सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे प्रश्न का वर्णन करने के लिए, मान लीजिए कि मेरे पास एक प्रशिक्षण सेट है जहां इनपुट में शोर की डिग्री है, लेकिन आउटपुट उदाहरण के लिए नहीं है; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

इस विकी पृष्ठ के पहले वाक्य का दावा है कि "अर्थमिति में, एक समरूपता समस्या तब होती है जब एक व्याख्यात्मक चर त्रुटि शब्द के साथ सहसंबद्ध होता है। 1 " मेरा सवाल यह है कि यह कभी कैसे हो सकता है? क्या प्रतिगमन बीटा ऐसा नहीं चुना गया है …

22 regression 

मैं एक धोखाधड़ी का पता लगाने (क्रेडिट-स्कोरिंग जैसी) समस्या से निपटता हूं। जैसे कि धोखाधड़ी और गैर-धोखाधड़ी टिप्पणियों के बीच अत्यधिक असंतुलित संबंध है। http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html विभिन्न वर्गीकरण मीट्रिक का एक बड़ा अवलोकन प्रदान करता है। Precision and Recallया kappaदोनों एक अच्छा विकल्प लगते हैं: ऐसे क्लासिफायर के परिणामों को सही …

22 classification  unbalanced-classes  precision-recall  cohens-kappa  model-evaluation 

खैर सवाल यह सब कहता है। "पूर्व प्रशिक्षण एक तंत्रिका नेटवर्क" से क्या अभिप्राय है? क्या कोई शुद्ध सरल अंग्रेजी में समझा सकता है? मुझे इससे संबंधित कोई संसाधन नहीं मिल रहे हैं। यह बहुत अच्छा होगा अगर कोई मुझे उनसे बात कर सके।

22 neural-networks  pre-training 

मैं प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग का शौकीन हूं। केवल कुछ महीने पहले मैंने मशीन लर्निंग प्रोग्रामिंग के बारे में सीखना शुरू किया। बहुत से लोग जिनके पास मात्रात्मक विज्ञान की पृष्ठभूमि नहीं है, मैंने भी व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एमएल पैकेज (कैरेट आर) में एल्गोरिदम और डेटासेट …

22 machine-learning 

मैं अधिकतम संभावना आकलन के बारे में अध्ययन कर रहा हूं और मैंने पढ़ा है कि संभावना फ़ंक्शन प्रत्येक चर की संभावनाओं का उत्पाद है। यह उत्पाद क्यों है? योग क्यों नहीं? मैं Google पर खोज करने की कोशिश कर रहा हूं लेकिन मुझे कोई सार्थक उत्तर नहीं मिल रहा …

22 maximum-likelihood 

यह अक्सर कहा जाता है कि क्रमपरिवर्तन परीक्षणों की कोई धारणा नहीं है, हालांकि यह निश्चित रूप से सच नहीं है। उदाहरण के लिए अगर मेरे नमूने किसी तरह सहसंबद्ध हैं, तो मैं सोच सकता हूं कि उनके लेबल को अनुमति देना सही बात नहीं होगी। केवल मुझे लगता है …

22 hypothesis-testing  permutation-test  resampling 

मीन पूर्ण निरपेक्ष त्रुटि (MASE) कोहलर और हयंडमैन (2006) द्वारा प्रस्तावित पूर्वानुमान सटीकता का एक उपाय है । एमअ सए= एमए ईएमए ईi n - s a m p l e ,nएक मैं वी ईएमएएसए=एमएएएमएएमैंn-रोंएमीटरपीएलई,nएमैंvईMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} जहां वास्तविक पूर्वानुमान द्वारा उत्पादित औसत निरपेक्ष त्रुटि है; जबकि एक भोले पूर्वानुमान …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

बयान नमूना विचरण का नमूना वितरण स्वतंत्रता के बराबर की डिग्री के साथ एक ची-वर्गीय वितरण है n−1n−1n-1, जहां nnn नमूना आकार है (यह देखते हुए कि ब्याज का यादृच्छिक चर सामान्य रूप से वितरित किया जाता है)। स्रोत मेरा अंतर्ज्ञान यह थोड़े मेरे लिए सहज ज्ञान युक्त बनाता है …

22 distributions  normal-distribution  sampling  chi-squared  sample-size 

इस सवाल को स्टैक ओवरफ्लो से माइग्रेट किया गया क्योंकि इसका जवाब क्रॉस वैलिडेट पर दिया जा सकता है। माइग्रेट 5 साल पहले । मैंने आंशिक निर्भरता भूखंडों पर अन्य विषयों के माध्यम से पढ़ा है और उनमें से अधिकांश इस बात पर हैं कि आप वास्तव में उन्हें अलग-अलग …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

मेरे पास एक बेकरी से ऐतिहासिक बिक्री डेटा है (दैनिक, 3 साल से अधिक)। अब मैं भविष्य की बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल बनाना चाहता हूं (कार्यदिवस, मौसम चर, आदि जैसी सुविधाओं का उपयोग करके)। मुझे मॉडल के फिटिंग और मूल्यांकन के लिए डेटासेट कैसे विभाजित करना …

22 cross-validation  partitioning 

जब हम दो समूहों पर प्रयोग करते हैं (छोटे नमूना आकार पर (आमतौर पर उपचार समूह प्रति नमूना आकार 7 ~ 8 के बारे में)), हम अंतर के लिए परीक्षण करने के लिए एक टी-टेस्ट का उपयोग करते हैं। हालाँकि, जब हम एक एनोवा (स्पष्ट रूप से दो से अधिक …

22 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  fishers-lsd 

हम जानते हैं कि उचित पूर्व वितरण के मामले में, पी( ∣ θ X) = पी( एक्स)| Θ ) पी( Θ )पी( एक्स))पी(θ|एक्स)=पी(एक्स|θ)पी(θ)पी(एक्स)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝ पी( एक्स)| Θ ) पी( Θ )αपी(एक्स|θ)पी(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) । इस कदम का सामान्य औचित्य यह है कि …

22 distributions  bayesian  prior  posterior 

हमने निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करके एक मिश्रित प्रभाव लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाया है; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) विषय और आइटम यादृच्छिक प्रभाव हैं। हम एक विषम परिणाम प्राप्त कर रहे हैं जो …

22 r  mixed-model  stata  glmm  lme4-nlme 

मापदंडों के अधिकतम संभावना अनुमान प्राप्त करना इतना सामान्य क्यों है, लेकिन आप वास्तव में संभावित संभावना पैरामीटर अनुमानों के बारे में कभी नहीं सुनते हैं (यानी, संभावना फ़ंक्शन के मोड के बजाय अपेक्षित मूल्य के आधार पर )? क्या यह मुख्य रूप से ऐतिहासिक कारणों से है, या अधिक …

22 probability  mathematical-statistics  maximum-likelihood  optimization  expected-value