सांख्यिकी और बिग डेटा

हम जानते हैं कि झूठी खोज दर को नियंत्रित करने के लिए, हमें एक एकल डेटा सेट के आधार पर प्रयोगों के लिए कई परिकल्पना परीक्षण के लिए बेंजामिन होचबर्ग-जैसे सुधारों को लागू करना चाहिए, अन्यथा सकारात्मक परिणाम देने वाले सभी प्रयोग झूठे हो सकते हैं। लेकिन हम समय की …

24 hypothesis-testing  multiple-comparisons  bonferroni  false-discovery-rate 

जैसा कि हम सभी जानते हैं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का मूल्यांकन करने के 2 तरीके हैं और वे बहुत अलग चीजों का परीक्षण कर रहे हैं प्रिडिक्टिव पावर: एक सांख्यिकीय प्राप्त करें जो मापता है कि आप स्वतंत्र चर के आधार पर निर्भर चर की कितनी अच्छी भविष्यवाणी कर …

24 r  logistic  goodness-of-fit  regression-strategies  model-evaluation 

जहाँ तक आँकड़ों पर मेरे समग्र (और दुर्लभ) ज्ञान की अनुमति है, मुझे समझ में आया कि यदि आईआईडी रैंडम वैरिएबल हैं, तो इसका तात्पर्य यह है कि वे शब्द स्वतंत्र और समान रूप से वितरित हैं।एक्स1, एक्स2, । । । , एक्सnएक्स1,एक्स2,।।।,एक्सnX_1, X_2,..., X_n मेरी चिंता यहाँ iid नमूनों …

24 sampling  conditional-probability  independence 

मशीन लर्निंग (एमएल) रैखिक और लॉजिस्टिक रिग्रेशन तकनीकों का भारी उपयोग करता है। यह भी सुविधा इंजीनियरिंग तकनीक (पर निर्भर करता है feature transform, kernel, आदि)। क्यों है कुछ भी नहीं के बारे में variable transformation(उदाहरण के लिए power transformation) एमएल में उल्लेख किया है? (उदाहरण के लिए, मैं कभी …

24 regression  machine-learning  data-transformation 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} हमारे पास एक यादृच्छिक प्रक्रिया है जो समय-समय पर अवधि के एक निर्धारित समय में कई बार हो सकती है । हमारे पास इस प्रक्रिया के पहले से मौजूद मॉडल से एक डेटा फीड है, जो की अवधि में होने वाली कई घटनाओं की संभावना प्रदान करता है । …

24 negative-binomial  kalman-filter  poisson-process  state-space-models 

पाठ वर्गीकरण के लिए एक आम दृष्टिकोण एक 'बैग-ऑफ-वर्ड्स' से एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करना है। उपयोगकर्ता पाठ को वर्गीकृत करने के लिए लेता है और प्रत्येक वस्तु में शब्दों की आवृत्तियों को गिनाता है, जिसके बाद किसी प्रकार की ट्रिमिंग होती है जिसके परिणामस्वरूप आकार का मैट्रिक्स बना रहता …

24 machine-learning  classification  text-mining 

मुझे पता है कि मेरा प्रश्न / शीर्षक बहुत विशिष्ट नहीं है, इसलिए मैं इसे स्पष्ट करने का प्रयास करूंगा: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में अपेक्षाकृत सख्त डिजाइन होते हैं। बेशक, आम तौर पर, वे जीव विज्ञान से प्रभावित होते हैं और वास्तविक तंत्रिका नेटवर्क के गणितीय मॉडल का निर्माण करने …

24 machine-learning  neural-networks  bioinformatics  artificial-intelligence  neuroscience 

डेटा पॉइंट्स को देखते हुए , प्रत्येक में फीचर्स के साथ , को रूप में , अन्य को रूप में लेबल किया जाता है । प्रत्येक सुविधा यादृच्छिक रूप से (समान वितरण) से एक मान लेती है । क्या संभावना है कि एक हाइपरप्लेन मौजूद है जो दो वर्गों को …

24 probability  classification  mathematical-statistics  separation 

मैं वर्तमान में R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection में Twitter के AnomalyDetection का उपयोग कर रहा हूं । यह एल्गोरिथ्म सीज़न के साथ डेटा के लिए समय श्रृंखला विसंगति का पता लगाता है। प्रश्न: क्या इसके समान कोई अन्य एल्गोरिदम हैं (मौसमी के लिए नियंत्रण कोई फर्क नहीं पड़ता)? मैं अपने डेटा पर …

24 r  regression  time-series  anomaly-detection 

तो यह सवाल थोड़ा गड़बड़ है, लेकिन मैं उस के लिए रंगीन रेखांकन शामिल करूंगा! पहले पृष्ठभूमि फिर प्रश्न (ओं)। पृष्ठभूमि मान लें कि आपके पास श्रेणियों पर समान प्रोबायलेट्स के साथ एक आयामी बहुआयामी वितरण है । चलो सामान्यीकृत मायने रखता है (हो है कि वितरण से), यह है …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

मैं कई सहसंबंध के ज्यामितीय अर्थ में रुचि रखता हूं और प्रतिगमन में निर्धारण का गुणांक , या वेक्टर संकेतन में,RRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} यहाँ डिज़ाइन मैट्रिक्स में पंक्तियाँ और कॉलम हैं, जिनमें से पहला …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry 

आमतौर पर संभाव्यता सिद्धांत को कोलगोमोरोव के स्वयंसिद्धों के साथ पढ़ाया जाता है। क्या बायेसियन भी कोलमोगोरोव के स्वयंसिद्धों को स्वीकार करते हैं?

24 probability  bayesian  kolmogorov-axioms 

विभिन्न कार्यान्वयन सॉफ्टवेयर लसो के लिए उपलब्ध हैं । मुझे पता है कि विभिन्न फोरमों में बार-बार होने वाले दृष्टिकोण के बारे में बहुत चर्चा की गई है। मेरा सवाल लस्सो के लिए बहुत विशिष्ट है - नियमित लास्सो बनाम बेज़ियन लास्सो के मतभेद या फायदे क्या हैं ? पैकेज …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

मेरे पास इन दोनों के रूप में 50,000 चित्र हैं: वे डेटा के ग्राफ़ को दर्शाते हैं। मैं इन छवियों से सुविधाओं को निकालना चाहता था, इसलिए मैंने थीनो (deeplearning.net) द्वारा प्रदान किए गए ऑटोकेन कोड का उपयोग किया। समस्या यह है कि, इन ऑटोसेनोडर्स को कोई भी विशेषता नहीं …

24 machine-learning  neural-networks  feature-construction  rbm  autoencoders 

आम तौर पर प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) में पहले कुछ पीसी का इस्तेमाल किया जाता है और कम वेरिएशन वाले पीसी को गिराया जाता है, क्योंकि वे डेटा में बहुत ज्यादा बदलाव नहीं करते हैं। हालांकि, क्या ऐसे उदाहरण हैं जहां कम भिन्नता वाले पीसी उपयोगी होते हैं (यानी डेटा …

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