सांख्यिकी और बिग डेटा

सीखने की दर पैरामीटर ( ) ढाल में सिकुड़ती बढ़ाने प्रत्येक नया आधार मॉडल -typically एक उथले tree- कि श्रृंखला में जोड़ा जाता है का योगदान। यह नाटकीय रूप से परीक्षण सेट सटीकता को बढ़ाने के लिए दिखाया गया था, जो कि छोटे कदमों के साथ समझ में आता है, …

19 machine-learning  data-mining  predictive-models  boosting  overfitting 

यह पोस्ट तेजी से बदलती घटना से संबंधित है। मुझे 2012 का एक प्रश्न आया, जिसमें विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय कार्यों के लिए आर / पायथन के विकल्प के रूप में जूलिया के बारे में बहुत अच्छी चर्चा थी। यहां जूलिया के वादे के बारे में 2012 से मूल प्रश्न …

19 r  python  computing  julia 

मैं पवन डेटा (0, 359) और दिन के समय (0, 23) का उपयोग करके एक मॉडल को फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे चिंता है कि वे खराब रेखीय प्रतिगमन में फिट होंगे, क्योंकि वे स्वयं रैखिक पैरामीटर नहीं हैं। मैं उन्हें पायथन का उपयोग करके बदलना …

19 regression  python  circular-statistics 

मुझे बहुत ही साधारण समस्या है लेकिन मुझे इसे हल करने के लिए एक सही उपकरण नहीं मिल रहा है। मेरे पास उसी लंबाई के वैक्टर के कुछ अनुक्रम हैं। अब मैं इन अनुक्रमों के ट्रेन नमूने पर LSTM RNN को प्रशिक्षित करना चाहता हूं और फिर कई प्राइमिंग वैक्टरों …

19 neural-networks  python  lstm 

मैं एक सहसंबंध मैट्रिक्स दिया सहसंबद्ध यादृच्छिक चर का अनुकरण करने के लिए चोल्स्की अपघटन का उपयोग करता हूं। बात यह है, परिणाम कभी भी सहसंबंध संरचना को पुन: पेश नहीं करता है जैसा कि दिया गया है। यहां स्थिति का वर्णन करने के लिए पायथन में एक छोटा सा …

19 correlation  random-generation  cholesky 

मैं यह जानने के लिए उत्सुक हूं कि आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क की प्रभावशीलता के लिए पूर्वाग्रह नोड कितना महत्वपूर्ण है। मैं आसानी से समझ सकता हूं कि यह केवल कुछ इनपुट चर के साथ उथले नेटवर्क में महत्वपूर्ण हो सकता है। हालांकि, आधुनिक तंत्रिका जाल जैसे कि गहरी शिक्षा में …

19 neural-networks  deep-learning  bias-node 

मैं विषय (दोहरी) अंतरिक्ष में प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) कैसे काम करता है , इसकी सहज जानकारी प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं । दो चर, के साथ 2 डी डाटासेट पर विचार करें और , और डेटा बिंदुओं (डेटा मैट्रिक्स है और केंद्रित हो माना जाता है)। पीसीए …

19 pca  linear-algebra  intuition  geometry 

CrossValidated पर किंग और ज़ेंग (2001) द्वारा दुर्लभ घटना पूर्वाग्रह सुधार कब और कैसे लागू किया जाए, इस पर कई सवाल हैं । मैं कुछ अलग खोज रहा हूं: एक न्यूनतम सिमुलेशन-आधारित प्रदर्शन जो पूर्वाग्रह मौजूद है। विशेष रूप से, राजा और ज़ेंग राज्य "... दुर्लभ घटनाओं के आंकड़ों में …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events 

निम्नलिखित डिफ़ॉल्ट अल्फा (1, इसलिए lasso) के साथ Glmnet की साजिश है, जिसमें mtcarsडेटा सेट का उपयोग mpgDV और अन्य के साथ भविष्यवक्ता चर के रूप में किया गया है। glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) विशेष रूप से am, cylऔर wt(लाल, काली और हल्की नीली रेखाओं) के संबंध में हम इस कथानक से …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

जाहिर तौर पर पियर्सन का सहसंबंध गुणांक पैरामीट्रिक है और स्पीयरमैन का आरएच गैर पैरामीट्रिक है। मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है। जैसा कि मैं समझता हूँ कि पियर्सन की गणना में की जाती है और स्पीयरमैन की गणना उसी तरह से की जाती है, सिवाय इसके कि …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

यदि हमारे पास 2 सामान्य, असंबद्ध यादृच्छिक चर तो हम सूत्र के साथ 2 सहसंबद्ध यादृच्छिक चर बना सकते हैंएक्स1, एक्स2X1,X2X_1, X_2 Y= ρ एक्स1+ 1 - ρ2-----√एक्स2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 और फिर का साथ सहसंबंध ।ρ X १YYYρρ\rhoएक्स1X1X_1 क्या कोई समझा सकता है कि यह सूत्र कहाँ से आता …

19 correlation  normal-distribution  covariance 

RNN का उपयोग भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है, या अनुक्रम से अनुक्रम मैपिंग के लिए किया जा सकता है। लेकिन आरएनएन को वर्गीकरण के लिए कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है? मेरा मतलब है, हम एक पूरे अनुक्रम को एक लेबल देते हैं।

19 machine-learning  neural-networks  rnn 

मैं वास्तव में पूर्वसूचक संकोचन / चयन के लिए लोचदार शुद्ध प्रक्रिया में दिलचस्पी ले रहा हूं। यह बहुत शक्तिशाली लगता है। लेकिन वैज्ञानिक दृष्टिकोण से मुझे पता नहीं है कि मुझे एक बार गुणांक प्राप्त करने के लिए क्या करना चाहिए। मैं किस प्रश्न का उत्तर दे रहा हूं? …

19 hypothesis-testing  prediction  inference  lasso  elastic-net 

टी-एसएनई और बार्न्स-हट सन्निकटन की मेरी समझ यह है कि सभी डेटा बिंदुओं की आवश्यकता होती है ताकि सभी बल इंटरैक्शन की गणना एक ही समय में की जा सके और प्रत्येक बिंदु को 2 डी (या निम्न आयामी) मानचित्र में समायोजित किया जा सके। क्या टी-स्नेन के कोई संस्करण …

19 data-visualization  dimensionality-reduction  multidimensional-scaling  tsne 

टेक्स्ट बुक्स और यूट्यूब लेक्चर्स में मैंने इसे बढ़ाने के रूप में पुनरावृत्त मॉडल के बारे में बहुत कुछ सीखा, लेकिन मैंने कभी भी एक भविष्यवाणी अंतराल प्राप्त करने के बारे में कुछ नहीं देखा। क्रॉस सत्यापन निम्नलिखित के लिए उपयोग किया जाता है: मॉडल का चयन : अलग-अलग मॉडल …

19 cross-validation  boosting  prediction-interval