Author: Md. Anisur Rahman

  • পাইথন সহায়িকা

    পাইথন সহায়িকাতে তুমি মেশিন লার্নিংয়ের পাইথন কোডসমূহ দেখে নিতে পারো। এখানে তোমাদের জন্য পাইথন কোডকে সহজভাবে উপস্থাপন করা হয়েছে। চলো আমরা মজা করে পাইথন কোড শিখি। 🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍🐍

  • কে-নেয়ারেস্ট নেইবর (K-Nearest Neighbors)

    কে-নেয়ারেস্ট নেইবর (K-Nearest Neighbors, সংক্ষেপে KNN) হলো একটি সুপারভাইজ্ড লার্নিং অ্যালগরিদম যা ব্যবহার হয় ক্লাসিফিকেশন এবং রিগ্রেশন জন্য। এই অ্যালগরিদমের প্রধান ধারণা হলো প্রেডিক্ট করার জন্য একটি নতুন ডেটা পয়েন্ট, সেই ডেটা পয়েন্টের কাছাকাছি কতগুলো পূর্ববর্তী ডেটা পয়েন্ট আছে তাদের ক্লাস বা মান দেখে প্রেডিক্ট করা। কার্যপ্রণালী: কার্যকারিতা: হাইপারপ্যারামিটার: কে-নেয়ারেস্ট নেইবর এল্গরিদম সহজ এবং প্রভাবশালী…

  • লিনিয়ার রিগ্রেশন

    লিনিয়ার রিগ্রেশন দুই বা তার অধিক ভ্যারিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে বের করা হচ্ছে রিগ্রেশন। মেশিন লার্নিং অথবা স্ট্যাটিসটিক্সে এই সম্পর্ক ব্যবহার করে ফিউচার ভ্যালুর আউটকাম প্রিডিক্ট করা যায়। ভ্যারিয়েবল গুলোর মধ্যে সম্পর্ক সরল রেখা দিয়ে প্রকাশ করা হচ্ছে লিনিয়ার রিগ্রেশন। এখানে অ্যালগরিদম ভ্যারিয়েবল গুলোর মধ্যে একটা লাইন খুঁজে বের করে। যে লাইন সবচেয়ে নির্ভুল ভাবে…

  • নরমাল ডেটাসেট

    নরমাল ডেটাসেট ডিস্ট্রিবিউশন হল একটি স্ট্যাটিস্টিকাল ডিস্ট্রিবিউশন যা নরমাল বা গোসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশন নামেও পরিচিত। এটি এমন একটি ডিস্ট্রিবিউশন যেখানে ডেটা গুলির মাঝে মধ্যক(mean) ও আদর্শ বিচ্যুতি(Standard Deviation) একই হওয়া সম্ভব। পাইথনে numpy এর np.random.normal() ফাংশনটি ব্যবহার করে নরমাল ডিস্ট্রিবিউশন থেকে ডেটা মডেল তৈরী করা যায়। এটি দুটি প্রধান প্যারামিটার গ্রহণ করে: একটি উদাহরণ দেখানো যাক:

  • ইউনিফর্ম ডেটাসেট

    ইউনিফর্ম ডেটা হল এমন একটি ডেটা ডিস্ট্রিবিউশন যেখানে সম্ভাব্যতা প্রতিটি মান একই সমান হবে এবং তাদের মধ্যে কোন ধরনের বিশেষ প্রাধান্য থাকবে না। অর্থাৎ, একটি ইউনিফর্ম ডেটা সেটে প্রতিটি মানের সম্ভাব্যতা একই হবে এবং তারা একই ধরনের ডেটা স্ট্রাকচার নিয়ে গঠিত হয়। পাইথনে, ইউনিফর্ম ডেটা তৈরি করার জন্য random মডিউলের uniform() ফাংশন ব্যবহার করা হয়। এটি দুটি সীমানা দেয়…

  • মেশিন লার্নিং ধাপ

    ডাটা ও ডাটাসেট ডাটা সাইন্স এর মূল ভিত্তি ডাটাসেট। মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে ডাটা একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। মডেল ট্রেইনিং মেশিন লার্নিং এ মডেল ট্রেইনিং হলো দ্বিতীয় ধাপ। এখানে অ্যালগোরিদমের মডেল তৈরী করা হয়। মডেল টেস্টিং ও ফলাফল মেশিন লার্নিং এর শেষ ধাপ মডেল টেস্টিং ও ফলাফল। ডাটা থেকে ফলাফল তৈরী করা হয়। পরবর্তিতে আমরা পাইথন…

  • মেশিন লার্নিং টুলস

    In the ever-evolving world, the art of forging genuine connections remains timeless. Whether it’s with colleagues, clients, or partners, establishing a genuine rapport paves the way for collaborative success.

  • ডেটা সাইন্স ও এআই

    Challenges in business are a given, but it’s our response to them that defines our trajectory. Looking beyond the immediate obstacle, there lies a realm of opportunity and learning.

Design a site like this with WordPress.com
Get started