Machine Learning

उपलब्ध स्रोत **मशीन लर्निंग (ML)**, विशेषकर **लीनियर रिग्रेशन**, की अवधारणा पर केंद्रित हैं। पहला स्रोत **लीनियर रिग्रेशन एल्गोरिथम** के व्यावहारिक कार्यान्वयन को दर्शाता है, जिसमें हाउस प्राइस प्रेडिक्शन के लिए **पायथन लाइब्रेरीज़** जैसे **नंपाई, पांडा, साइकिट-लर्न** का उपयोग शामिल है। इसमें **सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग**, डेटा तैयारी, **फ़ीचर स्केलिंग**, मॉडल प्रशिक्षण और **भविष्यवाणियों का मूल्यांकन** जैसे प्रमुख चरणों को समझाया गया है। दूसरा स्रोत **Google for Developers** से है और **रेखीय प्रतिगमन** के सैद्धांतिक पहलुओं को रेखांकित करता है, जिसमें **फ़ीचर, लेबल, वज़न और पूर्वाग्रह** जैसे शब्द शामिल हैं, और यह भी बताया गया है कि मॉडल विभिन्न **फ़ीचरों** के साथ कैसे काम करता है। तीसरा स्रोत एक पॉडकास्ट को संदर्भित करता है जो **डॉ. चिन्मय पॉल** द्वारा मशीन लर्निंग पर केंद्रित है। अंत में, अंतिम स्रोत **मशीन लर्निंग एल्गोरिदम** के व्यापक अवलोकन के रूप में कार्य करता है, जिसमें **पर्यवेक्षित, अनपर्यवेक्षित और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग** के प्रकारों की पहचान की जाती है, और **वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों** पर प्रकाश डाला जाता है।

ML-EP-1: Linear Regression_लीनियर रिग्रेशन_ मशीन लर्निंग का आधार

प्रस्तुत पाठ **लॉजिस्टिक रिग्रेशन** नामक एक सांख्यिकीय पद्धति का विस्तृत विवरण प्रस्तुत करता है, जिसका उपयोग मुख्य रूप से बाइनरी वर्गीकरण समस्याओं के लिए किया जाता है। यह उन सिद्धांतों की व्याख्या करता है जिन पर यह आधारित है, जैसे कि **सिग्मॉइड फ़ंक्शन** का उपयोग करके संभावनाओं की गणना करना, और **निर्णय सीमा** एवं **लॉग-लॉस फ़ंक्शन** जैसे प्रमुख घटकों को स्पष्ट करता है। दस्तावेज़ में **बाइनरी**, **मल्टीनोमियल**, और **ऑर्डिनल लॉजिस्टिक रिग्रेशन** सहित विभिन्न प्रकारों पर चर्चा की गई है, साथ ही इसके अनुप्रयोगों, लाभों और सीमाओं को भी रेखांकित किया गया है। अंत में, यह **डॉ. चिन्मय पाल** के संभावित योगदान का भी उल्लेख करता है, हालांकि उनके विशिष्ट कार्यों का कोई स्पष्ट संदर्भ नहीं मिलता है।

ML-EP-2_ Logistic Regression_ लॉजिस्टिक रिग्रेशन_ एक व्यापक मार्गदर्शिका

एक पॉडकास्ट ट्रांसक्रिप्ट **ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीन (GBM)** नामक एक शक्तिशाली मशीन लर्निंग तकनीक का विस्तृत अवलोकन प्रस्तुत करता है, जिसे **डॉ. चिन्मय पाल** द्वारा प्रस्तुत किया गया है। यह स्रोत बताता है कि **GBM** कैसे काम करते हैं, **कमजोर शिक्षार्थियों को संयोजित** करके और **ग्रेडिएंट डिसेंट** का उपयोग करके **क्रमिक रूप से त्रुटियों को सुधारते** हुए। इसमें उनके **गणितीय आधार**, साथ ही उनके **लाभ और नुकसान** का भी उल्लेख किया गया है, जैसे कि उनकी **उच्च सटीकता** और **उच्च कम्प्यूटेशनल लागत**। अंत में, यह **व्यावहारिक अनुप्रयोगों** और **XGBoost** और **LightGBM** जैसी लोकप्रिय कार्यान्वयनों पर प्रकाश डालता है, और **डॉ. पाल के विशिष्ट लेख** को खोजने के लिए सुझाव प्रदान करता है।

ML-EP-3_Gradient Boosting Machines (GBMs)_ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीन_ एक गहन अवलोकन

यह स्रोत **डिसीजन ट्री** नामक एक पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिथम का विस्तृत विवरण प्रदान करता है, जिसका उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्यों के लिए किया जाता है। यह **डिसीजन ट्री** की संरचना, जैसे नोड्स, शाखाएं और पत्तियां, और यह कैसे काम करता है, इसकी व्याख्या करता है। स्रोत गणितीय ढांचे पर भी प्रकाश डालता है, जिसमें वर्गीकरण के लिए **गिनी अशुद्धता** और प्रतिगमन के लिए **माध्य वर्ग त्रुटि** (MSE) शामिल है, साथ ही यह भी बताता है कि **डिसीजन ट्री** **ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनों** (GBMs) में कमजोर शिक्षार्थियों के रूप में कैसे कार्य करते हैं। इसके अतिरिक्त, यह **डिसीजन ट्री** के फायदे और नुकसान, उनके व्यावहारिक अनुप्रयोगों, विभिन्न संवर्द्धनों और वेरिएंट्स, और **पायथन** में उनके कार्यान्वयन को दर्शाता है। यह स्रोत डॉ. चिन्मय पाल द्वारा **डिसीजन ट्री** पर किसी विशिष्ट लेख को खोजने में असमर्थता को भी स्वीकार करता है, जबकि उनसे संबंधित **जीबीएम** लेखों का उल्लेख करता है।

ML-EP-4_ Overview of Decision Trees_ निर्णय वृक्ष_ एक विस्तृत अवलोकन

यह लेख **रैंडम फ़ॉरेस्ट** नामक एक **पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिथम** का विस्तृत विवरण प्रस्तुत करता है। यह लियो ब्रेमन द्वारा 2001 में प्रस्तुत की गई एक **समूह विधि** है जो भविष्यवाणी की सटीकता और मजबूती में सुधार के लिए **एकाधिक निर्णय वृक्षों को जोड़ती** है। लेख में बताया गया है कि यह एल्गोरिथम **बैगिंग और फ़ीचर रैंडमनेस** का लाभ कैसे उठाता है, इसकी **गणितीय रूपरेखा** क्या है, और यह **ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनों (GBMs)** से कैसे भिन्न है। इसमें **रैंडम फ़ॉरेस्ट के फायदे और नुकसान**, इसके **व्यावहारिक अनुप्रयोग**, और **हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग** के तरीके भी शामिल हैं, साथ ही **स्किकिट-लर्न** का उपयोग करके **कोड कार्यान्वयन** का एक उदाहरण भी दिया गया है।

ML-EP-5_ Overview of Random Forests_ रैंडम फ़ॉरेस्ट_ एक सिंहावलोकन

यह स्रोत **मशीन लर्निंग में नाइफ बेज़ एल्गोरिथम** का एक विस्तृत अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें इसके मौलिक सिद्धांतों और अनुप्रयोगों पर प्रकाश डाला गया है। इसमें **बेज़ प्रमेय** की व्याख्या की गई है, जो इस वर्गीकरण एल्गोरिथम का आधार है, और इसकी "नाइफ" धारणा को स्पष्ट किया गया है। पाठ में **विभिन्न प्रकार के नाइफ बेज़ क्लासिफायर** जैसे गॉसियन, मल्टीनॉमिअल और बर्नौली शामिल हैं, और प्रत्येक के लिए उपयुक्त डेटा प्रकारों पर चर्चा की गई है। यह **एल्गोरिथम के कार्यप्रणाली, फायदे, नुकसान** और पाठ वर्गीकरण जैसे व्यावहारिक अनुप्रयोगों की भी पड़ताल करता है, साथ ही इसे अन्य मशीन लर्निंग मॉडल जैसे डिसीजन ट्री और GBMs से भी तुलना करता है। स्रोत **स्किकिट-लर्न में नाइफ बेज़ के कार्यान्वयन** का एक कोड उदाहरण भी प्रस्तुत करता है, लेकिन यह स्वीकार करता है कि संदर्भित डॉ. चिनमोय पाल का विशिष्ट लेख उपलब्ध नहीं है।

ML-EP-6_ Naive Bayes_ मशीन लर्निंग में नाइफ बेज़ का अवलोकन

यह स्रोत **सपोर्ट वेक्टर मशीनों (SVMs)** का एक व्यापक विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं जिनका उपयोग **वर्गीकरण, प्रतिगमन और आउटलायर डिटेक्शन** के लिए किया जाता है। इसमें उनके **सैद्धांतिक आधारों, विभिन्न प्रकारों (जैसे लीनियर, नॉन-लीनियर), कर्नेल कार्यों** और **अनुप्रयोगों** पर चर्चा की गई है। स्रोत **अन्य एल्गोरिदम** जैसे ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनों और डिसीजन ट्री से SVMs की तुलना भी करता है, साथ ही उनके **फायदे और नुकसान** को भी उजागर करता है। अंत में, यह **हालिया प्रगति** पर प्रकाश डालता है और एक **नमूना कोड कार्यान्वयन** प्रदान करता है।

Ml-EP-7_ Support Vector Machine (SVM)_ सपोर्ट वेक्टर मशीनें_ व्यापक विश्लेषण

यह स्रोत **K-नियरेस्ट नेबर्स (KNN)** एल्गोरिथम का एक विस्तृत अवलोकन प्रदान करता है, जो मशीन लर्निंग में वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए उपयोग की जाने वाली एक सरल लेकिन प्रभावी विधि है। इसमें **KNN के सैद्धांतिक आधार** की व्याख्या की गई है, जिसमें दूरी मेट्रिक्स और भविष्यवाणी के तरीके शामिल हैं, साथ ही इसके विभिन्न **रूपों और हाइपरपैरामीटर्स** पर भी चर्चा की गई है। लेख **KNN के लाभ और हानियाँ** बताता है, जैसे इसकी सादगी बनाम कम्प्यूटेशनल लागत, और इसे **अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम** जैसे Naive Bayes और SVMs के साथ तुलना करता है। अंत में, यह **KNN के व्यावहारिक अनुप्रयोग** और Python में इसके कार्यान्वयन का एक कोड उदाहरण प्रस्तुत करता है, हालांकि यह **डॉ. चिन्मय पाल के विशिष्ट KNN लेख** का पता लगाने में असमर्थ है।

ML-EP-8_ के-नियररेस्ट नेबर्स (KNN) का अवलोकन

यह स्रोत **मशीन लर्निंग में XGBoost के व्यापक अवलोकन** पर केंद्रित है, जिसे डॉ. चिन्मय पाल ने लिखा है। इसमें XGBoost की **सैद्धांतिक नींव**, जिसमें इसका उद्देश्य फ़ंक्शन और अनुकूलन तकनीकें शामिल हैं, और इसकी **मुख्य विशेषताओं**, जैसे नियमितीकरण और समानांतरकरण पर चर्चा की गई है। स्रोत **XGBoost के अनुप्रयोगों** को भी बताता है, जिसमें वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे विभिन्न क्षेत्रों में इसके उपयोग को दर्शाया गया है। इसके अतिरिक्त, यह **XGBoost के फायदे और नुकसान** का विश्लेषण करता है, और इसे **अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम** जैसे KNN, Naive Bayes, और Random Forests के साथ तुलना करता है। अंत में, यह **व्यावहारिक कार्यान्वयन उदाहरण** और **डॉ. चिन्मय पाल के संबंधित साहित्य** को खोजने के लिए रणनीतियों को भी शामिल करता है।

ML-EP-9_मशीन लर्निंग में XGBoost का गहन अवलोकन

प्रस्तुत स्रोत डॉ. चिनॉय पाल द्वारा रचित एक व्यापक लेख है जिसका शीर्षक है "**लाइटजीबीएम: मशीन लर्निंग का व्यापक अवलोकन**।" यह लेख **लाइटजीबीएम** (**लाइट ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीन**) नामक एक **उच्च-प्रदर्शन** और **स्केलेबल मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क** पर केंद्रित है। इसमें **लाइटजीबीएम** के **सैद्धांतिक आधार**, जैसे कि **ग्रेडिएंट-आधारित वन-साइड सैंपलिंग** (**जीओएसएस**) और **एक्सक्लूसिव फीचर बंडलिंग** (**ईएफबी**) जैसी **अभिनव तकनीकें** शामिल हैं। यह विभिन्न **मशीन लर्निंग एल्गोरिदम** जैसे **एक्सजीबूस्ट**, **निर्णय वृक्ष**, और **रैंडम फ़ॉरेस्ट** के साथ **लाइटजीबीएम** की तुलना करते हुए इसके **लाभों** और **सीमाओं** पर भी प्रकाश डालता है, और इसके **अनुप्रयोगों** और **व्यवहारिक कार्यान्वयन** पर भी चर्चा करता है।


ML-EP-10_ लाइटजीबीएम_ मशीन लर्निंग का व्यापक अवलोकन

यह स्रोत **मशीन लर्निंग एल्गोरिथम कैटबूस्ट** पर एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है। यह कैटबूस्ट की **सैद्धांतिक नींव**, जैसे ऑर्डरेड बूस्टिंग और श्रेणीबद्ध फीचर हैंडलिंग, के साथ-साथ इसके **प्रमुख लाभों और कमियों** की पड़ताल करता है। लेख **विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम** के साथ कैटबूस्ट की तुलना करता है और **कार्यान्वयन कोड उदाहरण** भी प्रदान करता है। इसका उद्देश्य कैटबूस्ट की कार्यप्रणाली, अनुप्रयोगों और अन्य तकनीकों के सापेक्ष उसकी शक्तियों को स्पष्ट करना है।

ML-EP-11_कैटबूस्ट_ व्यापक मशीन लर्निंग अवलोकन

यह लेख **रिज़ रिग्रेशन** नामक मशीन लर्निंग तकनीक का व्यापक अवलोकन प्रस्तुत करता है, जो **L2 नियमितीकरण** का उपयोग करके **ओवरफिटिंग** और **मल्टीकोलिनियरिटी** जैसी समस्याओं का समाधान करता है। यह तकनीक गुणांक अनुमानों को छोटा करके मॉडल की स्थिरता और सामान्यीकरण में सुधार करती है। लेख में इसके **सैद्धांतिक आधार**, **अनुकूलन विधियों**, **हाइपरपैरामीटर्स**, **अनुप्रयोगों**, **लाभों**, और **सीमाओं** पर चर्चा की गई है, साथ ही इसकी तुलना अन्य एल्गोरिदम जैसे XGBoost, SVMs, और Decision Trees से की गई है। इसमें Python में **कोड कार्यान्वयन** और **डॉ. चिन्मय पाल के काम** को खोजने की रणनीतियाँ भी शामिल हैं।

ML-EP-12_रिज़ रिग्रेशन_ एक व्यापक अवलोकन

यह दस्तावेज़ मशीन लर्निंग में **लासो रिग्रेशन** का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जिसे **डॉ. चिन्मय पाल** द्वारा एक संभावित लेख के प्रारूप में प्रस्तुत किया गया है। यह विधि, जो **L1 नियमितीकरण** का उपयोग करती है, **ओवरफिटिंग** को रोकने और **फ़ीचर चयन** करने के लिए महत्वपूर्ण है। स्रोत लासो की **सैद्धांतिक नींव**, **अनुप्रयोगों**, **फायदे**, और **सीमाओं** की पड़ताल करता है, साथ ही **रिज़ रिग्रेशन**, **XGBoost**, और **सपोर्ट वेक्टर मशीनों** जैसे अन्य एल्गोरिदम के साथ इसकी तुलना भी करता है। यह मशीन लर्निंग में **लासो रिग्रेशन** को समझने के लिए एक विस्तृत मार्गदर्शिका के रूप में कार्य करता है, जिसमें **कोड कार्यान्वयन** और **व्यावहारिक विचार** शामिल हैं।

ML-EP-13_ लासो रिग्रेशन_ एक व्यापक अवलोकन

डॉ. चिनमोय पाल द्वारा **"मशीन लर्निंग में इलास्टिक नेट: एक अवलोकन"** शीर्षक वाला स्रोत, मशीन लर्निंग में **इलास्टिक नेट रिग्रेशन** की विस्तृत व्याख्या प्रदान करता है। यह रिग्रेशन तकनीक **रिज (L2)** और **लासो (L1)** रिग्रेशन के लाभों को जोड़ती है, जिससे उच्च-आयामी डेटा और बहु-सहरेखीयता को प्रभावी ढंग से संभाला जा सकता है। लेख इलास्टिक नेट की **गणितीय कार्यप्रणाली**, **फायदों**, **सीमाओं**, और **विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोगों** पर प्रकाश डालता है, जिसमें वित्त और जैव सूचना विज्ञान शामिल हैं। यह **हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग** और **पायथन में इसके कार्यान्वयन** के व्यावहारिक उदाहरण भी प्रदान करता है, जबकि यह स्वीकार करता है कि स्रोत में सीधे तौर पर डॉ. पाल द्वारा इलास्टिक नेट पर कोई विशिष्ट प्रकाशन नहीं दिया गया है।

ML-EP-14_ मशीन लर्निंग में इलास्टिक नेट_ एक व्यापक अवलोकन

यह लेख **परसेप्ट्रॉन** के बारे में एक व्यापक अवलोकन प्रस्तुत करता है, जो मशीन लर्निंग में एक बुनियादी एल्गोरिथम है। यह बताता है कि कैसे **फ्रैंक रोसेनब्लैट** ने 1958 में इसे पेश किया था, और यह कैसे **बाइनरी वर्गीकरण** के लिए एक **रेखीय वर्गीकरणकर्ता** के रूप में कार्य करता है। लेख परसेप्ट्रॉन की **यांत्रिकियों**, इसके **गणितीय सूत्रीकरण**, **प्रशिक्षण प्रक्रिया** और **अभिसरण** को विस्तार से समझाता है, यह बताते हुए कि यह **रैखिक रूप से विभाज्य डेटा** के लिए कैसे काम करता है। इसमें **पायथन में कार्यान्वयन** का एक उदाहरण भी शामिल है और **अनुप्रयोगों**, **फायदे**, और **सीमाओं** पर चर्चा की गई है, अंत में **मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन** जैसे उन्नत मॉडलों पर इसके ऐतिहासिक प्रभाव पर प्रकाश डाला गया है।

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