सांख्यिकी और बिग डेटा

वेक्टर मशीनों के वर्गीकरण को कैसे समर्थन मिलता है, इस बारे में पहले से ही एक उत्कृष्ट चर्चा रही है, लेकिन वेक्टर मशीनों के प्रतिगमन को सामान्य बनाने के समर्थन में मैं बहुत उलझन में हूं। किसी को मेरी कल्पना करने की परवाह है?

26 regression  machine-learning  svm 

कई रैखिक प्रतिगमन में, मैं समझ सकता हूं कि अवशिष्ट और भविष्यवक्ताओं के बीच संबंध शून्य हैं, लेकिन अवशिष्ट और मानदंड चर के बीच अपेक्षित सहसंबंध क्या है? क्या यह शून्य या अत्यधिक सहसंबद्ध होने की उम्मीद है? इस का मतलब क्या है?

26 regression  residuals 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतिगमन में दिलचस्पी रखता हूं। शून्य छिपे हुए नोड्स + स्किप-लेयर कनेक्शन वाले तंत्रिका नेटवर्क रैखिक मॉडल हैं। एक ही तंत्रिका जाल के बारे में क्या लेकिन छिपे हुए नोड्स के साथ? मैं सोच रहा हूं कि स्किप-लेयर कनेक्शन की भूमिका क्या होगी? सहज रूप …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मैंने हाल ही में सामान्य के साथ एक सामान्य यादृच्छिक चर के वर्ग के लिए एक पीडीएफ प्राप्त करना आवश्यक पाया। 0. जो भी कारण के लिए, मैंने पहले से विचरण को सामान्य करने के लिए नहीं चुना। अगर मैंने इसे सही ढंग से किया है तो यह pdf इस …

26 normal-distribution  gamma-distribution 

मैंने इंटरनेट पर यादृच्छिक-और निश्चित-प्रभावों की व्याख्या के बारे में बहुत कुछ पाया है। हालाँकि मुझे निम्न स्रोत का स्रोत नहीं मिला: यादृच्छिक और निश्चित-प्रभावों के बीच गणितीय अंतर क्या है? उसके द्वारा मेरा मतलब है कि मॉडल का गणितीय सूत्रीकरण और जिस तरह से पैरामीटर का अनुमान लगाया गया …

26 mathematical-statistics  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model 

टेड में पीटर डोनली की बात से प्रेरित होकर , जिसमें उन्होंने चर्चा की कि सिक्के के टॉस की एक श्रृंखला में एक निश्चित पैटर्न को प्रदर्शित होने में कितना समय लगेगा, मैंने निम्न स्क्रिप्ट को आर। में दो पैटर्न 'एचटीटी' और 'राइट्स' को देखते हुए बनाया। गणना करता है …

26 r  probability  stochastic-processes 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 6 साल पहले बंद हुआ । मैं आर में एक मैट्रिक्स का …

26 r  data-transformation  normalization  matrix 

मैंने पूर्व में यूनीवेट टाइम सीरीज़ का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमान प्रो का उपयोग किया है , लेकिन मैं अपने वर्कफ़्लो को आर पर स्विच कर रहा हूं। आर के लिए पूर्वानुमान पैकेज में बहुत सारे उपयोगी कार्य शामिल हैं, लेकिन एक बात यह नहीं है कि ऑटो चलाने …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

लगभग सभी कोड उदाहरणों में मैंने एक वीएई के बारे में देखा है, नुकसान कार्यों को निम्नानुसार परिभाषित किया गया है (यह टेंसोफ़्लो कोड है, लेकिन मैंने थीनो, मशाल आदि के लिए समान देखा है। यह एक कंफर्ट के लिए भी है, लेकिन यह भी प्रासंगिक नहीं है , बस …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

मेरे पास बहुत असंतुलित डेटासेट है। मैं ट्यूनिंग सलाह का पालन करने और उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं scale_pos_weightलेकिन यह सुनिश्चित नहीं है कि मुझे इसे कैसे ट्यून करना चाहिए। मैं देख सकता हूँ कि RegLossObj.GetGradientकरता है: if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight इसलिए एक सकारात्मक नमूने …

26 unbalanced-classes  xgboost 

क्या यह सच है कि बायेसियन तरीके अधिक नहीं हैं? (मैंने यह दावा करते कुछ पेपर और ट्यूटोरियल देखे) उदाहरण के लिए, यदि हम एमएनआईएसटी (हस्तलिखित अंक वर्गीकरण) के लिए एक गौसियन प्रक्रिया लागू करते हैं, लेकिन केवल इसे एक एकल नमूना दिखाते हैं, तो क्या यह उस एकल नमूने …

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification 

मान लें कि एक मॉडल के प्रशिक्षण डेटा पर 100% सटीकता है, लेकिन परीक्षण डेटा पर 70% सटीकता है। इस मॉडल के बारे में निम्नलिखित तर्क सही है? यह स्पष्ट है कि यह एक ओवरफेड मॉडल है। ओवरफिटिंग को कम करके परीक्षण की सटीकता को बढ़ाया जा सकता है। लेकिन, …

25 model  accuracy  overfitting 

मैं सोच रहा था कि कोई एल्गोरिथ्म एक ही समय में वर्गीकरण और प्रतिगमन कर सकता है। उदाहरण के लिए, मैं एल्गोरिथ्म को एक क्लासिफायरियर सीखने देना चाहता हूं, और प्रत्येक लेबल के भीतर एक ही समय में , यह एक निरंतर लक्ष्य भी सीखता है। इस प्रकार, प्रत्येक प्रशिक्षण …

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

मैं अपनी परियोजना में गहन सीखने का उपयोग करना चाहता हूं। मैं कुछ कागज़ात के माध्यम से चला गया और मेरे सामने एक सवाल आया: क्या सजा तंत्रिका नेटवर्क और गहरी सीखने के बीच कोई अंतर है? क्या ये चीजें एक जैसी हैं या इनमें कोई बड़ा अंतर है, और …

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

मैं सोच रहा था, कि राजसी / सैद्धांतिक मशीन सीखना इतना महत्वपूर्ण क्यों है? एक मानव के रूप में एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण से, मैं समझ सकता हूं कि राजसी मशीन सीखना महत्वपूर्ण क्यों होगा: मनुष्य यह समझना पसंद करते हैं कि वे क्या कर रहे हैं, हम समझने के लिए …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory