सांख्यिकी और बिग डेटा

नोट: मामला n >> p है मैं सांख्यिकीय शिक्षण के तत्वों को पढ़ रहा हूं और क्रॉस वेलिडेशन करने के "सही" तरीके के बारे में विभिन्न उल्लेख हैं (जैसे पृष्ठ 60, पृष्ठ 245)। विशेष रूप से, मेरा सवाल यह है कि जब कोई मॉडल खोज की गई है तो के-गुना …

21 machine-learning  model-selection  data-mining  cross-validation 

जब मैं पैमाने के मापदंडों (सामान्य वितरण, टी वितरण आदि) के लिए पूर्व वितरण के रूप में लॉग सामान्य वितरण का उपयोग कर रहा हूं, जब मुझे इस बारे में एक मोटा विचार है कि पैमाने क्या होना चाहिए, लेकिन मैं यह नहीं जानता कि मैं क्या करना चाहता हूं …

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

आकलनकर्ता और अनुमान के बीच क्या संबंध है?

21 estimation  terminology  estimators 

मुझे नॉनपैरेमेट्रिक बायेसियन (और संबंधित) तकनीकों के बारे में अधिक जानने में दिलचस्पी है। मेरी पृष्ठभूमि कंप्यूटर विज्ञान में है और हालांकि मैंने कभी भी माप सिद्धांत या संभाव्यता सिद्धांत पर कोई कोर्स नहीं किया है, लेकिन मुझे संभावना और सांख्यिकी में सीमित प्रशिक्षण मिला है। क्या कोई मुझे शुरू …

21 probability  bayesian  references  theory 

क्लस्टर (पाठ) दस्तावेजों के लिए आपको दस्तावेजों के जोड़े के बीच समानता को मापने का एक तरीका चाहिए। दो विकल्प हैं: कॉशन समानता के रूप में टर्म वैक्टर के दस्तावेजों की तुलना करें - और शब्दों के लिए भार के रूप में TF / IDF। F-divergence जैसे Kullback-Leibler divergence का …

21 information-retrieval 

मेरे पास कुछ डेटा है जिसके लिए मैं एक ट्रेंडलाइन फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरा मानना ​​है कि डेटा एक शक्ति कानून का पालन करता है, और इसलिए लॉग-इन कुल्हाड़ियों पर डेटा को एक सीधी रेखा की तलाश में लगाया है। इसके परिणामस्वरूप (लगभग) सीधी रेखा और …

21 goodness-of-fit  power-law 

मैं पूरी तरह से की धारणा को समझना चाहता हूं चर के बीच भिन्नता की मात्रा का वर्णन करता है। हर वेब स्पष्टीकरण थोड़ा यांत्रिक और अप्रचलित है। मैं अवधारणा को "प्राप्त" करना चाहता हूं, न कि केवल यंत्रवत् संख्याओं का उपयोग करना।r2r2r^2 जैसे: घंटे का अध्ययन बनाम परीक्षण स्कोर …

21 regression  correlation  variance 

यहां, एक नज़र डालें: आप ठीक से देख सकते हैं कि प्रशिक्षण डेटा कहाँ समाप्त होता है। प्रशिक्षण डेटा से तक जाता है ।−1−1-1111 मैंने केरस और तन-सक्रियण के साथ 1-100-100-2 घने नेटवर्क का उपयोग किया। मैं पी / क्यू के रूप में दो मूल्यों, पी और क्यू से परिणाम …

21 regression  neural-networks  python  keras 

मैं सोच रहा था कि क्या रैखिक परिवर्तन दृष्टिकोण के बाद सहसंबद्ध यादृच्छिक द्विपद चर उत्पन्न करना संभव हो सकता है? नीचे, मैंने आर में कुछ सरल करने की कोशिश की और यह कुछ सहसंबंध पैदा करता है। लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या ऐसा करने का कोई राजसी …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

मान लीजिए कि मेरे पास एक मॉडल है जो मुझे अनुमानित मूल्य देता है। मैं उन मूल्यों के आरएमएसई की गणना करता हूं। और फिर वास्तविक मूल्यों का मानक विचलन। क्या उन दो मूल्यों (संस्करण) की तुलना करने का कोई मतलब है? मुझे क्या लगता है, अगर आरएमएसई और मानक …

21 standard-deviation  standard-error  rms 

मैं k- गुना सत्यापन के बारे में पढ़ रहा हूं, और मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूं कि मैं समझता हूं कि यह कैसे काम करता है। मुझे पता है कि होल्डआउट पद्धति के लिए, डेटा को तीन सेटों में विभाजित किया जाता है, और परीक्षण सेट का उपयोग केवल …

21 cross-validation  validation  out-of-sample 

एक छवि की एन्ट्रापी की गणना करने के लिए सबसे अधिक जानकारी / भौतिकी-सैद्धांतिक सही तरीका क्या है? मैं अभी कम्प्यूटेशनल दक्षता के बारे में परवाह नहीं करता - मैं इसे सैद्धांतिक रूप से यथासंभव सही चाहता हूं। चलो एक ग्रे-स्केल छवि के साथ शुरू करते हैं। एक सहज दृष्टिकोण …

21 spatial  entropy  image-processing 

स्टेन और फ्रंटएंड पैकेज के साथ rstanarmया brmsमैं बायेसियन तरीके से डेटा का आसानी से विश्लेषण कर सकता हूं जैसा कि मैंने पहले मिश्रित मॉडल के साथ किया था lme। जबकि मेरे पास मेरी डेस्क पर क्रूसके-गेलमैन-वेगेनमेकर्स-इत्यादि द्वारा अधिकांश पुस्तक और लेख हैं, ये मुझे मेडिकल दर्शकों के लिए परिणामों …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

मुझे समझ नहीं आता कि "नकारात्मक द्विपद" यादृच्छिक चर का नाम क्यों है। इसके बारे में नकारात्मक क्या है? इसके बारे में द्विपद क्या है? इसके बारे में नकारात्मक-द्विपद क्या है?

21 distributions  random-variable  terminology  negative-binomial 

मेरे पास फ़ीचर वैक्टर का एक बड़ा सेट है जिसका उपयोग मैं एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या पर हमला करने के लिए करूँगा (पायथन में सीखें का उपयोग करके)। इससे पहले कि मैं प्रतिरूपण के बारे में सोचना शुरू कर दूं, मुझे डेटा के शेष हिस्सों से यह निर्धारित करने की …

21 missing-data  randomness