सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं बहुत सारे ट्यूटोरियल वीडियो देख रहा हूं और वे समान दिख रहे हैं। उदाहरण के लिए यह एक: https://www.youtube.com/watch?v=ip4iSMRW5X4 वे राज्यों, कार्यों और संभावनाओं की व्याख्या करते हैं जो ठीक हैं। वह व्यक्ति इसे ठीक बताता है, लेकिन मैं वास्तविक जीवन में इसका उपयोग करने के लिए इसकी पकड़ …

20 markov-process 

मेरे पास सांख्यिकीय सीखने के एल्गोरिथ्म को चलाने से पहले सुविधा चयन विधियों (रैंडम फ़ॉरेस्ट्स फ़ीचर महत्व मान या Univariate सुविधा चयन विधियों आदि) का उपयोग करने की आवश्यकता के संबंध में एक प्रश्न है। हम जानते हैं कि ओवरफिटिंग से बचने के लिए हम वेट वैक्टर पर रेगुलराइजेशन पेनल्टी …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

मुझे पता है कि क्रॉस-वैलिडेशन के बाहर हाइपरपैरेट ट्यूनिंग करने से बाहरी वैधता का पक्षपाती-उच्च अनुमान हो सकता है, क्योंकि प्रदर्शन को मापने के लिए आप जो डेटासेट का उपयोग करते हैं, वही आप सुविधाओं को ट्यून करने के लिए उपयोग करते हैं। मैं सोच रहा हूँ कि यह एक …

20 cross-validation  validation  hyperparameter 

मैं Le और मिकोलोव द्वारा ICML 2014 के पेपर " डिस्ट्रक्टेड रिप्रेजेंटेशन ऑफ सेंटेंस एंड डॉक्यूमेंट्स " में परिणामों से प्रभावित हुआ था । जिस तकनीक का वे वर्णन करते हैं, उसे "पैराग्राफ वैक्टर" कहा जाता है, शब्द 2vec मॉडल के विस्तार के आधार पर, मनमाने ढंग से लंबे पैराग्राफ …

20 text-mining  natural-language  word-embeddings  sentiment-analysis  reproducible-research 

निम्नलिखित मासिक डेटा श्रृंखला के एसीएफ और पीएसीएफ प्लॉट हैं। दूसरा प्लॉट ci.type = 'ma' के साथ acf है: Acf प्लॉट में उच्च मूल्यों की दृढ़ता शायद एक दीर्घकालिक सकारात्मक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करती है। सवाल यह है कि क्या यह मौसमी बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है? मैंने इस विषय …

20 time-series 

मैं समझता हूं कि उनके बीच का अंतर इस बात से संबंधित है कि क्या मॉडल में समूहीकरण चर एक निश्चित या यादृच्छिक प्रभाव के रूप में अनुमानित है, लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि वे समान क्यों नहीं हैं (यदि वे समान नहीं हैं)। मुझे विशेष रूप …

20 mixed-model  blue  blup  small-area-estimation 

मुझे पता है कि गणितीय रूप से पीसीए और एसवीडी की गणना कैसे की जाती है, और मुझे पता है कि दोनों को रैखिक लीवर स्क्वेयर प्रतिगमन पर लागू किया जा सकता है। एसवीडी का गणितीय रूप से मुख्य लाभ यह प्रतीत होता है कि इसे गैर-वर्ग मैट्रिस पर लागू …

20 pca  least-squares  svd 

मैं एक प्रतिगमन मॉडल के औसत सीमांत प्रभावों की मानक त्रुटियों को समझने के लिए डेल्टा विधि को बेहतर ढंग से समझने में दिलचस्पी रखता हूं जिसमें एक बातचीत शब्द शामिल है। मैंने डेल्टा-विधि के अंतर्गत संबंधित प्रश्नों को देखा है, लेकिन किसी ने भी मुझे जो खोजा है वह …

20 r  regression  standard-error  effect-size  delta-method 

"माध्य" की अवधारणा पारंपरिक अंकगणित माध्य की तुलना में दूर तक घूमती है; क्या यह इतनी दूर है कि मंझला शामिल है? समानता से, कच्चे डेटा ⟶आईडीकच्चे डेटा ⟶मतलबकच्चा मतलब ⟶आईडी- 1अंकगणित औसतकच्चे डेटा ⟶RECIPपारस्परिक ⟶मतलबmean reciprocal⟶recip−1harmonic meanraw data⟶loglogs⟶meanmean log⟶log−1geometric meanraw data⟶squaresquares⟶meanmean square⟶square−1root mean squareraw data⟶rankranks⟶meanmean rank⟶rank−1medianraw data⟶idraw data⟶meanraw mean⟶id−1arithmetic …

20 mean  average  median 

यदि यादृच्छिक वेक्टर है और एक निश्चित मैट्रिक्स है, तो क्या कोई यह समझा सकता है कि क्योंजेडजेड\mathbf {Z}एएAc o v [A Z ]=A c o v [ Z ] A⊤।सीओv[एजेड]=एसीओv[जेड]ए⊤।\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf {Z}]A^\top.

20 covariance 

आर में, जब मैं एक (सामान्यीकृत) रेखीय मॉडल है ( lm, glm, gls, glmm, ...), मैं कैसे गुणांक (प्रतिगमन ढलान) 0 के अलावा कोई अन्य मूल्य के खिलाफ परीक्षण कर सकते हैं? मॉडल के सारांश में, गुणांक के टी-परीक्षण के परिणाम स्वचालित रूप से रिपोर्ट किए जाते हैं, लेकिन केवल …

20 r  regression  t-test 

R फ़ंक्शन lm द्वारा प्राप्त एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल को यह जानना चाहेंगे कि क्या मीन स्क्वेर्ड एरर कमांड द्वारा इसे प्राप्त करना संभव है। मेरे पास एक उदाहरण का FOLLOWING आउटपुट था > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) …

20 r  regression  error 

मेरी समझ के अनुसार, सहसंबंधों के आधार पर पीसीए में हमें कारक (इस उदाहरण में प्रमुख घटक) लोडिंग मिलते हैं जो चर और कारकों के बीच संबंध के अलावा और कुछ नहीं हैं। अब जब मुझे एसपीएसएस में कारक स्कोर उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है , तो मैं सीधे …

20 spss  pca  factor-analysis 

मैं अभी गिब्स नमूना और मेट्रोपोलिस हेस्टिंग्स एल्गोरिथ्म पर कुछ पढ़ रहा हूं और कुछ सवालों का जवाब दिया है। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, गिब्स नमूनाकरण के मामले में, यदि हमारे पास एक बड़ी बहुभिन्नरूपी समस्या है, तो हम सशर्त वितरण से नमूना लेते हैं अर्थात नमूना एक …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें 5 विशेषताएं हैं: ए, बी, सी, डी, ई। वे सभी संख्यात्मक मूल्य हैं। घनत्व-आधारित क्लस्टरिंग करने के बजाय, मैं जो करना चाहता हूं वह डेटा को निर्णय-ट्री-जैसे तरीके से क्लस्टर करना है। मेरा मतलब है कि दृष्टिकोण कुछ इस तरह है: एल्गोरिथ्म डेटा को …

20 r  machine-learning  clustering  cart