सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं अपने डेटा में एक रेखीय मॉडल लागू कर रहा हूं: yमैं= β0+ β1एक्समैं+ ϵमैं,εमैं∼ एन( 0 , σ2) का है ।yमैं=β0+β1एक्समैं+εमैं,εमैं~एन(0,σ2)। y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}, \quad\epsilon_{i} \sim N(0,\sigma^{2}). मैं बूटस्ट्रैप विधि का उपयोग करके गुणांकों के विश्वास अंतराल (CI) ( , ) का । दो तरीके हैं जिनसे मैं बूटस्ट्रैप विधि लागू …

21 regression  bootstrap 

मशीन लर्निंग और पैटर्न मान्यता के संदर्भ में, कर्नेल ट्रिक नामक एक अवधारणा है । उन समस्याओं का सामना करना, जहां मुझे यह निर्धारित करने के लिए कहा जाता है कि क्या कोई फ़ंक्शन कर्नेल फ़ंक्शन हो सकता है या नहीं, वास्तव में क्या किया जाना चाहिए? क्या मुझे पहले …

21 machine-learning  kernel-trick 

मेरे पास glm फ़ंक्शन चलाने के निम्नलिखित परिणाम हैं। मैं निम्नलिखित मूल्यों की व्याख्या कैसे कर सकता हूं: अशक्त विचलन अवशिष्ट अवतरण AIC क्या उनके पास फिट होने की भलाई के लिए कुछ करना है? क्या मैं इन परिणामों से फिट माप की कुछ अच्छाई की गणना कर सकता हूं …

21 r  regression  generalized-linear-model 

क्या कोई यह बता सकता है कि एलडीए हाइपरपरमेटर्स के लिए प्राकृतिक व्याख्या क्या है? ALPHAऔर BETAक्रमशः (प्रति दस्तावेज) विषय और (प्रति विषय) शब्द वितरण के लिए डिरिचलेट वितरण के पैरामीटर हैं। हालाँकि क्या कोई यह बता सकता है कि इन हाइपरपेरेटरों बनाम छोटे मूल्यों के बड़े मूल्यों को चुनने …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

यह सवाल भविष्य के किसी भी आगंतुक की मदद करने की संभावना नहीं है; यह केवल एक छोटे से भौगोलिक क्षेत्र के लिए प्रासंगिक है, समय में एक विशिष्ट क्षण, या एक असाधारण रूप से संकीर्ण स्थिति जो आमतौर पर इंटरनेट के दुनिया भर के दर्शकों के लिए लागू नहीं …

21 r  gbm 

स्वतंत्र टिप्पणियों के एक नमूने से मापदंडों के अधिकतम संभावना अनुमानों के लिए कौन से वितरण बंद-बंद समाधान हैं?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

मैंने आर में एक सामान्यीकृत रैखिक मिश्रित मॉडल चलाया और दो भविष्यवक्ताओं के बीच एक बातचीत प्रभाव शामिल किया। बातचीत महत्वपूर्ण नहीं थी, लेकिन मुख्य प्रभाव (दो भविष्यवक्ता) दोनों थे। अब कई पाठ्यपुस्तक के उदाहरण मुझे बताते हैं कि यदि बातचीत का एक महत्वपूर्ण प्रभाव है, तो मुख्य प्रभावों की …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

कार्यात्मक प्रमुख घटक विश्लेषण (FPCA) एक ऐसी चीज है जिस पर मैं लड़खड़ा गया हूं और कभी समझ में नहीं आया। यह सब किस बारे मे है? शांग, 2011 द्वारा "कार्यात्मक प्रमुख घटक विश्लेषण का एक सर्वेक्षण" देखें , और मैं उद्धृत कर रहा हूं: पीसीए "आयामीता के अभिशाप" (बेलमैन …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

मुझे फ़ंक्शन के रूप में एक यादृच्छिक चर की अवधारणा को समझने में समस्या हो रही है। मैं यांत्रिकी को समझता हूं (मुझे लगता है) लेकिन मैं प्रेरणा को नहीं समझता ... कहो एक संभावना ट्रिपल, जहां Ω = [ 0 , 1 ] , बी Borel- है σ -algebra …

21 probability  random-variable  measure-theory 

मैंने सीखा है कि छोटे नमूने का आकार अपर्याप्त शक्ति और टाइप 2 त्रुटि का कारण बन सकता है। हालाँकि, मुझे लगता है कि छोटे नमूने आमतौर पर अविश्वसनीय हो सकते हैं और संयोग से किसी भी तरह का परिणाम हो सकता है। क्या यह सच है?

21 hypothesis-testing  small-sample 

पृष्ठभूमि विचरण से पहले सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले कमजोर में से एक, पैरामीटर (जेलमैन 2006) के साथ उलटा-गामा है ।α=0.001,β=0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 हालाँकि, इस वितरण में लगभग [3 \ times10 ^ {19}, \ infty] का 90% सीआई है [3×1019,∞][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty]। library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

उलटा तरीका कैसे काम करता है? मान लें कि मेरे पास एक यादृच्छिक नमूना X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n साथ घनत्व f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} ओवर 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1और इसलिए cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}on(0,1)(0,1)(0,1)। फिर उलट विधि से मैं का वितरण प्राप्तXXXके रूप मेंF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta। ऐसा नहीं करता है uθuθu^\theta का वितरण किया गया है XXX ? क्या यह उलटा …

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

इस प्रश्न के पहले से ही यहाँ उत्तर हैं : लागत समारोह में बदलाव सकारात्मक कैसे हो सकता है? (1 उत्तर) जब मेरा तंत्रिका नेटवर्क नहीं सीखता है तो मुझे क्या करना चाहिए? (5 उत्तर) पिछले महीने बंद हुआ । मैं 4 प्रकार के अनुक्रमों को वर्गीकृत करने के लिए …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

क्या मैं किसी बात को गलत समझ रहा हूँ? यह मेरा कोड है कपाल का उपयोग करना import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], …

21 pca  python  scikit-learn 

हम एक टोंटी आर्किटेक्चर को परिभाषित करते हैं जैसे कि रेसनेट पेपर में पाया जाने वाला प्रकार [दो 3x3 कन्टेस्ट लेयर] को [एक 1x1 कनव, एक 3x3 कन्ट और दूसरी 1x1 कन्टेन लेयर] से बदल दिया जाता है। मैं समझता हूं कि 1x1 दृढ़ परतों का उपयोग आयाम में कमी …

21 residuals  deep-learning  conv-neural-network