मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग से संबंधित सामान्य शब्द

• नमूनाकरण:

  • Simple Random Sampling (सरल यादृच्छिक नमूनाकरण)
  • OfflineSampling (ऑफ़लाइन नमूनाकरण)
  • ऑनलाइन सैंपलिंग (ऑनलाइन नमूनाकरण)
  • Ratio-based Sampling (अनुपात आधारित नमूनाकरण)
  • Acceptance-Rejection Sampling (स्वीकृति-अस्वीकृति नमूनाकरण)
  • Importance Sampling (महत्व नमूनाकरण)
  • MCMC ((MarkovChain Monte Carlo मार्कोव मोंटे कार्लो नमूनाकरण एल्गोरिथ्मः मेट्रोपोलिस-हैस्टिंग और गिब्स) ।

• क्लस्टरिंग (clustering):

  • K-Means，
  • K-Mediods，
  • K-Means का एक सेकंड
  • FK-Means，
  • Canopy，
  • स्पेक्ट्रल-के-मीन्स (Spectral-KMeans)
  • GMM-EM (मिश्रित Gaussian मॉडल - अधिकतम करने के लिए एल्गोरिदम की उम्मीद)
  • K-Pototypes, CLARANS (विभाजन के आधार पर)
  • BIRCH (स्तर के आधार पर)
  • CURE (स्तर के आधार पर)
  • DBSCAN (घनत्व के आधार पर)
  • CLIQUE ((घनत्व आधारित और जाली आधारित)) ।

• Classification&Regression (वर्गीकरण और प्रतिगमन):

  • LR (रैखिक प्रतिगमन)
  • LR (लॉजिस्टिक रिग्रेशन)
  • SR{Softmax Regression} (सॉफ्टमैक्स रिग्रेशन)
  • GLM (Generalized Linear Model) एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल है।
  • RR{Ridge Regression रिग्रेशन/L2 रेगुलर मिनिमम द्विगुणित रिग्रेशन),
  • LASSO ((Least Absolute Shrinkage andSelectionator Operator L1 ध्रुवीय न्यूनतम द्विगुणित वापसी),
  • आरएफ (Random Forest) के अनुसार,
  • DT (DecisionTree) ने कहा, “यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण निर्णय है।
  • GBDT (ग्रेडिएंट बूस्टिंग डिसीजन ट्री)
  • CART (Classification And Regression Tree) एक वर्गीकरण और प्रतिगमन वृक्ष है।
  • यह भी पढ़ेंः “अफगानिस्तान में एक और हादसा” (अंग्रेज़ी में)
  • SVM(Support VectorMachine)，
  • KF ((KernelFunction कोर फ़ंक्शन PolynomialKernel Function बहुपद कोर फ़ंक्शन
  • Guassian KernelFunction Guassian KernelFunction/Radial BasisFunction RBF रेडियल बेसिस फंक्शन
  • String KernelFunction स्ट्रिंग कर्नेल फ़ंक्शन)
  • NB ((Naive Bayes),BN ((Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ Belief Network बेयज़ियन नेटवर्क/ बेयज़ियन विश्वास नेटवर्क/ विश्वास नेटवर्क),
  • LDA ((Linear Discriminant Analysis/Fisher) Linear Discriminant Analysis/Fisher
  • EL ((Ensemble Learning) Boosting, Bagging, Stacking को एकीकृत करता है, जो कि एक प्रकार का एकीकरण है।
  • AdaBoost (अनुकूली संवर्धन)
  • MEM (अधिकतम एन्ट्रोपी मॉडल) ।

• Effectiveness Evaluation (प्रभाविता मूल्यांकन):

  • Confusion Matrix (कन्फ्यूजन मैट्रिक्स)
  • Precision (सटीकता), Recall (रिकॉल दर),
  • Accuracy (सटीकता), F-score (एफ स्कोर),
  • आरओसी वक्र, एयूसी, एयूसी क्षेत्र
  • LiftCurve (लिफ्ट वक्र), KS Curve (केएस वक्र)

• PGM (संभावित ग्राफिकल मॉडल):

  • BN ((Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ BeliefNetwork) बेयज़ियन नेटवर्क/बेयज़ियन विश्वास नेटवर्क/विश्वास नेटवर्क)
  • इस पोस्ट को पोस्ट करने के बाद, मैं अपने ब्लॉग पर एक टिप्पणी लिख रहा हूं।
  • HMM (HiddenMarkov Model) एक गुप्त मार्कोव मॉडल है, जो दुनिया भर के वैज्ञानिकों के लिए बहुत उपयोगी है।
  • MEMM (अधिकतम एंट्रोपी मार्कोव मॉडल)
  • CRF (सशर्त यादृच्छिक क्षेत्र)
  • MRF (मार्कोव रैंडम फील्ड)

• NN (न्यूरल नेटवर्क):

  • ANN (आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क)
  • BP ((Error BackPropagation त्रुटि का उल्टा प्रसार)

• DeepLearning

  • ऑटो-एन्कोडर
  • SAE (Stacked Auto-encoders) - स्टैक्ड ऑटो-एन्कोडर्स, जो कि स्टैक्ड ऑटो-एन्कोडर्स हैं।
  • Sparse Auto-encoders स्वचालित एन्कोडर को कम करता है
  • Denoising Auto-encoders - डीनोइजिंग ऑटो-एन्कोडर्स
  • Contractive Auto-encoders (संकुचित स्वतः एन्कोडर)
  • आरबीएम (Restricted Boltzmann Machine) एक सीमित बोल्ज़मैन मशीन है।
  • डीबीएन (Deep Belief Network) के अनुसार, “हमारे पास इस तरह की जानकारी नहीं है।
  • सीएनएन के अनुसार, यह एक प्रकार का “विघटनकारी तंत्रिका नेटवर्क” है, और यह “विघटनकारी तंत्रिका नेटवर्क” के रूप में जाना जाता है।
  • Word2Vec (शब्द वेक्टर सीखने का मॉडल)

• DimensionalityReduction (आकार में कमी):

  • LDA LinearDiscriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant रैखिक भेदभाव विश्लेषण/फिशर रैखिक भेदभाव
  • पीसीए (प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस)
  • ICA (Independent Component Analysis) स्वतंत्र घटक विश्लेषण है।
  • SVD (Singular Value Decomposition) एक विशेष मूल्य अवशोषण है।
  • FA ((FactorAnalysis कारक विश्लेषण विधि) ।

• टेक्स्ट माइनिंग (Text Mining):

  • वेक्टर स्पेस मॉडल (VSM)
  • Word2Vec (वर्ड वेक्टर लर्निंग मॉडल)
  • TF: टर्म फ्रीक्वेंसी (Term Frequency)
  • TF-IDF ((Term Frequency-Inverse DocumentFrequency) शब्द आवृत्ति-उल्टा दस्तावेज़ आवृत्ति), जो कि एक प्रकार का शब्द आवृत्ति है, जो कि एक प्रकार का शब्द आवृत्ति है, जो कि एक प्रकार का शब्द आवृत्ति है।
  • MI ((MutualInformation) के अनुसार, यह एक प्रकार का “म्यूचुअल इंफॉर्मेशन” है।
  • ECE (Expected Cross Entropy) के अनुसार, “एक व्यक्ति के लिए एक क्रॉस एंट्रॉपी की उम्मीद है, और एक व्यक्ति के लिए एक क्रॉस एंट्रॉपी है।
  • QEMI (दूसरी सूचना तालिका)
  • IG ((InformationGain) सूचना का लाभ)
  • IGR (सूचना लाभ अनुपात)
  • क्या आप जानते हैं कि किस देश में सबसे कम जनसंख्या है?
  • x2 सांख्यिकी
  • TEW (TextEvidence Weight) टेक्स्ट साक्ष्य का वजन है।
  • OR{Odds Ratio} के बारे में
  • N-Gram Model，
  • LSA (Latent Semantic Analysis) का मतलब है “अंतर्निहित शब्दार्थ विश्लेषण” या “अंतर्निहित शब्दार्थ विश्लेषण”।
  • PLSA ((ProbabilisticLatent Semantic Analysis) संभावनाओं के आधार पर संभावित शब्दार्थ विश्लेषण)
  • LDA ((Latent DirichletAllocation संभावित डिरिचलेट मॉडल) ।

• एसोसिएशन माइनिंगः

  • Apriori，
  • FP-growth (Frequency Pattern Tree Growth) एक प्रकार का फ़्रीक्वेंसी पैटर्न ट्री ग्रोथ एल्गोरिथ्म है।
  • AprioriAll，
  • Spade。

• Recommendation Engine (अनुशंसा इंजन):

  • DBR (डेमोग्राफिक-आधारित अनुशंसा)
  • CBR (Context-basedRecommendation) - संदर्भ-आधारित अनुशंसाएँ (CBR) - संदर्भ-आधारित अनुशंसाएँ (CBR) - संदर्भ-आधारित सिफारिशें (CBR)
  • CF (सामूहिक फ़िल्टरिंग)
  • यूसीएफ (यूजर-आधारित सहयोगी फ़िल्टरिंग अनुशंसा), यूसीएफ (यूजर-आधारित सहयोगी फ़िल्टरिंग अनुशंसा), यूसीएफ (यूजर-आधारित सहयोगी फ़िल्टरिंग अनुशंसा), यूसीएफ (यूजर-आधारित सहयोगी फ़िल्टरिंग अनुशंसा), यूसीएफ (यूजर-आधारित सहयोगी फ़िल्टरिंग अनुशंसा) ।
  • आईसीएफ (आईटम-आधारित सहयोगी फ़िल्टरिंग अनुशंसा) ।

• Similarity Measure&Distance Measure (समानता माप और दूरी माप):

  • यूक्लिडियन दूरी
  • यह एक ऐसा समय है जब हम एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकते हैं।
  • चेबीशेव दूरी (चेबीशेव दूरी)
  • MinkowskiDistance (मिनकोव्स्की दूरी) एक ऐसा शब्द है जिसका अर्थ है “मिनकोव्स्की दूरी”।
  • मानकीकृत यूक्लिडियन दूरी (Standardized Euclidean Distance)
  • इस वीडियो में, हम आपको बता रहे हैं कि किस तरह से यह घटना घटी।
  • और यह एक बहुत ही अजीब बात है।
  • HammingDistance/Edit Distance (हैमिंग दूरी/संपादन दूरी)
  • JaccardDistance (जैकार्ड दूरी)
  • Correlation Coefficient Distance (संपर्क गुणांक दूरी)
  • यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण विषय है।
  • KL ((Kullback-Leibler Divergence KL फैलाव / सापेक्ष एंट्रोपी अपेक्षाकृत कम)

• Feature Selection (विशेषता चयन एल्गोरिदम):

  • Mutual Information (आपसी जानकारी)
  • DocumentFrequence (दस्तावेज़ आवृत्ति)
  • Information Gain (सूचना लाभ)
  • चि-स्क्वायर टेस्ट
  • Gini (गिनी गुणांक)

• Outlier Detection (असामान्य बिंदु का पता लगाने के लिए एल्गोरिथ्म):

  • “मैंने अपने जीवन में एक बार भी ऐसा नहीं किया है।
  • Distance-based (दूरी-आधारित)
  • और यह भी कि यह कैसे काम करता है।
  • Clustering-based (क्लस्टरिंग आधारित) ।

• Learning to Rank (शिक्षा के आधार पर रैंक):

  • Pointwise：McRank；
  • Pairwise：RankingSVM，RankNet，Frank，RankBoost；
  • Listwise：AdaRank，SoftRank，LamdaMART。