machine-learning

5गर्मी

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के साथ एक कस्टम svm कर्नेल मैट्रिक्स बनाएं मुझे एक समर्थन वेक्टर मशीन मॉडल को प्रशिक्षित करना है और मैं प्रीसेट वाले (जैसे आरबीएफ, पॉली, ईसीसी) की बजाय कस्टम कर्नेल मैट्रिक्स का उपयोग करना चाहता हूं।

9गर्मी

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चयन ग और गामा मूल्य

हाय मैं ग्रिड खोज और पार सत्यापन का उपयोग करते हुए एसएमओ, जिसमें मेरी गिरी RBF है, का उपयोग करते हुए अब मैं ग और सिग्मा मूल्यों का चयन करना चाहते SVM वर्गीकरण, प्रदर्शन कर रहा हूँ, मैं कर्नेल नया हू

74गर्मी

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बैकप्रोपैगेशन तंत्रिका नेटवर्क में एक nonlinear सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग क्यों किया जाना चाहिए?

मैं तंत्रिका नेटवर्क पर कुछ चीजें पढ़ रहा हूं और मैं एक परत परत तंत्रिका नेटवर्क के सामान्य सिद्धांत को समझता हूं। मैं अतिरिक्त परतों की आवश्यकता को समझता हूं, लेकिन nonlinear सक्रियण कार्यों का उपयोग

6गर्मी

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गॉसियन नाइव बेयस लागू करें

मैं अंक के वर्गीकरण के लिए सी # में गॉसियन नाइव बेयस को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास ने पहले भाग (http://www.statsoft.com/textbook/naive-bayes-classifier/) संभाव्यता भाग को लागू किया है, ले

27गर्मी

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जटिलता या प्रदर्शन की तुलना में विभिन्न निर्णय पेड़ एल्गोरिदम

मैं डेटा खनन और अधिक सटीक, निर्णय पेड़ों पर शोध कर रहा हूं। मुझे पता है कि अगर वहाँ एक निर्णय वृक्ष के निर्माण के लिए (या सिर्फ एक?) कई एल्गोरिदम हैं चाहते हैं, और जो जटिलता ऐसे प्रदर्शन के रूप में मा

46गर्मी

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एनएलटीके

में बेवकूफ बेयस प्रशिक्षित क्लासिफायर सेव करें मैं एक प्रशिक्षित वर्गीकृत को कैसे सहेजता हूं इस संबंध में थोड़ा उलझन में हूं। जैसा कि मैं हर बार एक क्लासिफायर को फिर से प्रशिक्षण देना चाहता हूं, मैं इ

5गर्मी

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एक बड़े डेटासेट पर यादृच्छिक वन

मेरे पास आर (1 एम + पंक्तियों द्वारा 1 एम + पंक्तियों) में एक बड़ा डेटासेट है जिसे मैं एक यादृच्छिक वन (randomForest पैकेज का उपयोग करके) को रिग्रेशन उद्देश्यों के लिए प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग करन

11गर्मी

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लॉजिकल फॉरेसी डिटेक्शन और/या प्राकृतिक-भाषा-प्रसंस्करण के साथ पहचान

क्या टेक्स्ट में त्रुटिपूर्ण तार्किक तर्कों का पता लगाने के लिए अस्तित्व में कोई पैकेज या पद्धति है? मैं ऐसी चीज की उम्मीद कर रहा था जो एक अकादमिक सेटिंग (जैसे लॉजिक क्लास) में लिखा गया पाठ के लिए काम

5गर्मी

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एडोबोस्ट एल्गोरिदम

की मूल समझ मैं एक मशीन सीखने वाली नौसिखिया हूं जो यह समझने की कोशिश कर रही है कि एडोबूस्ट कैसे काम करता है। मैं कई लेख समझा पढ़ा है कैसे Adaboost सेट के उपयोग की कमजोर * classifiers * एक मजबूत वर्गीका

5गर्मी

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टेक्स्ट वर्गीकरण में एक विशेषता के रूप में नामित इकाइयां?

मौजूदा टेक्स्ट वर्गीकरण (पर्यवेक्षित) तकनीकों के साथ हम पाठ में नामांकित संस्थाओं (एनई) को प्रशिक्षण और परीक्षण में एक विशेषता के रूप में क्यों नहीं मानते हैं? क्या आपको लगता है कि हम एक सुविधा के रूप