machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मुझे लगता है कि बूस्टिंग ट्री मॉडल में 3 ट्यूनिंग पैरामीटर हैं, अर्थात पेड़ों की संख्या (पुनरावृत्तियों की संख्या) संकोचन पैरामीटर विभाजन की संख्या (प्रत्येक घटक पेड़ों का आकार) मेरा सवाल यह है: ट्यूनिंग मापदंडों में से प्रत्येक के लिए, मुझे इसका इष्टतम मूल्य कैसे खोजना चाहिए? और कौन सी …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

मैं उन वस्तुओं के समूहों की भविष्यवाणी करना चाह रहा हूं जो कोई खरीदेगा ... यानी, मेरे पास कई, कॉलिनियर पर निर्भर चर हैं। 7 वस्तुओं में से प्रत्येक को खरीदने की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए 7 या इतने स्वतंत्र मॉडल के निर्माण के बजाय, और फिर परिणामों …

9 r  machine-learning  multivariate-analysis 

एक वर्गीकरण समस्या को हल करने के लिए एक विशिष्ट दृष्टिकोण उम्मीदवार मॉडल के एक वर्ग की पहचान करना है, और फिर क्रॉस सत्यापन जैसे कुछ प्रक्रिया का उपयोग करके मॉडल का चयन करना है। आमतौर पर कोई भी मॉडल को सबसे अधिक सटीकता के साथ चुनता है, या कुछ …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules 

मेरे पास विभिन्न सेंसरों से कई उपग्रह रेखापुंज चित्र उपलब्ध हैं। इनमें से, मोटे लोगों के पास एक बहुत ही प्रचुर अस्थायी समाधान है। मध्यम रिज़ॉल्यूशन रेज़र में अधिग्रहण की तारीख कम होती है, लेकिन फिर भी कुछ डिग्री की जानकारी उपलब्ध होती है। महीन रिज़ॉल्यूशन वाले लोगों के पास …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  multivariate-regression 

प्रश्न : क्या एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल के एक समझदार कार्यान्वयन के नीचे सेट-अप है? मेरे पास 108,000प्रेक्षणों का एक डेटा सेट है (100 दिनों के दौरान लिया गया है) और 2000पूरे अवलोकन समय-अवधि में लगभग घटनाएँ हैं। डेटा नीचे दिए गए चित्र की तरह दिखता है जहां मनाया …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  markov-chain  hidden-markov-model 

स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इन दिनों चर्चा की तरह लग रहे हैं। हर कंपनी बड़े डेटा की कमी नहीं कर रही है । क्या कोई पाठ्यपुस्तक है जो इस बात पर चर्चा करती है कि मैप-रिड्यूस जैसे समानांतर आर्किटेक्चर का उपयोग करके किस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को स्केल किया जा …

9 machine-learning  large-data 

यह शायद एक मूर्खतापूर्ण सवाल हो सकता है, लेकिन जब कैरेट वाला मॉडल बनाते हैं और कुछ का उपयोग करते हुए LOOCV(या उससे भी अधिक) LGOCV, तो ट्रेन और परीक्षण सेट में डेटा को विभाजित करने का क्या लाभ है, यदि यह अनिवार्य रूप से क्रॉस-मान्यता कदम है वैसे भी …

9 r  machine-learning  cross-validation  caret 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि एलडीए अन्य पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीकों के भीतर कैसे फिट बैठता है। एलडीए के बारे में मैंने यहां पहले ही एलडीए-एस्के के कुछ पोस्ट पढ़े हैं। मैं पहले से ही अवधारणात्मक से परिचित हूं, लेकिन अभी एलडीए सीख रहा हूं। एलडीए पर्यवेक्षित …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning 

मैं विभिन्न बिंदु अनुमान विधियों का अध्ययन कर रहा हूं और पढ़ता हूं कि जब एमएपी बनाम एमएल अनुमानों का उपयोग करते समय, जब हम "वर्दी पहले" का उपयोग करते हैं, तो अनुमान समान हैं। क्या कोई समझा सकता है कि पूर्व में "वर्दी" क्या है और कुछ (सरल) उदाहरण …

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांत और कम्प्यूटेशनल शिक्षण सिद्धांत के बीच क्या संबंध और मतभेद हैं ? क्या वे एक ही विषय के बारे में हैं? समान समस्याओं को हल करें, और समान विधियों का उपयोग करें? उदाहरण के लिए, पूर्व कहता है कि यह भविष्यवाणी (प्रतिगमन, वर्गीकरण, ...) का सिद्धांत है।

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मुझे यकीन नहीं है कि यह प्रश्न यहां पूरी तरह से उचित है, यदि नहीं, तो कृपया हटाएं। मैं अर्थशास्त्र में एक स्नातक छात्र हूं। एक प्रोजेक्ट के लिए जो सामाजिक बीमा में मुद्दों की जांच करता है, मेरे पास बड़ी संख्या में प्रशासनिक मामले की रिपोर्ट (> 200k) तक …

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मुझे पहले नाम, अंतिम नाम और जन्म वर्ष के आधार पर 2 डेटासेट में रिकॉर्ड जोड़ने का शौक है। यह EM एल्गोरिथ्म के साथ संभव हो सकता है, और यदि हां, तो कैसे? उदाहरण के रूप में 1 में निम्नलिखित रिकॉर्ड पर विचार करें: कार्ल मैकार्थी, 1967। मैं 2 के …

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ग्रेडिएंट डिसेंट के लिए इष्टतम सीखने की दर को कैसे निर्धारित किया जा सकता है? मैं सोच रहा हूँ कि अगर लागत फ़ंक्शन पिछले पुनरावृत्ति (एल्गोरिथ्म में कनवर्ट नहीं होगा) की तुलना में अधिक मान लौटाता है, तो मैं इसे स्वचालित रूप से समायोजित कर सकता हूं, लेकिन मुझे वास्तव …

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मैं बिशप द्वारा यह पुस्तक पैटर्न रिकॉग्निशन एंड मशीन लर्निंग पढ़ रहा था। मुझे रैखिक गतिशील प्रणाली की व्युत्पत्ति से संबंधित भ्रम था। एलडीएस में हम अव्यक्त चर को निरंतर मानते हैं। यदि Z अव्यक्त चर को दर्शाता है और X देखे गए चर को दर्शाता है पी (zn|zएन - …

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सहयोगी फ़िल्टरिंग समस्या पर विचार करें। हमारे पास मैट्रिक्स हैMMM आकार के #users * #items। Mi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1 अगर उपयोगकर्ता मुझे आइटम जे पसंद करता है, Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} = 0 अगर उपयोगकर्ता को आइटम j पसंद है और Mi,j=?Mi,j=?M_{i,j}=?अगर (i, j) जोड़ी के बारे में कोई डेटा नहीं है। हम भविष्यवाणी …

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