Author Archives: நித்யா

Machine Learning – 27 – Clustering Algorithm

Clustering with K-Means: Unsupervised learning-ல் நாம் கற்க இருக்கும் முதல் algorithm இதுவே. இதுவரை நாம் கண்ட அனைத்தும் supervised-ன் கீழ் அமையும். logistic regression, multi-class classification போன்ற அனைத்திலும், உள்ளீடு(X) மற்றும் வெளியீடு(Y) இரண்டையும் கொடுத்து பயிற்சி அளிப்போம். பல்வேறு வெளியீட்டு வகைகளின் கீழ் தரவுகளைப் பிரிப்பதற்கு அத்தனை வகையான எல்லைகளையும் நாமே வரையறை செய்வோம். ஆனால் இந்த unsupervised-ல் வெறும் உள்ளீடுகள் மட்டுமே கொடுக்கப்படும். எத்தனை வகையில் பிரிக்க வேண்டும் என்பதோ,… Read More »

Machine Learning – 26 – Decisiontrees&Randomforest

Regression மற்றும் Classification இரண்டிற்கும் உதவக்கூடிய நேர்கோடு முறையில் பிரிக்க இயலாத non-linear தரவுகளுக்கான model-ஆக decision trees மற்றும் random forest விளங்குகிறது. Decision trees என்பது பொதுவாக மாதிரித் தரவுகளில் உள்ள மதிப்புகளைக் கொண்டு அவற்றை சிறுசிறு பகுதிகளாகப் பிரித்துக் கற்கிறது. கீழ்க்கண்ட எடுத்துக்காட்டில் ஒரு மலர் மல்லியா, ரோஜாவா, தாமரையா என்று தீர்மானிக்க DecisionTreeClassifier() மற்றும் RandomForestClassifier() பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. ஒவ்வொரு மலரின் இதழ்களுடைய(sepal) நீள அகலமும், அவற்றின் மேற்புற இதழ்களுடைய(petal) நீள அகலமுமான… Read More »

Machine Learning – 25 – Neural Networks

மனிதனுடைய மூளை எவ்வாறு கற்கிறது என்பதை முன்னோடியாகக் கொண்டு உருவாக்கப்பட்டதே Neural network ஆகும். முதலில் குழந்தையாகப் பிறக்கும்போது மனித மூளைக்கு ஒன்றுமே தெரியாது. பின்னர் அதிலுள்ள ஒரு மூளை நரம்பு (நியூரான்) புதிய விஷயத்தைக் கற்றுக் கொள்ளத் தொடங்குகிறது. அடுத்ததாக மற்றொரு நரம்பு ஏற்கெனவே கற்றுக் கொண்டுள்ள விஷயத்தோடு சேர்த்து இன்னொரு புதிய விஷயத்தையும் கற்றுக் கொள்கிறது. இவ்வாறே பல்வேறு நரம்புகள் வலைப்பின்னல் வடிவில் ஒன்றோடொன்று பிணைக்கப்பட்டு தொடர்ச்சியாக பல்வேறு புதுப்புது விஷயங்களைக் கற்றுக் கொண்டே… Read More »

Machine Learning – 24 – Multi-class classification

Multi-class classification 0 மற்றும் 1 என இரு பிரிவுகள் மட்டும் இல்லாமல், பல்வேறு பிரிவுகள் இருப்பின், புதிதாக வரும் ஒன்றினை எந்த பிரிவின் கீழ் அமைக்க வேண்டும் என கணிப்பதே multi-class classification ஆகும். இதில் எத்தனை பிரிவுகள் இருக்கிறதோ, அத்தனை logistic கணிப்புகள் நடைபெறும். பின்னர் புதிதாக வருகின்ற ஒன்று, அனைத்தினாலும் கணிக்கப்பட்டு , எதில் அதிகமாகப் பொருந்துகிறதோ, அந்தப் பிரிவைச் சென்றடையும். கீழ்க்கண்ட உதாரணத்தில் சிகப்பு, ஊதா, பச்சை, மஞ்சள் எனும் நான்கு… Read More »

Machine Learning – 23 – Logistic regression

Logistic regression நமது கணிப்பு ஒரு முழு மதிப்பினை வெளிப்படுத்தாமல், ஏதேனும் ஒரு வகையின் கீழ் அமைந்தால், அதுவே logistic regression எனப்படும். இந்த வகைப்படுத்தல், binary மற்றும் multiclass எனும் இரு விதங்களில் நடைபெறும். logistic regression என்பது இதற்கு உதவுகின்ற ஒரு algorithm ஆகும். இதன் பெயரில் மட்டும்தான் regression எனும் வார்த்தை உள்ளது. ஆனால் இது ஒரு classification-க்கான algorithm ஆகும். Sigmoid function: ஒரு விஷயம் நடைபெறுமா? நடைபெறாதா? அல்லது இருக்கா?… Read More »

Machine Learning – 22 – Polynomial Regression

Polynomial Regression ஒரு நேர் கோட்டில் பொருந்தாத சற்று சிக்கலான தரவுகளுக்கு polynomial regression-ஐப் பயன்படுத்தலாம். கீழ்க்கண்ட நிரலில் ஒரு வீட்டிற்கான சதுர அடியும், அதற்கான விலையும் கொடுக்கப்பட்டுள்ளது. இதில் linear மற்றும் 2nd order, 3rd order, 4th order & 5th order polynomial பொருத்திப் பார்க்கப் படுகிறது. This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears… Read More »

Machine Learning – 21 – Multiple LinearRegression

Multiple LinearRegression ஒன்றுக்கும் மேற்பட்ட அம்சங்கள் ஒன்றாகச் சேர்ந்து ஒரு விஷயத்தைக் கணிக்கிறது எனில் அதுவே multiple linear regression எனப்படும். ஒவ்வொரு அம்சமும் x1,x2,x3.. எனக் கொண்டால், இதற்கான சமன்பாடு பின்வருமாறு அமையும். multiple linear-ல் ஒவ்வொரு feature-க்கும் ஒரு தீட்டா மதிப்பு காணப்படுமே தவிர, no.of rows –ஐப் பொறுத்து மாறாது. எனவே தீட்டா என்பது எப்போதும் 1 row-ல் பல்வேறு மதிப்புகள் அமைந்துள்ள அணியாக இருக்கும். பின்னர் இந்த அணியை transpose செய்து… Read More »

Machine Learning – 20 – Matrix

அணிகள் பல்வேறு எண்கள் அணிவகுத்துச் செல்வது அணிகள் எனப்படும். simple linear regression-ல் ஒரே ஒரு எண்ணை வைத்துக் கொண்டு வேறொரு எண்ணைக் கணித்தோம். ஆனால் இனிவரும் multiple linear-ல் ஒன்றுக்கும் மேற்பட்ட எண்கள் ஒன்றாகச் சேர்ந்து வேறொரு எண்ணைக் கணிக்கப் போகிறது. அதாவது ஒரு வீட்டின் சதுர அடி விவரத்தை மட்டும் வைத்துக் கொண்டு, அவ்வீட்டின் விலையைக் கணிப்பது simple linear எனில், ஒரு வீட்டின் சதுரஅடி, அறைகளின் எண்ணிக்கை, எத்தனை வருடம் பழையது போன்ற… Read More »

Machine Learning – 19 – Gradient descent

Gradient descent குறைந்த அளவு வேறுபாடு ஏற்படுத்தக் கூடிய தீட்டாக்களின் மதிப்பினைக் கண்டுபிடிக்கும் வேலையை gradient descent செய்கிறது முதலில் தீட்டாக்களுக்கு ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பினைக் கொடுத்து அதற்கான cost-ஐக் கண்டறிகிறது. பின்னர் அம்மதிப்பிலிருந்து, ஒரு குறிப்பிட்ட அளவு விகிதத்தில் தீட்டாக்களின் மதிப்புகள் குறைக்கப்பட்டு அதற்கான cost கண்டறியப்படுகிறது. இவ்வாறாக ஒவ்வொரு சுழற்சியிலும் சிறிது சிறிதாகக் குறைத்துக் கொண்டே வந்து குறைந்த அளவு cost கண்டுபிடிக்கப்படுகிறது. இதற்கான சமன்பாடு பின்வருமாறு. இங்கு ஒவ்வொரு சுழற்சியின் முடிவிலும் தீட்டா-0… Read More »

Machine Learning – 18 – Simple LinearRegression

Simple linear regression -க்கான சமன்பாடு பின்வருமாறு அமையும். இதை வைத்து (1,1) , (2,2) , (3,3) எனும் புள்ளி விவரங்களுக்கு பின்வரும் கணிப்பான் h(x) மூலம் கணிப்பதை நாம் இங்கு உதாரணமாக எடுத்துக் கொள்வோம். இந்தக் கணிப்பானது தீட்டா-0 மற்றும் தீட்டா-1 எனும் இரண்டு முக்கிய parameters-ஐப் பொறுத்தே அமைகிறது. எனவே வெவ்வேறு மதிப்புள்ள parameters-க்கு வெவ்வேறு வகையில் கணிப்புகள் நிகழ்த்தப்படுவதை பின்வரும் உதாரணத்தில் காணலாம். This file contains hidden or bidirectional Unicode… Read More »