html मशीन लर्निंग में डेटा बैलेंसिंग को समझना सामग्री तालिका परिचय संतुलित डेटा का महत्व असंतुलित डेटा के कारण समस्याएँ डेटा विभाजन से पहले सर्वोत्तम प्रथाएँ डेटा बैलेंस करने की तकनीकें imblearn पुस्तकालय का उपयोग उन्नत तकनीकें निष्कर्ष परिचय वापस…
html मशीन लर्निंग में डेटा स्प्लिटिंग और फीचर स्केलिंग को समझना विषय सूची डेटा स्प्लिटिंग: प्रशिक्षण और परीक्षण सेट्स परीक्षण सेट क्या है? प्रशिक्षण सेट क्या है? टिपिकल स्प्लिट अनुपात scikit-learn के साथ डेटा स्प्लिटिंग लागू करना फीचर स्केलिंग: मानकीकरण…
html मशीन लर्निंग में फीचर चयन और एन्कोडिंग को समझना सामग्री तालिका फीचर चयन: अपने डाटा को सरल बनाना एन्कोडिंग: श्रेणीबद्ध डाटा को रूपांतरित करना सभी को साथ में लाना निष्कर्ष फीचर चयन: अपने डाटा को सरल बनाना फीचर चयन…
html पाइथन में गायब डेटा को संभालना: स्काईकिट-लर्न के SimpleImputer के साथ एक व्यापक मार्गदर्शिका विषय सूची गायब डेटा को समझना गायब डेटा को संभालने की रणनीतियाँ 1. पंक्तियों या स्तंभों को हटाना 2. गायब मानों को पूरक करना Scikit-Learn…
html मैट्रिक्स में महत्वपूर्ण अवधारणाओं को समझना: पहचान, प्रतिलोम, और ट्रांसपोज़ सामग्री सूची पहचान मैट्रिक्स परिभाषा और गुण सत्यापन उदाहरण प्रतिलोम मैट्रिक्स प्रतिलोम को समझना स्केलर शब्दों में प्रतिलोम मैट्रिक्स प्रतिलोम का उदाहरण मैट्रिक्स का ट्रांसपोज़ ट्रांसपोज़ क्या है? ट्रांसपोज़…
मशीन लर्निंग के लिए मैट्रिक्स संचालन में वेक्टर गुणा को समझना: एक व्यापक मार्गदर्शिका विषय सूची मैट्रिक्स गुणा का परिचय वेक्टर गुणा क्या है? मैट्रिक्स बनाम वेक्टर गुणा: एक तुलनात्मक विश्लेषण व्यावहारिक उदाहरण: कार माइलेज की भविष्यवाणी परिकल्पनाओं को परिभाषित…
मैट्रिक्स गुणन को समझना: एआई और मशीन लर्निंग में एक मौलिक सिद्धांत विषय सूची मैट्रिक्स गुणन की मूल बातें उत्पाद मैट्रिक्स की गणना पाइथन में मैट्रिक्स गुणन को लागू करना निष्कर्ष मैट्रिक्स गुणन की मूल बातें मैट्रिक्स गुणन के मूल…
html मूल मैट्रिक्स संचालन को समझना: जोड़, घटाव, और स्केलर संचालन विषय सूची 1. मैट्रिक्स जोड़ और घटाव 2. स्केलर संचालन निष्कर्ष 1. मैट्रिक्स जोड़ और घटाव परिभाषा: मैट्रिक्स जोड़ और घटाव ऐसे संचालन हैं जो दो मैट्रिक्स को उनके…
मैट्रिक्स को समझना: मशीन लर्निंग की नींव सामग्री सूची परिचय मैट्रिक्स क्या है? मशीन लर्निंग में मैट्रिक्स का महत्व मैट्रिक्स के आयाम और आकार मैट्रिक्स में इंडेक्सिंग मैट्रिक्स के प्रकार निष्कर्ष परिचय वापस आपका स्वागत है, मित्रों! मशीन लर्निंग के…
पायथन के साथ एक मजबूत टेक्स्ट क्लासिफायर बनाना: पाइपलाइनों और LinearSVC का उपयोग करना सामग्री सूची टेक्स्ट वर्गीकरण का परिचय डेटासेट अवलोकन पर्यावरण सेटअप डेटा पूर्व-संसाधन TF-IDF के साथ वेक्टरकरण मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाना मॉडल को प्रशिक्षित करना मॉडल प्रदर्शन…
Scikit-Learn के साथ एक प्रभावी टेक्स्ट क्लासिफायर बनाना: एक व्यापक मार्गदर्शिका मेटा विवरण: Scikit-Learn का उपयोग करके NLP के साथ टेक्स्ट वर्गीकरण में गहराई से जाएं। यह जानें कि टेक्स्ट डेटा को कैसे प्रीप्रोसेस करें, CountVectorizer और TfidfVectorizer का उपयोग…
html TF-IDF को समझना: शब्दावली आवृत्ति-प्रतिलोम दस्तावेज़ आवृत्ति के साथ पाठ विश्लेषण को सुदृढ़ करना प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र में, पाठ्य डेटा का प्रभावी रूप से विश्लेषण और समझना अत्यंत महत्वपूर्ण है। उपलब्ध अनेक तकनीकों में, शब्दावली आवृत्ति-प्रतिलोम…
html डॉक्यूमेंट टर्म मैट्रिक्स को समझना: एक व्यापक मार्गदर्शिका बिग डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में, पाठ्य डेटा को संख्यात्मक प्रारूप में परिवर्तित करना विभिन्न मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। इस परिवर्तित को प्राप्त करने के लिए…
html मशीन लर्निंग के साथ भावना विश्लेषण को अनलॉक करना: एक व्यापक मार्गदर्शिका आज के डिजिटल युग में, ग्राहकों की भावनाओं को समझना उन व्यवसायों के लिए अति महत्वपूर्ण है जो अपने उत्पादों और सेवाओं को बेहतर बनाने का प्रयास…
html प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) को समझना: एक गहन मार्गदर्शिका विषय सूची प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) क्या है? NLP क्यों महत्वपूर्ण है? प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के अनुप्रयोग भाषा अनुवाद चैटबॉट्स व्याकरण परीक्षक ईमेल फ़िल्टरिंग और स्पैम डिटेक्शन भावना विश्लेषण वाणी-से-पाठ…
html अप्पर कॉन्फिडेंस बाउंड (UCB) एल्गोरिदम में महारत: एक व्यापक मार्गदर्शिका हमारे अप्पर कॉन्फिडेंस बाउंड (UCB) एल्गोरिदम की गहन खोज में आपका स्वागत है, जो मल्टी-आर्मेड बैंडिट्स और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण रणनीति है। चाहे आप एक…
मल्टी-आर्म्ड बैंडिट समस्याओं में अपर कॉन्फिडेंस बाउंड (UCB) को समझना मेटा विवरण: मल्टी-आर्म्ड बैंडिट समस्याओं को हल करने में एक महत्वपूर्ण विधि, अपर कॉन्फिडेंस बाउंड (UCB) अल्गोरिदम की बारीकियों में डुबकी लगाएं। जानें कि कैसे UCB अन्वेषण और शोषण के…
खोज और शोषण का संतुलन: इष्टतम निर्णय-निर्माण के लिए रणनीतियाँ विषय सूची खोज और शोषण का परिचय केवल शोषण रणनीति केवल खोज रणनीति सही संतुलन बनाना: अपर कॉन्फिडेंस बाउंड (UCB) दृष्टिकोण UCB से आगे: लालची तंत्र और भविष्य के दिशा-निर्देश…
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को समझना: मल्टी-आर्मेड बैंडिट समस्या की खोज लेखक: चंद शेख तारीख: अक्टूबर 2023 विषय सूची रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का परिचय एक्सप्लोरेशन बनाम एक्सप्लोइटेशन दुविधा सिर्फ़ उपयोग रणनीति मल्टी-आर्मेड बैंडिट समस्या का परिचय मल्टी-आर्मेड बैंडिट समस्या क्या है? “मल्टी-आर्मेड बैंडिट”…
सुदृढीकरण शिक्षण का अन्वेषण: उन्नत कोडिंग परियोजनाओं में अंतर्दृष्टि सामग्री सूची AIMA रिपॉजिटरी बिल्ट-इन उदाहरण और सिमुलेशन प्रिंस और राजकुमारी खेल भूलभुलैया नेविगेशन उदाहरण कैसल समस्या को समझना व्यावहारिक प्रदर्शन पूरक संसाधन अंतिम विचार AIMA रिपॉजिटरी जब आप Google पर…
html रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को समझना: अवधारणाएं, अनुप्रयोग, और कार्यान्वयन सामग्री सूची रीइन्फोर्समेंट लर्निंग क्या है? रीइन्फोर्समेंट लर्निंग कैसे काम करता है रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग सेल्फ-ड्राइविंग कारें रूम्बा रोबोट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के व्यावहारिक उदाहरण पाथफाइंडिंग: प्रिंस और…
html डेंड्रोग्राम्स के साथ क्लस्टरिंग को समझना: एक व्यापक मार्गदर्शिका सामग्री तालिका समीक्षा: क्लस्टरिंग में ELBO विधि डेंड्रोग्राम क्या है? डेंड्रोग्राम बनाना: चरण-दर-चरण डेंड्रोग्राम का व्याख्या करना डेंड्रोग्राम्स के साथ क्लस्टरिंग को लागू करना व्यावहारिक अनुप्रयोग: मार्केटिंग रणनीति क्लस्टरिंग में…
html पायथन में K-मीन्स क्लस्टरिंग को समझना: एक चरण-दर-चरण गाइड सामग्री सूची डेटासेट का परिचय पुनरावृत्ति: एलबो मेथड K-मीन्स के साथ भविष्यवाणियाँ करना मैटप्लॉटलिब के साथ क्लस्टर्स का दृश्यांकन क्लस्टर्स की व्याख्या करना विशिष्ट क्लस्टर डेटा निकालना प्रायोगिक अनुप्रयोग: लक्षित…
html पाइथन में K-Means क्लस्टरिंग लागू करना: एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका क्लस्टरिंग एक मौलिक तकनीक है अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग में, जो डेटा बिंदुओं को उनकी अंतर्निहित समानताओं के आधार पर समूहित करने में सक्षम बनाती है। विभिन्न क्लस्टरिंग अल्गोरिदम के बीच,…
html के-मीन्स क्लस्टरिंग में महारत: एल्बो मेथड का उपयोग करके K का इष्टतम मान कैसे निर्धारित करें डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, के-मीन्स क्लस्टरिंग सबसे अधिक व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम में…