सांख्यिकी और बिग डेटा

मैंने समझा है कि रिज रिग्रेशन गुणांक को शून्य ज्यामितीय रूप से कैसे सिकोड़ता है। इसके अलावा मुझे पता है कि विशेष "ऑर्थोनॉमिक केस" में यह कैसे साबित किया जाए, लेकिन मैं भ्रमित हूं कि यह सामान्य मामले में "स्पेक्ट्रल अपघटन" के माध्यम से कैसे काम करता है।

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

मैं सममित सकारात्मक निश्चित (एसपीडी) मैट्रिक्स की परिभाषा जानता हूं, लेकिन अधिक समझना चाहता हूं। वे इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं, सहज ज्ञान युक्त? यहाँ मुझे क्या पता है और क्या? किसी दिए गए डेटा के लिए, सह-विचरण मैट्रिक्स SPD है। सह-विचरण मैट्रिक्स एक महत्वपूर्ण मीट्रिक है, सहज व्याख्या के लिए …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

मशीन लर्निंग रिसर्च पेपर अक्सर सीखने और अनुमान को दो अलग-अलग कार्यों के रूप में मानते हैं, लेकिन यह मेरे लिए बिल्कुल स्पष्ट नहीं है कि भेद क्या है। में इस पुस्तक उदाहरण के लिए वे कार्य के दोनों प्रकार के लिए बायेसियन आंकड़ों का उपयोग, लेकिन वह गौरव के …

20 machine-learning  terminology 

मैं एक तंत्रिका नेटवर्क (विवरण महत्वपूर्ण नहीं) का प्रशिक्षण ले रहा हूं जहां लक्ष्य डेटा कोणों (0 और 2 * पीआई के बीच) का वेक्टर है। मैं इस डेटा को एन्कोड करने की सलाह के लिए देख रहा हूँ। यहाँ मैं वर्तमान में (सीमित सफलता के साथ) कोशिश कर रहा …

20 neural-networks  circular-statistics 

हम सभी इस धारणा से परिचित हैं कि साहित्य में अच्छी तरह से प्रलेखित है, कि LASSO ऑप्टिमाइज़ेशन (सरलता के लिए लीनियर रिग्रेशन के मामले पर यहाँ ध्यान देना) गाऊसी त्रुटियों के साथ रेखीय मॉडल है, जिसमें मापदंडों लाप्लास दिया जाता है पूर्व के बराबर है \ exp - (\ …

20 lasso  laplace-distribution 

मैं एक क्लासिफायरियर का उपयोग कर रहा हूं जो संभाव्यता लौटाता है। एयूसी की गणना करने के लिए, मैं पीआरओसी आर-पैकेज का उपयोग कर रहा हूं। क्लासिफायर से आउटपुट संभावनाएं हैं: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsकक्षा '1' में होने की संभावना दर्शाता है। जैसा …

20 machine-learning  auc 

मैं कोर्टर के माध्यम से मशीन लर्निंग पर एंड्रयू एनजी का कोर्स कर रहा हूं । समीकरणों के लिए, सब्सक्रिप्शन के बजाय सुपरस्क्रिप्ट का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, बजाय निम्नलिखित समीकरण का उपयोग किया जाता है : x iएक्स( i )x(i)x^{(i)}एक्समैंxix_i जे( θ0, θ1) = 12 मीΣमैं …

20 machine-learning  notation 

मैं डेटा की प्रकृति के बारे में विशिष्ट नहीं हो सकता क्योंकि यह स्वामित्व है, लेकिन मान लीजिए कि हमारे पास इस तरह का डेटा है: प्रत्येक महीने, कुछ लोग एक सेवा के लिए साइन अप करते हैं। फिर, प्रत्येक बाद के महीने में, वे लोग सेवा को अपग्रेड कर …

20 panel-data  splines  mars 

मुझे समझ में नहीं आ रहा है कि नोड आकार का मतलब क्या है। मुझे पता है कि एक निर्णय नोड क्या है, लेकिन नोड आकार क्या है।

20 machine-learning  random-forest  bagging 

मैंने वहां से पढ़ा कि नमूना विचरण की मानक त्रुटि है SEs2=2σ4N−1−−−−−−√SEs2=2σ4N−1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} What is the standard error of the sample standard deviation? I'd be tempted to guess and say that SEs=SEs2−−−−√SEs=SEs2SE_{s} = \sqrt{SE_{s^2}} but I am not sure.

20 sampling  standard-deviation  standard-error 

यह एक सदमे का एक सा के रूप में मेरे लिए पहली बार मैं एक सामान्य वितरण मोंटे कार्लो सिमुलेशन किया था और पता चला कि का मतलब आया से मानक विचलन नमूने, सब केवल का एक नमूना आकार होने , बहुत कम साबित हुई की तुलना में, औसत, बार, …

20 normal-distribution  standard-deviation  expected-value  unbiased-estimator  umvue 

इस सवाल को मैथ एसई पर देखें । लघु कथा: मैंने पढ़ा सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों और निराश हो गया जब मैं, परिणाम में से कुछ को सत्यापित करने के कोशिश कर रहा था जैसे, दी तो आरएसएस ( β) = ( Y - एक्स β)टी( y - एक्स β) …

20 references  matrix  matrix-calculus 

स्टीन के विरोधाभास से पता चलता है कि जब तीन या अधिक मापदंडों का एक साथ अनुमान लगाया जाता है, तो संयुक्त अनुमानक किसी भी विधि की तुलना में औसतन अधिक सटीक होते हैं (अर्थात कम अपेक्षित औसत वर्ग त्रुटि), जो मापदंडों को अलग से संभालती है। यह एक बहुत …

20 paradox  steins-phenomenon 

बहुआयामी डेटा के खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के लिए पारिस्थितिक आंकड़ों में कई तकनीकें हैं। इन्हें 'ऑर्डिनेशन' तकनीक कहा जाता है। कई समान या बारीकी से आँकड़ों में कहीं सामान्य तकनीकों से संबंधित हैं। शायद प्रोटोटाइप का उदाहरण मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) होगा। पारिस्थितिकीविज्ञानी 'ग्रेडिएंट' का पता लगाने के लिए पीसीए …

20 pca  eda  ecology  correspondence-analysis 

मेरे पास एक तंत्रिका नेटवर्क है जो कुछ का अनुमान लगाने के लिए सेट किया गया है जहां आउटपुट चर सामान्य है। मैं नीचे तीन संभावित आउटपुट ए <बी <सी का उपयोग करके वर्णन करूंगा। यह स्पष्ट है कि कैसे एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग श्रेणीबद्ध डेटा के उत्पादन के …

20 neural-networks  ordinal-data  softmax