मैं यहां कुछ विशेषज्ञ मार्गदर्शन चाहता हूं कि इस समस्या को हल करने के लिए मेरे लिए सबसे अच्छा तरीका क्या है। मैंने कुछ मशीन लर्निंग, तंत्रिका नेटवर्क और इस तरह की चीजों की जांच की है। मैंने वीका की जांच की है, कुछ प्रकार के बेसियन समाधान .. आर .. कई अलग-अलग चीजें। मुझे यकीन नहीं है कि वास्तव में कैसे आगे बढ़ना है। मेरी समस्या यहाँ है।मुझे लगता है कि एक मशीन सीखने की समस्या
मेरे पास घटनाओं का एक बड़ा संग्रह है, या अंत में लगभग 100,000 या उससे भी अधिक है। प्रत्येक कार्यक्रम में कई (30-50) स्वतंत्र चर होते हैं, और 1 आश्रित चर जो मुझे परवाह है। आश्रित चर के मूल्य को निर्धारित करने में कुछ स्वतंत्र चर दूसरों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं। और, ये घटनाएं समय प्रासंगिक हैं। जो चीजें आज होती हैं वे 10 साल पहले हुई घटनाओं की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं।
मैं किसी प्रकार के लर्निंग इंजन को एक घटना खिला सकता हूं, और यह निर्भर चर की भविष्यवाणी कर सकता है। फिर, इस घटना के लिए निर्भर चर के वास्तविक जवाब को जानना (और सभी घटनाएं जो पहले के साथ आई हैं), मैं इसके बाद के अनुमानों को प्रशिक्षित करना चाहता हूं।
एक बार जब मुझे पता चल जाए कि प्रोग्रामिंग दिशा क्या है, तो मैं शोध कर सकता हूं और पता लगा सकता हूं कि मेरे विचार को कोड में कैसे बदला जाए। लेकिन मेरी पृष्ठभूमि समानांतर प्रोग्रामिंग में है और इस तरह की चीजें नहीं है, इसलिए मुझे इस पर कुछ सुझाव और मार्गदर्शन करना अच्छा लगेगा।
धन्यवाद!
संपादित करें: यहां समस्या के बारे में कुछ और जानकारी दी गई है जिसे मैं हल करने की कोशिश कर रहा हूं: यह एक मूल्य निर्धारण समस्या है। मान लीजिए कि मैं यादृच्छिक हास्य पुस्तक के लिए कीमतों की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। कीमत केवल एक चीज है जिसकी मुझे परवाह है। लेकिन वहां कई स्वतंत्र चर हैं जिनके साथ कोई आ सकता है। क्या यह सुपरमैन कॉमिक है, या हैलो किट्टी कॉमिक है। यह कितनी पुरानी है? हालत क्या है? इत्यादि। थोड़ी देर के लिए प्रशिक्षण के बाद, मैं इसे एक कॉमिक बुक के बारे में जानकारी देने में सक्षम होना चाहता हूं, जिस पर मैं विचार कर रहा हूं, और यह मुझे कॉमिक बुक के लिए उचित अनुमानित मूल्य प्रदान करता है। ठीक। तो हास्य किताबें एक फर्जी उदाहरण हो सकता है। लेकिन आपको सामान्य विचार मिलता है। अब तक, उत्तरों से, मैं समर्थन वेक्टर मशीनों और बेवकूफ बेयस पर कुछ शोध कर रहा हूं। अब तक आपकी सभी मदद के लिए धन्यवाद।
मुझे लगता है कि टैग "वर्गीकरण" और "प्रतिगमन" पारस्परिक रूप से अनन्य है। यह या तो "वर्गीकरण" है, या यह "प्रतिगमन" है। यह दोनों नहीं हो सकता है। –