सांख्यिकी और बिग डेटा

बूस्टिंग को समझने का सबसे आसान तरीका क्या है? यह बहुत कमज़ोर क्लासिफ़ायर "अनन्तता" (पूर्णता) को बढ़ावा क्यों नहीं देता है?

23 machine-learning  boosting 

(मैं आँकड़े पर एक नौसिखिया हूँ। मैं एक गणितज्ञ और एक प्रोग्रामर हूँ और मैं एक भोले बायेसियन स्पैम फ़िल्टर की तरह कुछ बनाने की कोशिश कर रहा हूँ।) मैंने कई स्थानों पर देखा है कि लोग बेयर्स प्रमेय से समीकरण में हर को तोड़ने के लिए करते हैं। तो …

23 bayesian 

सीडीएफ (संचयी वितरण समारोह) दिए गए वितरण का पीडीएफ (संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन) मुझे कैसे मिल सकता है?

23 distributions  pdf  cdf 

यदि मैं केवल तीन प्रतिशतता जानता हूं, तो वितरण में बांटने के लिए मैं किन विधियों का उपयोग कर सकता हूं? उदाहरण के लिए, मुझे पता है कि एक निश्चित डेटा सेट में, पाँचवाँ प्रतिशतक 35,१३५ है, ५० वाँ प्रतिशतक ११,२५ ९ है, और ९ ५,६११ प्रतिशत २३,६११ है। मैं …

23 r  regression  quantiles 

मैं WLS प्रतिगमन की प्रक्रिया में थोड़ा खो गया हूं। मुझे डाटासेट दिया गया है और मेरा काम यह परखना है कि क्या विषमता है, और यदि ऐसा है तो मुझे डब्ल्यूएलएस प्रतिगमन चलाना चाहिए। मैंने परीक्षण किया है और विषमता के लिए साक्ष्य पाए हैं, इसलिए मुझे डब्ल्यूएलएस चलाने …

23 regression  heteroscedasticity  weighted-regression 

छात्र के वितरण के मापदंडों के लिए अधिकतम संभावना अनुमानक क्या हैं? क्या वे बंद रूप में मौजूद हैं? एक त्वरित Google खोज ने मुझे कोई परिणाम नहीं दिया। आज मुझे यूनीवेट मामले में दिलचस्पी है, लेकिन शायद मुझे मॉडल को कई आयामों तक विस्तारित करना होगा। संपादित करें: मैं …

23 estimation  maximum-likelihood  t-distribution 

क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा अपने पेपर रैखिक मॉडल चयन में , जुन शाओ दर्शाता है कि बहुभिन्नरूपी रैखिक प्रतिगमन में चर चयन की समस्या के लिए, छुट्टी-एक-आउट क्रॉस सत्यापन (एलओओसीवी) की विधि 'एसिम्पटोट असंगत' है। सादे अंग्रेजी में, यह बहुत अधिक चर वाले मॉडल का चयन करता है। एक सिमुलेशन अध्ययन में, …

23 classification  model-selection  cross-validation 

अत्यधिक सहसंबद्ध रजिस्टरों के साथ कई रेखीय प्रतिगमन में, उपयोग करने के लिए सबसे अच्छी रणनीति क्या है? यह सभी सहसंबद्ध रजिस्टरों के उत्पाद को जोड़ने के लिए एक वैध दृष्टिकोण है?

23 regression  multicollinearity 

मुझे पता है कि गहरी, जटिल तंत्रिका जाल के साथ छवि मान्यता, छवि वर्गीकरण आदि के संबंध में बहुत सारे अग्रिम हैं। लेकिन अगर मैं पीएनजी छवियों पर एक शुद्ध प्रशिक्षण देता हूं, तो क्या यह केवल इतनी एनकोडेड छवियों के लिए काम करेगा ? क्या अन्य छवि गुण इसे …

23 neural-networks  deep-learning  image-processing 

अक्सर, मेरे (स्व-) आँकड़ों के अध्ययन के दौरान, मैं शब्दावली से मिला हूँ " -algebra एक यादृच्छिक चर द्वारा उत्पन्न"। मुझे विकिपीडिया पर परिभाषा समझ में नहीं आती है , लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि मुझे इसके पीछे अंतर्ज्ञान नहीं मिलता है। क्यों / कब हमें को यादृच्छिक …

23 probability  random-variable  sigma-algebra 

क्या कोई कृपया बहुत ही बुनियादी शब्दों में पर्याप्त आँकड़ों की व्याख्या कर सकता है ? मैं एक इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि से आता हूं, और मैं बहुत सारी चीजों से गुजरा हूं, लेकिन सहज ज्ञान की खोज में असफल रहा।

23 machine-learning  mathematical-statistics  intuition 

हालांकि इन दो सर्वव्यापी शब्दों को अक्सर समानार्थक रूप से उपयोग किया जाता है, लेकिन कभी-कभी यह एक अंतर प्रतीत होता है। क्या वास्तव में कोई अंतर है, या वे वास्तव में पर्याय हैं?

23 residuals  error  terminology 

मेरी समझ यह है कि मशीन सीखने में यह एक समस्या हो सकती है यदि आपके डेटासेट में अत्यधिक सहसंबद्ध विशेषताएं हैं, क्योंकि वे प्रभावी रूप से समान जानकारी को एन्कोड करते हैं। हाल ही में किसी ने बताया कि जब आप एक सहसंबंधी चर पर एक-गर्म एन्कोडिंग करते हैं …

23 regression  machine-learning  categorical-data  discrete-data  categorical-encoding 

मैं कुछ समय के लिए बायेसियन आँकड़ों में संयुग्म पुजारियों के विचार को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे बस नहीं मिला। क्या कोई इस विचार को सरलतम संभव शब्दों में समझा सकता है, शायद उदाहरण के तौर पर "गाऊसी पूर्व" का उपयोग कर रहा है?

23 bayesian  conditional-probability  conjugate-prior 

मैं सुदृढीकरण सीखने की कोशिश कर रहा हूं और यह विषय वास्तव में मुझे भ्रमित कर रहा है। मैंने आँकड़ों का परिचय लिया है, लेकिन मैं इस विषय को सहजता से समझ नहीं पाया।

22 variance  simulation  monte-carlo  unbiased-estimator  importance-sampling