machine-learning पर टैग किए गए जवाब

क्या एक सटीक रिकॉल वक्र पर "इष्टतम" ऑपरेशन बिंदु निर्धारित करने के लिए कोई मानक विधि है ? (अर्थात, वक्र पर बिंदु का निर्धारण जो सटीक और याद के बीच एक अच्छा व्यापार-प्रदान करता है) धन्यवाद

11 machine-learning  precision-recall 

मैं विधि चयन (नोट: मॉडल चयन नहीं) के लिए सैद्धांतिक ढांचे में देख रहा हूं और बहुत कम व्यवस्थित, गणितीय रूप से प्रेरित काम पाया है। 'मेथड सिलेक्शन' से मेरा मतलब किसी समस्या, या समस्या के प्रकार के संबंध में उचित (या बेहतर, इष्टतम) विधि को भेदने के लिए एक …

11 machine-learning  methodology  theory 

इसलिए मैंने फेसबुक के नबी के बारे में जो पढ़ा है, वह यह है कि यह मूल रूप से टाइम सीरीज़ को ट्रेंड और सीज़न में तोड़ता है। उदाहरण के लिए, एक योजक मॉडल के रूप में लिखा जाएगा: y( t ) = जी( t ) + s ( t …

11 regression  machine-learning  time-series  prophet 

एसवीएम की मेरी समझ यह है कि यह एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR) के समान है, अर्थात सुविधाओं का एक भारित योग सिग्मॉइड फ़ंक्शन को एक वर्ग से संबंधित होने की संभावना प्राप्त करने के लिए दिया जाता है, लेकिन इसके बजाय क्रॉस-एन्ट्रॉपी (लॉजिस्टिक) नुकसान समारोह, प्रशिक्षण काज नुकसान का उपयोग …

11 machine-learning  logistic  svm 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

मेरे पास शब्दों की एक सूची है, जो विभिन्न स्वनिर्धारित श्रेणियों से संबंधित हैं। प्रत्येक श्रेणी का अपना एक पैटर्न होता है (उदाहरण के लिए किसी के पास विशेष वर्णों के साथ एक निश्चित लंबाई होती है, अन्य वर्ण मौजूद होते हैं जो केवल "शब्द", ...) की इस श्रेणी में …

11 machine-learning  classification  similarities  supervised-learning 

मैं पीछे प्रसार का उपयोग करके, वर्गीकरण के लिए एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। विशेष रूप से, मैं Tensor Flow पुस्तकालय का उपयोग करके, छवि वर्गीकरण के लिए एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहा हूं। प्रशिक्षण के दौरान, मैं कुछ अजीब …

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

हाल ही में, मैं पहनावा सीखने के रूप में मॉडल स्टैकिंग में दिलचस्पी ले रहा हूं। विशेष रूप से, मैंने कुछ खिलौना डेटासेट्स के साथ प्रतिगमन समस्याओं के लिए थोड़ा प्रयोग किया है। मैंने मूल रूप से व्यक्तिगत "स्तर 0" रजिस्टरों को लागू किया है, प्रत्येक रेजिस्टर के आउटपुट भविष्यवाणियों …

11 machine-learning  ensemble  stacking 

उस लेयर के फिल्टर से जुड़े लेयर पर एक्टिवेशन मैप्स कैसे हैं? मैं फ़िल्टर और सक्रियण मानचित्र के बीच एक संवैधानिक संचालन करने के बारे में नहीं पूछ रहा हूं, मैं इन दोनों के संपर्क के प्रकार के बारे में पूछ रहा हूं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप …

11 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network 

मैं सोच रहा था कि क्या बैकप्रॉपैगैशन का उपयोग करके एक एसवीएम (एक रैखिक कहो, चीजों को आसान बनाने के लिए) को प्रशिक्षित करना संभव था? वर्तमान में, मैं एक रोड ब्लॉक में हूं, क्योंकि मैं केवल क्लासिफायर के आउटपुट को लिखने के बारे में सोच सकता हूं f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b))f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b)) f(\mathbf{x};\theta,b) …

11 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

यह स्कैडिट ग्रैडिएंटबॉस्टिंग का द्विपद अवमूल्यन हानि कार्य है, def __call__(self, y, pred, sample_weight=None): """Compute the deviance (= 2 * negative log-likelihood). """ # logaddexp(0, v) == log(1.0 + exp(v)) pred = pred.ravel() if sample_weight is None: return -2.0 * np.mean((y * pred) - np.logaddexp(0.0, pred)) else: return (-2.0 / …

11 machine-learning  scikit-learn  boosting  loss-functions 

मैं समझता हूं कि तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) को कुछ अनुमानों (नेटवर्क और फ़ंक्शन दोनों पर अनुमानित) के तहत दोनों कार्यों और उनके डेरिवेटिव के लिए सार्वभौमिक सन्निकटन माना जा सकता है। वास्तव में, मैंने सरल, अभी तक गैर-तुच्छ कार्यों (जैसे, बहुपद) पर कई परीक्षण किए हैं, और ऐसा लगता है …

11 machine-learning  neural-networks  function  derivative 

तंत्रिका नेटवर्क के साथ एक ऑटोएन्कोडर को लागू करते समय, अधिकांश लोग सिग्माइड को सक्रियण फ़ंक्शन के रूप में उपयोग करेंगे। क्या हम इसके बजाय ReLU का उपयोग कर सकते हैं? (चूँकि ReLU की ऊपरी सीमा की कोई सीमा नहीं है, मूल रूप से इसका मतलब है कि इनपुट छवि …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  autoencoders 

मुझे इस वाक्य को समझने में परेशानी हो रही है: पहला प्रस्तावित आर्किटेक्चर फीडफोर्वर्ड एनएनएलएम के समान है, जहां गैर-लीनियर छिपी हुई परत को हटा दिया जाता है और सभी शब्दों के लिए प्रोजेक्शन लेयर को साझा किया जाता है (न केवल प्रोजेक्शन मैट्रिक्स); इस प्रकार, सभी शब्द एक ही …

11 machine-learning  neural-networks  natural-language  word-embeddings  language-models 

मैं विशेष रूप से वर्गीकरण कार्यों और विशेष रूप से Adaboost के लिए एल्गोरिदम को बढ़ावा देने पर थोड़ा पढ़ रहा हूं। मैं समझता हूं कि Adaboost का उद्देश्य कई "कमजोर शिक्षार्थियों" को लेना है, और प्रशिक्षण डेटा पर पुनरावृत्तियों के सेट के माध्यम से, कक्षाओं का अनुमान लगाने के …

11 machine-learning  classification  algorithms  boosting