WEKA ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম ওয়েকা ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম একটি ওয়াকা প্ল্যাগ-ইন।
এখনই ডাউনলোড করুন

WEKA ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম র‌্যাঙ্কিং ও সারাংশ

WEKA ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম ট্যাগ

অ্যালগরিদম শ্রেণীবিভাগ ওয়াক্কা ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম Weka প্লাগ ইন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক

WEKA ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম বর্ণনা

WEKA ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম একটি ওয়াকা প্লাগ ইন। WEKA ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম একটি WEKA PLUGIITH-IN.IT একটি কৃত্রিম স্নায়বিক নেটওয়ার্ক (অ্যান) এবং কৃত্রিম ইমিউন সিস্টেম (এআইএস) ভিত্তিক শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদমগুলির জন্য উইকির জন্য (এআইএস) ভিত্তিক শ্রেণীবদ্ধকরণ অ্যালগরিদমগুলির জন্য বাস্তবায়ন সরবরাহ করে (জ্ঞান বিশ্লেষণের জন্য ওয়াইকাতো পরিবেশ) মেশিন লার্নিং ওয়ার্কবিনচ। ওয়েক প্ল্যাটফর্ম নির্বাচিত অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য নির্বাচিত হয়েছিল কারণ আমি এটিকে মুক্ত সফ্টওয়্যারের একটি চমৎকার টুকরা মনে করি। WEKA প্রকল্পটি এই প্রকল্পে প্রদত্ত অ্যালগরিদমগুলি চালানোর জন্য এবং ডাউনলোডে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। এটি একটি ওপেন সোর্স প্রজেক্ট (জিপিএল এর অধীনে প্রকাশিত) সুতরাং সোর্স কোডটি উপলব্ধ। ইমিউন স্বীকৃতি সিস্টেম (ARASS) · ক্লোনাল নির্বাচন অ্যালগরিদম (ক্লোনগেজ) · ইমিউনসোস -81 ওয়াটার কোয়ান্টাইজেশন শিখছে? একটি প্রতিযোগিতামূলক শিক্ষা অ্যালগরিদম স্ব-সংগঠিত মানচিত্র (SOM) অ্যালগরিদমের তত্ত্বাবধানে সংস্করণটি কোহোনিনের লক্ষ্যে একটি তত্ত্বাবধান করা সংস্করণ বলে মনে করেন kohonen · অ্যালগরিদমের লক্ষ্য একটি বর্গবুক ভেক্টরগুলির একটি হ্রাসকৃত সংখ্যা ব্যবহার করে একটি শ্রেণীর বিতরণকে আনুমানিক আনুমানিক হয় যেখানে অ্যালগরিদম শ্রেণীবদ্ধকরণ ত্রুটিগুলি হ্রাস করতে চায় · কোডবুক ভেক্টর একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর জন্য উদাহরণ হয়ে উঠেছে - শ্রেণী সীমানা প্রতিনিধিত্ব করার চেষ্টা করছে · অ্যালগরিদমটি ডেটাসেটের একটি স্থানোগ্রাফিক ক্রম গঠন করে না (সোম অ্যালগরিদমের মতোই LVQ এর স্পষ্ট আশেপাশের কোন ধারণা নেই) · অ্যালগরিদম 1986 সালে কোহোনেনের প্রস্তাবিত ছিল লেবেলযুক্ত ভেক্টর কোটাইজাইজেশনের উপর একটি উন্নতি হিসাবে Lgorithm শেখার অ্যালগরিদমগুলির নিউরাল নেটওয়ার্ক ক্লাসের সাথে যুক্ত, যদিও প্রচলিত ফিড-ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্কগুলির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্নভাবে কাজ করে, যা শেখার ভেক্টর পরিমাণকরণ অ্যালগরিদমের কিছু সুবিধা রয়েছে? মডেলটি অন্যান্য স্নায়বিক নেটওয়ার্ক কৌশলগুলির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত প্রশিক্ষিত হয় প্রচারণা · এটি শ্রেণীবদ্ধকরণ বা কল্পনা জন্য উপযুক্ত একটি ছোট সংখ্যক কোডবুক ভেক্টরগুলির একটি ছোট সংখ্যক সংখ্যক কোডবুক ভেক্টরগুলির একটি ছোট্ট ডেটাবেসগুলি হ্রাস করতে সক্ষম। একটি অর্থপূর্ণ দূরত্ব পরিমাপ ব্যবহার করে তুলনা করা হবে না · নিকটতম প্রতিবেশী কৌশলগুলির মতো কোডবইপুক ভেক্টরগুলির মাত্রাগুলির সংখ্যা সীমিত নয় · ইনপুট ডেটা স্বাভাবিকীকরণ প্রয়োজন নেই (স্বাভাবিকীকরণ উন্নতির গুণগত মানগুলি ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হলে সঠিকতা উন্নত করতে পারে) · অনুপস্থিত মানগুলির সাথে ডেটা পরিচালনা করতে পারে · উত্পন্ন মডেল ক্রমবর্ধমান আপডেট আপডেট করা যেতে পারে টুপি শেখার ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশন অ্যালগরিদমের কিছু অসুবিধা হয়? · সমস্ত গুণাবলীগুলির জন্য দরকারী দূরত্বের ব্যবস্থা তৈরি করতে সক্ষম হবেন (ইউক্লিডিয়ান সাধারণত সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়) · মডেল নির্ভুলতা মডেলের পাশাপাশি শিক্ষার প্রাথমিককরণের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল। প্যারামিটারগুলি ব্যবহৃত (লার্নিং রেট, ট্রেনিং ইটেশন, ইত্যাদি) · সঠিকতা প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের ক্লাস বন্টনের উপর নির্ভরশীল, বিশেষ মডেলগুলি নির্মাণের জন্য নমুনার একটি ভাল বন্টন করা দরকার · এটির জন্য কোডবুক ভেক্টরগুলির একটি ভাল সংখ্যা নির্ধারণ করা কঠিন দেওয়া সমস্যা

WEKA ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম সম্পর্কিত সফটওয়্যার