

मैंने पहले एक एमएल कोर्स लिया है, लेकिन अब जब मैं अपनी नौकरी में एमएल संबंधित परियोजनाओं के साथ काम कर रहा हूं, तो मैं वास्तव में इसे लागू करने के लिए काफी संघर्ष कर रहा हूं। मुझे यकीन है कि जो सामान मैं कर रहा हूं, उस पर पहले …

11 machine-learning  references  train  application 

मैं बैच नॉर्मलाइज़ेशन पेपर [1] पढ़ रहा था और इसमें एक सेक्शन था, जो एक उदाहरण से गुजरता है, यह दिखाने की कोशिश करता है कि क्यों नॉर्मलाइज़ेशन को ध्यान से करना पड़ता है। मैं ईमानदारी से समझ नहीं पा रहा हूं कि उदाहरण कैसे काम करता है और मैं …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

क्या किसी ने यह सत्यापित करने की कोशिश की है कि ElasticNetपायथन glmnetमें आर -ए- नेट के साथ एक लोचदार नेट मॉडल फिट करना और उसी डेटा सेट पर आर में समान अंकगणितीय परिणाम उत्पन्न करता है? मैं मापदंडों के कई संयोजनों के साथ प्रयोग कर रहा हूं (चूंकि दोनों …

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