सांख्यिकी और बिग डेटा

कुछ दंड कार्यों और सन्निकटन का अच्छी तरह से अध्ययन किया जाता है, जैसे कि LASSO ( ) और रिज ( ) और ये कैसे प्रतिगमन में तुलना करते हैं।एल 2L1L1L_1L2L2L_2 मैं ब्रिज पेनल्टी के बारे में पढ़ रहा हूं, जो कि सामान्यीकृत जुर्माना है। उसकी तुलना उस LASSO से …

22 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

इंजीनियर्स के लिए मिलर और फ्रायंड की संभावना और सांख्यिकी, 8ed ( pp.217-218 ) के अनुसार, द्विपद वितरण (बर्नौली परीक्षण) के लिए अधिकतम होने की संभावना के रूप में दिया जाता है। L(p)=∏ni=1pxi(1−p)1−xiL(p)=∏i=1npxi(1−p)1−xiL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} इस समीकरण पर कैसे पहुंचे? यह मुझे अन्य वितरण, पॉसों और गाऊसी के बारे में …

22 estimation  maximum-likelihood  bernoulli-distribution  point-estimation 

यह सवाल थोड़ा वाम-क्षेत्र है, लेकिन मुझे लगा कि इस समुदाय के विषय पर शायद मजबूत विचार हैं! मैं अपनी पीएचडी थीसिस लिख रहा हूं। लगातार, जब मात्राओं के बारे में बात की जाती है जो औपचारिक रूप से गौसियन वितरण से संबंधित होती हैं, तो मैंने उन्हें संदर्भित करने …

22 normal-distribution  terminology 

नीचे दी गई छवि झूठी सकारात्मक दरों बनाम वास्तविक सकारात्मक दरों के निरंतर वक्र को दर्शाती है: हालाँकि, मुझे तुरंत क्या नहीं मिलता है कि इन दरों की गणना कैसे की जा रही है। यदि कोई विधि डेटासेट में लागू होती है, तो इसमें एक निश्चित FP दर और एक …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

मैं अपने डेटा को श्रेणीबद्ध रूप से क्लस्टर करना चाहूंगा, लेकिन यूक्लिडियन दूरी का उपयोग करने के बजाय, मैं सहसंबंध का उपयोग करना चाहूंगा। इसके अलावा, चूंकि सहसंबंध गुणांक -1 से 1 तक होता है, मेरे अध्ययन में -1 और 1 दोनों को "सह-विनियमन" के साथ दर्शाया जाता है, मैं …

22 correlation  clustering  distance  hierarchical-clustering 

बायेसियन अनुमान में भविष्य के डेटा के लिए एक भविष्यवाणिय वितरण अज्ञात मापदंडों को एकीकृत करके प्राप्त किया जाता है; उन मापदंडों के पीछे वितरण पर एकीकरण से पहले से देखे गए लोगों पर भविष्य के डेटा सशर्त के लिए एक भविष्यवाणिय वितरण - भविष्यवाणिय वितरण मिलता है। भविष्य कहनेवाला …

22 prediction  inference  prediction-interval 

क्या कोई अच्छा कागजात है जो फ़िल्टर के लिए आयामों को चुनने, इकाइयों को पूल करने और दोषपूर्ण परतों की संख्या का निर्धारण करने के कुछ तरीके को कवर करता है?

22 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

पियरसन सहसंबंध गुणांक के जनसंख्या मूल्य के दो प्रकार के अनुमानकों के बारे में मेरे सिर में कुछ भ्रम है। ए फिशर (1915) से पता चला कि द्विचर सामान्य जनसंख्या अनुभवजन्य के लिए rrr एक है नकारात्मक पक्षपाती की आकलनकर्ता ρρ\rho , हालांकि पूर्वाग्रह केवल छोटा सा नमूना आकार (के …

22 correlation  pearson-r  unbiased-estimator  estimators  point-estimation 

R में रैखिक-मिश्रित मॉडल के बारे में एक प्रश्न के लिए एक प्रस्तावना के रूप में, और शुरुआती / मध्यवर्ती आंकड़ों aficionados के लिए एक संदर्भ के रूप में साझा करने के लिए, मैंने एक स्वतंत्र "क्यू एंड ए-स्टाइल" के रूप में पोस्ट करने का फैसला किया "मैनुअल की गणना" …

22 r  regression  linear-model  lm 

उचित स्कोरिंग नियमों के अधिकांश संसाधनों में लॉग-लॉस, बैरियर स्कोर या गोलाकार स्कोरिंग जैसे विभिन्न स्कोरिंग नियमों का उल्लेख है। हालांकि, वे अक्सर उनके बीच के मतभेदों पर ज्यादा मार्गदर्शन नहीं देते हैं। (प्रदर्शनी ए: विकिपीडिया ।) लॉगरिदमिक स्कोर को अधिकतम करने वाले मॉडल को चुनना अधिकतम संभावना मॉडल को …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

मैं द स्टैटिस्टिकल ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग पढ़ रहा हूं और मुझे समझ नहीं आ रहा है कि धारा 3.7 "मल्टीपल रिजल्ट सिकुड़न और सिलेक्शन" क्या है। यह आरआरआर (कम-रैंक प्रतिगमन) के बारे में बात करता है, और मैं केवल यह समझ सकता हूं कि आधार एक सामान्यीकृत बहुभिन्नरूपी रैखिक मॉडल …

22 regression  multivariate-analysis  dimensionality-reduction  regularization  reduced-rank-regression 

सांख्यिकीय दृष्टिकोण से, एक आकस्मिक तालिका दिखाने के लिए कौन सा सबसे अच्छा प्लॉट है, जिसे आमतौर पर ची-स्क्वायर टेस्ट द्वारा विश्लेषण किया जा रहा है? क्या यह चकमा देने वाला बारप्लॉट, स्टैक्ड बारप्लॉट, हीटमैप, समोच्च प्लॉट, घबराना स्कैल्पलॉट, मल्टीपल लाइन्स प्लॉट या कुछ और है? क्या किसी को पूर्ण …

22 data-visualization  contingency-tables 

एक सहसंयोजक मैट्रिक्स को देखते हुए ΣरोंΣs\boldsymbol \Sigma_s, कैसे डेटा उत्पन्न करने के लिए कि इसमें नमूना covariance मैट्रिक्स Σ^= ΣरोंΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s ? आम तौर पर: हम अक्सर घनत्व x (x \ vert \ boldsymbol \ theta) से डेटा उत्पन्न करने में रुचि रखते हैं च( x …

22 correlation  sampling  random-generation  covariance-matrix 

पीसीए में, जब आयामों की संख्या ( N के बराबर या उससे अधिक) के नमूनों की संख्या N से अधिक है , तो ऐसा क्यों है कि आपके पास अधिकांश N - 1 गैर-शून्य eigenvectors होंगे? दूसरे शब्दों में, लोगों के बीच सहप्रसरण मैट्रिक्स के पद घ ≥ एन आयाम …

22 pca  dimensionality-reduction  eigenvalues 

मुझे एक सतत यादृच्छिक चर के घनत्व का अनुमान लगाने में दिलचस्पी है । ऐसा करने का एक तरीका जो मैंने सीखा है वह है कर्नेल डेंसिटी एस्टीमेशन का उपयोग।एक्सXX लेकिन अब मुझे एक बायेसियन दृष्टिकोण में दिलचस्पी है जो निम्नलिखित पंक्तियों के साथ है। मैं शुरू में मानता हूं …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process