सांख्यिकी और बिग डेटा

मैंने इस धारणा को सुना है कि जेन्स का दावा है कि फ्रीक्वेंटर्स "निहित पूर्व" के साथ काम करते हैं। ये निहितार्थ क्या हैं? क्या इसका मतलब यह है कि लगातार मॉडलर बेयिसियन मॉडल के सभी विशेष मामले पाए जाने की प्रतीक्षा कर रहे हैं?

19 bayesian  prior  posterior  frequentist 

सबसे पहले, वह परिणामों की संभावना देता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, उसका अमेरिकी चुनाव के लिए भविष्यवाणी वर्तमान में 82% क्लिंटन बनाम 18% ट्रम्प है। अब, भले ही ट्रम्प जीत जाए, मुझे कैसे पता चलेगा कि यह उस जीत का सिर्फ 18% हिस्सा नहीं था? दूसरी समस्या यह है …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

मैं एक मल्टी-लेबल क्लासिफायर बनाने की कोशिश कर रहा हूं ताकि स्कैकेट का उपयोग करके मौजूदा दस्तावेज़ों को विषय आवंटित किया जा सके मैं अपने दस्तावेजों के माध्यम से उन्हें पारित करने के प्रसंस्करण कर रहा हूँ TfidfVectorizerके माध्यम से लेबल MultiLabelBinarizerऔर एक बनाया OneVsRestClassifierएक साथ SGDClassifierअनुमानक के रूप में। …

19 scikit-learn  multi-class  multilabel 

यह अनिवार्य रूप से एक प्रश्न का एक प्रतिकृति है , जो मुझे math.se पर मिला था, जिसके उत्तर मुझे नहीं मिले , जिसकी मुझे आशा थी। Let स्वतंत्र, समान रूप से वितरित यादृच्छिक चर का एक क्रम हो, जिसमें और ।{Xi}i∈N{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}}E[Xi]=1E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = 1V[Xi]=1V[Xi]=1\mathbb{V}[X_i] = 1 …

19 probability  mathematical-statistics  asymptotics 

निर्णय स्टंप केवल एक विभाजन के साथ एक निर्णय पेड़ है। इसे एक टुकड़े-टुकड़े समारोह के रूप में भी लिखा जा सकता है। उदाहरण के लिए, मान लें कि xxx एक वेक्टर है, और , प्रतिगमन सेटिंग में xx1x1x_1 का पहला घटक है , कुछ निर्णय स्टंप हो सकता हैxxx …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

चलो कार्तीय x,yx,yx,y एक यादृच्छिक बिंदु के निर्देशांकों का चयन किया जाना सेंट (x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y)∼U(−10,10)×U(−10,10)(x,y) \sim U(-10,10) \times U(-10,10) । इस प्रकार, त्रिज्या, ρ=x2+y2−−−−−−√ρ=x2+y2\rho = \sqrt{x^2 + y^2} , समान रूप सेρρ\rhoकेपीडीएफद्वारा निहित के रूप में वितरित नहीं किया गया है। फिर भी मैं ar = arctan y की उम्मीद करूंगाθ=arctanyxθ=arctan⁡yx\theta …

19 normal-distribution  matlab  pdf  uniform 

इसलिए एक सामान्य वितरण में, हमारे पास दो पैरामीटर हैं: माध्य और विचरण । पुस्तक पैटर्न रिकॉग्निशन एंड मशीन लर्निंग में , त्रुटि फ़ंक्शन के नियमितीकरण की शर्तों में अचानक एक हाइपरपेरमेटर प्रकट होता है ।μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda हाइपरपरमेटर्स क्या हैं? उनका नाम ऐसा क्यों रखा गया है? और वे कैसे सहज …

19 terminology  definition  parameterization  hyperparameter 

क्या कोई शब्द है जिसका अर्थ है 'विचरण का विलोम'? यही है, यदि में उच्च विचरण है, तो एक्स में कम है ... ? लेकिन विशेष रूप से जिसका अर्थ है ( 'समझौता' या 'समानता' की तरह) एक के पास विलोम में कोई दिलचस्पी नहीं 1 / σ 2 ?XXXXXX……\dots1/σ21/σ21/\sigma^2

19 bayesian  variance  terminology  precision 

मैं एक गणित विभाग में एक संकाय सदस्य के रूप में शामिल हुआ। एक प्रतिष्ठित संस्थान का। मैं स्नातक स्तर पर कोर्स प्रोबेबिलिटी एंड स्टैटिस्टिक्स पढ़ा रहा हूं। इस पाठ्यक्रम के लिए संस्थान के पास पहले से ही एक पाठ्यक्रम है, जिससे मैं बहुत अधिक संतुष्ट नहीं हूं। उस पाठ्यक्रम …

19 teaching 

क्या नियमितीकरण मददगार हो सकता है यदि हम मॉडल के मापदंडों का केवल अनुमान लगाने (और व्याख्या) में रुचि रखते हैं, पूर्वानुमान या भविष्यवाणी में नहीं? मैं देखता हूं कि यदि आपका लक्ष्य नए डेटा पर अच्छे पूर्वानुमान लगाना है, तो नियमितीकरण / क्रॉस-वैरिफिकेशन कितना उपयोगी है। लेकिन क्या होगा …

19 cross-validation  econometrics  model-selection  interpretation  regularization 

मुझे आश्चर्य है कि शब्द 2vec में CBOW की तुलना में असंगत शब्दों के लिए स्किप-ग्राम बेहतर क्यों है। मैंने https://code.google.com/p/word2vec/ पर दावा पढ़ा है ।

19 natural-language  word2vec  word-embeddings 

मेरे लिए फ़्रीक्वेंटिस्ट आँकड़े निर्णय लेने के लिए पर्यायवाची हैं जो सभी संभावित नमूनों के लिए अच्छे हैं। यानी, एक frequentist फैसले के नियम हमेशा frequentist जोखिम है, जो एक नुकसान समारोह पर निर्भर करता है कम से कम करने की कोशिश करनी चाहिए एल और प्रकृति की सही स्थिति …

19 maximum-likelihood  frequentist 

मैं मशीन सीखने के लिए नया हूं और कुछ डेटासेट की तलाश कर रहा हूं जिसके माध्यम से मैं अलग-अलग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (डिसीजन ट्रीज, बूस्टिंग, एसवीएम और न्यूरल नेटवर्क्स) के बीच अंतर की तुलना और विरोधाभास कर सकता हूं। मुझे ऐसे डेटासेट कहां मिल सकते हैं? डेटासेट पर विचार …

19 machine-learning  dataset 

इस लेख में , लेखक रेखीय विभेदक विश्लेषण (LDA) को प्रमुख घटक विश्लेषण (PCA) से जोड़ता है। अपने सीमित ज्ञान के साथ, मैं यह पालन करने में सक्षम नहीं हूं कि एलडीए पीसीए के समान कैसे हो सकता है। मैंने हमेशा सोचा है कि एलडीए लॉजिस्टिक रिग्रेशन के समान वर्गीकरण …

19 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  canonical-correlation 

यह कई लोगों के लिए एक सरल प्रश्न हो सकता है लेकिन यहाँ यह है: भिन्नताओं को औसत मानों के अंतर के बजाय एक दूसरे के बाद हर मूल्य के बीच के अंतर के रूप में क्यों नहीं परिभाषित किया गया है? यह मेरे लिए अधिक तार्किक विकल्प होगा, मुझे …

19 variance