सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या समय-श्रृंखला वर्गीकरण करने के लिए एक जटिल तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए एक कोड मौजूद है। मैंने हाल के कुछ कागज़ात देखे हैं ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि कुछ मौजूद है या नहीं, अगर मैं इसे खुद से …

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

अनिवार्य रूप से, मेरा सवाल यह है कि बहुपरत पर्सेप्ट्रॉन में, सिग्माइड्रॉन का उपयोग सिग्मॉइड सक्रियण फ़ंक्शन के साथ किया जाता है। तो नवीनीकरण नियम में है कि y के रूप में गणना की जाती हैy^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} यह "सिग्मॉइड" पर्सेप्ट्रॉन एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन से कैसे भिन्न होता है? …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

मैं अपने डेटा के 90 वें प्रतिशत के पूर्वानुमानकर्ताओं को खोजने के लिए क्वांटाइल रिग्रेशन का उपयोग कर रहा हूं। मैं quantregपैकेज का उपयोग करते हुए आर में यह कर रहा हूं । मैं क्वांटल रिग्रेशन के लिए कैसे निर्धारित कर सकता हूं जो यह संकेत देगा कि भविष्यवाणियों के …

21 r-squared  quantile-regression 

मेरे पास तीन श्रेणीगत चर के साथ एक डेटासेट है और मैं एक ग्राफ में तीनों के बीच के रिश्ते की कल्पना करना चाहता हूं। कोई विचार? वर्तमान में मैं निम्नलिखित तीन ग्राफ़ का उपयोग कर रहा हूं: प्रत्येक ग्राफ आधारभूत अवसाद (माइल्ड, मॉडरेट, गंभीर) के स्तर के लिए है। …

21 r  data-visualization  categorical-data 

मुझे द केमिकल स्टेटिस्टिशियन पर एक टिप्पणी के बारे में पता चला कि एक नमूना मंझला अक्सर एक पर्याप्त आंकड़े के लिए एक विकल्प हो सकता है, लेकिन एक या दो टिप्पणियों के स्पष्ट मामले के अलावा जहां यह नमूना मतलब के बराबर है, मैं एक और गैर-तुच्छ और आईआईडी …

21 median  exponential-family  sufficient-statistics  chemistry 

लॉजिस्टिक और लॉगिट रिग्रेशन में क्या अंतर है? मैं समझता हूं कि वे समान हैं (या यहां तक ​​कि एक ही चीज) लेकिन क्या कोई इन दोनों के बीच के अंतर को समझा सकता है? बाधाओं के बारे में एक है?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

वे कौन से तरीके हैं जो ट्री लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग लापता मूल्यों से निपटने के लिए करते हैं। क्या वे लापता कहे जाने वाले मूल्य का उपयोग करने में केवल स्लॉट को पूरा करते हैं? धन्यवाद।

21 missing-data  cart 

मैं देखना चाहता हूं कि क्या मैं अपने ACF और PACF प्लॉट का विश्लेषण करने वाले सही ट्रैक पर हूं: बैकग्राउंड: (रिफ़: फिलिप हंस फ्रैंस, 1998) जैसा कि एसीएफ और पीएसीएफ दोनों महत्वपूर्ण मूल्य दिखाते हैं, मैं मानता हूं कि एक एआरएमए-मॉडल मेरी आवश्यकताओं की पूर्ति करेगा ACF का उपयोग …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

मैं समझता हूं कि यदि कोई प्रक्रिया स्वयं के पिछले मूल्यों पर निर्भर करती है, तो यह एक एआर प्रक्रिया है। यदि यह पिछली त्रुटियों पर निर्भर करता है, तो यह एक एमए प्रक्रिया है। इन दो स्थितियों में से कोई एक कब होगी? क्या किसी के पास एक ठोस …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

एक छोटे से डेटा सेट (में ) है कि मैं के साथ काम कर रहा हूँ, कई चर मुझे दे सही भविष्यवाणी / जुदाई । मैं इस प्रकार समस्या से निपटने के लिए फर्थ लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करता हूं।n ∼ 100n~100n\sim100 यदि मैं एआईसी या बीआईसी द्वारा सर्वश्रेष्ठ मॉडल …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

मेरे पास एक दोहराया-मापी प्रयोग है जहां निर्भर चर एक प्रतिशत है, और मेरे पास स्वतंत्र चर के रूप में कई कारक हैं। मैं glmerआर पैकेज lme4से इसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन समस्या (निर्दिष्ट करके family=binomial) के रूप में उपयोग करना चाहूंगा क्योंकि यह सीधे इस सेटअप को समायोजित करने के लिए …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

मैं वर्गीकरण और प्रतिगमन पेड़ों का अध्ययन कर रहा हूं, और विभाजन स्थान के उपायों में से एक GINI स्कोर है। अब मैं सबसे अच्छा विभाजन स्थान निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है जब दो वितरणों के बीच एक ही डेटा की संभावना अनुपात का लॉग शून्य होता …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

इस सवाल को स्टैक ओवरफ्लो से माइग्रेट किया गया क्योंकि इसका जवाब क्रॉस वैलिडेट पर दिया जा सकता है। माइग्रेट 5 साल पहले । गामा द्वारा वितरित आश्रित चर के साथ GLM के लिए पैरामीटर व्याख्या के संबंध में मेरा एक प्रश्न है। यह वही है जो R मेरे लॉग-लिंक …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

क्या कोई लॉग-लीनियर रिग्रेशन और लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बीच अंतर की स्पष्ट सूची प्रदान कर सकता है? मैं समझता हूं कि पूर्व एक सरल रेखीय प्रतिगमन मॉडल है, लेकिन मुझे स्पष्ट नहीं है कि प्रत्येक का उपयोग कब किया जाना चाहिए।

21 regression  logistic  logit  log-linear 

एक रेखीय मॉडल के लिए y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilon , संकोचन अवधि हमेशा होता है P(β)P(β)P(\beta) । क्या कारण है कि हम पूर्वाग्रह (इंटरसेप्ट) शब्द को ? क्या हमें तंत्रिका नेटवर्क मॉडल में पूर्वाग्रह शब्द को सिकोड़ना चाहिए?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage