सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं नेस्ट क्रॉस-वेलिडेशन कर रहा हूं। मैंने पढ़ा है कि लीव-वन-आउट क्रॉस-वैरिडेशन को बायस्ड किया जा सकता है (याद नहीं क्यों)। क्या 10-गुना क्रॉस-वैलिडेशन या लीव-वन-आउट-क्रॉस-वेलिडेशन का उपयोग करना बेहतर है, लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन के लिए लंबी अवधि के अलावा?

25 machine-learning  cross-validation 

हाल ही में, अच्छी तरह से पढ़ा गया, सवाल, टिम पूछता है कि असंतुलित डेटा वास्तव में मशीन लर्निंग में एक समस्या है ? प्रश्न का आधार यह है कि वर्ग संतुलन और असंतुलित कक्षाओं की समस्या पर चर्चा करने वाला मशीनी अधिगम साहित्य है । यह विचार है कि …

25 machine-learning  classification  predictive-models  unbalanced-classes 

इसलिए मैंने सिर्फ एक महान पुस्तक परिचय परिचय को पढ़ना समाप्त कर दिया । मुझे लगा कि पुस्तक महान थी, लेकिन डेटा से पुजारियों का निर्माण गलत लगा। मुझे प्रशिक्षण दिया गया था कि आप एक विश्लेषण योजना के साथ आते हैं, तब आप डेटा एकत्र करते हैं, फिर आप …

24 machine-learning  hypothesis-testing  bayesian  empirical-bayes 

नकारात्मक द्विपद (NB) वितरण को गैर-नकारात्मक पूर्णांक पर परिभाषित किया गया है और इसमें प्रायिकता मास फ़ंक्शनक्या यह एक ही सूत्र द्वारा परिभाषित गैर-नकारात्मक वास्तविक पर निरंतर वितरण पर विचार करने के लिए समझ में आता है ( k_ in \ mathbb N_0 द्वारा x \ द्वारा \ mathbb R …

24 distributions  negative-binomial  count-data  continuous-data  bioinformatics 

मैं मात्रात्मक प्रतिगमन को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन एक चीज जो मुझे परेशान करती है, वह है हानि कार्य का विकल्प। ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) मुझे पता है कि की उम्मीद की न्यूनतम के बराबर है -quantile, लेकिन सहज ज्ञान युक्त कारण इस समारोह के साथ शुरू करने …

24 quantiles  loss-functions  quantile-regression 

मैं ट्रेस करने की कोशिश कर रहा हूं कि निर्णय वृक्ष डेटा संरचना और एल्गोरिथ्म का आविष्कार किसने किया। निर्णय वृक्ष सीखने पर विकिपीडिया प्रविष्टि में दावा किया गया है कि "ID3 और CART का आविष्कार लगभग उसी समय (1970 और 1980 के बीच) में स्वतंत्र रूप से किया गया …

24 cart  history 

के अनुसार इस और इस सवाल का जवाब, autoencoders एक तकनीक आयाम कम करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है होने लगते हैं। मैं अतिरिक्त पता है कि एक है चाहते हैं परिवर्तन संबंधी autoencoder (अपने मुख्य अंतर / एक "पारंपरिक" autoencoders से अधिक लाभ) है और यह …

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

मैं भविष्यवाणी मॉडलिंग के संबंध में मिश्रित मॉडल के लाभों के बारे में थोड़ा भ्रमित हूं। चूंकि पूर्वानुमान मॉडल आमतौर पर पहले अज्ञात टिप्पणियों के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए होते हैं, तो यह मुझे स्पष्ट लगता है कि मिश्रित मॉडल का एकमात्र तरीका उपयोगी हो सकता है, जो …

24 mixed-model  predictive-models 

मैं एक बेनेसियन स्टेटिस्टिक्स कोर्स (इन इकोनॉमिक्स एम.एससी।) के लिए एक छोटा सैद्धांतिक निबंध लिख रहा हूं। अब तक, मेरे समयरेखा को तीन मुख्य चरण बनाए गए हैं: लाप्लास का उदासीनता सिद्धांत (1812), गैर-अनौपचारिक पादरी (जेफ्रीस (1946)), बर्नार्डो संदर्भ पूर्व (1979)। मेरे साहित्य की समीक्षा से, मुझे समझ में आया …

24 bayesian  references  prior  history 

मैं वर्तमान में एक समस्या पर काम कर रहा हूं, जहां मुझे एक राज्य अंतरिक्ष मॉडल के लिए मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (एमसीएमसी) एल्गोरिदम विकसित करने की आवश्यकता है । समस्या को हल करने में सक्षम होने के लिए, मैं के निम्नलिखित संभावना दिया गया है ττ\tau पी (: ) …

24 distributions  bayesian  prior  state-space-models  cauchy 

मैं डीप लर्निंग के लिए एडम ऑप्टिमाइज़र के बारे में पढ़ रहा था और बेंगियो, गुडफेलो और कोर्टविल की नई किताब डीप लर्निंग में निम्नलिखित वाक्य आया : एडम को आमतौर पर हाइपर मापदंडों के चुनाव के लिए काफी मजबूत माना जाता है, हालांकि सीखने की दर को कभी-कभी सुझाए …

24 neural-networks  deep-learning  optimization  hyperparameter  adam 

क्या ज्यामितीय माध्य और अंकगणित माध्य के बारे में कुछ महत्वपूर्ण है जो एक दूसरे के बहुत करीब आते हैं, कहते हैं ~ 0.1%? ऐसे डेटा सेट के बारे में क्या अनुमान लगाया जा सकता है? मैं एक डेटा सेट का विश्लेषण करने पर काम कर रहा हूं, और मैं …

24 descriptive-statistics  mean  geometric-mean 

यह एक आवर्ती प्रश्न है ( इस पोस्ट , इस पोस्ट और इस पोस्ट को देखें ), लेकिन मेरे पास एक अलग स्पिन है। मान लीजिए कि मेरे पास एक सामान्य MCMC नमूना से नमूनों का एक गुच्छा है। प्रत्येक नमूने के लिए θθ\theta , मैं लॉग संभावना का मूल्य …

24 machine-learning  bayesian  sampling  mcmc  likelihood 

इस सवाल के लिए प्रेरणा देर लियो-ब्रेमेन के प्रसिद्ध लेख सांख्यिकीय मॉडलिंग: द टू कल्चर (उपलब्ध खुली पहुंच) से मिलती है । लेखक तुलना करता है कि वह डेटा का विश्लेषण करने के लिए दो विषम दृष्टिकोणों के रूप में क्या देखता है, शास्त्रीय आंकड़ों और मशीन सीखने के प्रमुख …

24 references 

एनोवा बनाम कई रैखिक प्रतिगमन? मैं समझता हूं कि ये दोनों विधियाँ एक ही सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करती हैं। हालाँकि मुझे किन परिस्थितियों में किस विधि का उपयोग करना चाहिए? तुलना करने पर इन तरीकों के फायदे और नुकसान क्या हैं? ANOVA का प्रयोग आमतौर पर प्रायोगिक अध्ययनों में …

24 anova  multiple-regression  least-squares