सांख्यिकी और बिग डेटा supervised-learning

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सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग में क्लास असंतुलन

यह सामान्य रूप से एक प्रश्न है, किसी विधि या डेटा सेट के लिए विशिष्ट नहीं है। हम सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग में एक वर्ग असंतुलन की समस्या से कैसे निपटते हैं, जहां 0 की संख्या 90% के आसपास है और 1 की संख्या आपके डेटासेट में लगभग 10% है। क्या …

47 machine-learning unbalanced-classes supervised-learning

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GradientDescentOptimizer और AdamOptimizer (TensorFlow) के बीच अंतर?

मैंने TensorFlow में एक साधारण MLP लिखा है जो XOR-Gate मॉडलिंग कर रहा है । के लिए: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] यह निम्नलिखित उत्पादन करना चाहिए: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] नेटवर्क में एक इनपुट परत, एक छिपी हुई परत और 2, 5 …

45 machine-learning neural-networks error gradient-descent supervised-learning

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Softmax_cross_entropy_with_logs सॉफ्टमैक्स_क्रॉस_एंट्रोपि_विथ_लॉग्स_v2 से कैसे अलग है?

विशेष रूप से, मुझे लगता है कि मैं इस कथन के बारे में आश्चर्यचकित हूं: TensorFlow के भविष्य के प्रमुख संस्करण ग्रेडिएंट्स को डिफ़ॉल्ट रूप से बैकप्रॉप पर लेबल इनपुट में प्रवाहित करने की अनुमति देंगे। जिसका उपयोग करने पर दिखाया जाता है tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits। एक ही संदेश में यह मेरे …

41 machine-learning supervised-learning tensorflow backpropagation

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फीचर वेक्टर पाने के लिए, पूरे दस्तावेज़ में शब्द एम्बेडिंग लागू करें

मैं पर्यवेक्षित सीखने के साथ उपयोग के लिए उपयुक्त एक फीचर वेक्टर में दस्तावेज़ को मैप करने के लिए एम्बेडिंग शब्द का उपयोग कैसे करूं? एक शब्द प्रत्येक शब्द को एक वेक्टर v , R d में मैप करता है , जहां d कुछ नॉट -बहुत-बड़ी संख्या (जैसे, 500) है। …

38 classification natural-language supervised-learning word2vec word-embeddings

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क्या कोई पर्यवेक्षण-सीखने की समस्या है जो (गहरी) तंत्रिका नेटवर्क स्पष्ट रूप से किसी भी अन्य तरीकों से बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सकती है?

मैंने देखा है कि लोगों ने एसवीएम और कर्नेल पर बहुत प्रयास किए हैं, और वे मशीन लर्निंग में एक स्टार्टर के रूप में बहुत दिलचस्प लगते हैं। लेकिन अगर हम उम्मीद करते हैं कि लगभग-हमेशा हम न्यूरल नेटवर्क के मामले में बेहतर समाधान पा सकते हैं, तो इस युग …

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सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसपर्विस्ड लर्निंग और रीइनफोर्समेंट लर्निंग: वर्कफ्लो बेसिक्स

पर्यवेक्षित अध्ययन 1) एक मानव इनपुट और आउटपुट डेटा के आधार पर एक क्लासिफायरियर बनाता है 2) उस क्लासिफायरियर को डेटा के प्रशिक्षण सेट के साथ प्रशिक्षित किया जाता है 3) उस क्लासिफायर का परीक्षण डेटा के परीक्षण सेट के साथ किया जाता है 4) उत्पादन संतोषजनक है तो तैनाती …

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आंकड़ों और मशीन सीखने में दो समूहों के बीच भेद: परिकल्पना परीक्षण बनाम वर्गीकरण बनाम क्लस्टरिंग

मान लें कि मेरे पास दो डेटा समूह हैं, ए और बी (प्रत्येक में 200 नमूने और 1 सुविधा वाले) लेबल हैं, और मैं जानना चाहता हूं कि क्या वे अलग हैं। मैं कर सकता: a) यह देखने के लिए कि क्या वे सांख्यिकीय रूप से भिन्न हैं, एक सांख्यिकीय …

29 machine-learning hypothesis-testing t-test unsupervised-learning supervised-learning

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अप्रशिक्षित, पर्यवेक्षित और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण

मशीन लर्निंग के संदर्भ में, क्या अंतर है अप्रशिक्षित शिक्षा पर्यवेक्षित शिक्षण और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा? और देखने के लिए कुछ मुख्य एल्गोरिथम दृष्टिकोण क्या हैं?

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दैनिक समय श्रृंखला विश्लेषण

मैं समय श्रृंखला विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं और इस क्षेत्र में नया हूं। मेरे पास 2006-2009 की एक घटना की दैनिक गिनती है और मैं इसके लिए एक समय श्रृंखला मॉडल फिट करना चाहता हूं। यहां मैंने जो प्रगति की है वह है: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) …

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प्रशिक्षण के रूप में केवल सकारात्मक मामलों के साथ परिणाम की भविष्यवाणी कैसे करें?

सरलता के लिए, मान लीजिए कि मैं स्पैम / नॉन-स्पैम ईमेल के क्लासिक उदाहरण पर काम कर रहा हूं। मेरे पास 20000 ईमेल का एक सेट है। इनमें से, मुझे पता है कि 2000 स्पैम हैं, लेकिन मेरे पास नॉट-स्पैम ईमेल का कोई उदाहरण नहीं है। मैं भविष्यवाणी करना चाहता …

21 machine-learning predictive-models unsupervised-learning supervised-learning semi-supervised

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अर्ध-पर्यवेक्षित सीखने में कई गुना धारणा क्या है?

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि अर्ध-पर्यवेक्षित सीखने में कई गुना धारणा का क्या मतलब है। क्या कोई सरल तरीके से समझा सकता है? मैं इसके पीछे अंतर्ज्ञान प्राप्त नहीं कर सकता। यह कहता है कि आपका डेटा एक उच्च-आयामी स्थान में एम्बेडेड कम-आयामी कई गुना …

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देखरेख सुदृढीकरण सीखने का एक सबसेट सीखा है?

ऐसा लगता है कि पर्यवेक्षित अधिगम की परिभाषा एक विशेष प्रकार के रिवार्ड फंक्शन के साथ सुदृढीकरण सीखने का एक उप-समूह है, जो कि लेबल डेटा पर आधारित है (जैसा कि पर्यावरण में अन्य जानकारी के विपरीत है)। क्या यह एक सटीक चित्रण है?

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क्या * एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है?

जैसा कि हम तंत्रिका नेटवर्क साहित्य में तल्लीन करते हैं , हमें न्यूरोमॉर्फिक टोपोलॉजी ("न्यूरल-नेटवर्क"-समान आर्किटेक्चर) के साथ अन्य तरीकों की पहचान करने के लिए मिलता है। और मैं यूनिवर्सल अपीयरेंस प्रमेय के बारे में बात नहीं कर रहा हूं । उदाहरण नीचे दिए गए हैं। फिर, यह मुझे आश्चर्यचकित …

15 machine-learning neural-networks deep-learning unsupervised-learning supervised-learning

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मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए भविष्यवाणी अंतराल

मैं जानना चाहता हूं कि क्या नीचे वर्णित प्रक्रिया वैध / स्वीकार्य और उपलब्ध कोई औचित्य है। यह विचार: पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम डेटा के बारे में अंतर्निहित संरचनाओं / वितरणों को नहीं मानते हैं। दिन के अंत में वे आउटपुट पॉइंट अनुमान लगाते हैं। मैं किसी भी तरह अनुमानों की …

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पर्यवेक्षित आयामीता में कमी

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

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