सांख्यिकी और बिग डेटा

क्या यह निर्धारित करने का कोई तरीका है कि के-साधन क्लस्टर समाधान के भीतर डेटासेट की कौन सी विशेषताएं / चर सबसे महत्वपूर्ण / प्रभावी हैं?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

मेरा एक प्रश्न है जिसमें यह सत्यापित करने के लिए कहा जाता है कि क्या वर्दी वितरण ( सामान्यीकृत है।Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) एक के लिए, किसी भी वितरण को सामान्य बनाने के लिए इसका क्या मतलब है? और दो, हम यह सत्यापित करने के बारे में क्या कहते हैं कि वितरण …

19 data-transformation  terminology  normalization  standardization 

एक एनोवा समूह के बीच की स्थिति को देखते हुए, आप वास्तव में इस तरह के एनोवा टेस्ट को पहले करके क्या प्राप्त करते हैं, और दूसरा पोस्ट-हॉक (बोनफेरोनी, áidák, आदि) या नियोजित तुलना परीक्षणों का परीक्षण करते हैं? एनोवा कदम को पूरी तरह से क्यों नहीं छोड़ते? मैं यह …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

मैं समय श्रृंखला पर एक किताब पढ़ रहा हूं और मैंने निम्नलिखित भाग में अपना सिर खुजलाना शुरू कर दिया है: क्या कोई मेरे लिए अंतर्ज्ञान की व्याख्या कर सकता है? मैं इसे इस पाठ से प्राप्त नहीं कर सका। हमें उल्टे होने की प्रक्रिया की आवश्यकता क्यों है? यहाँ …

19 time-series  arma 

मुझे कृषि परीक्षणों पर एक डेटासेट मिला है। मेरा प्रतिक्रिया चर एक प्रतिक्रिया अनुपात है: लॉग (उपचार / नियंत्रण)। मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि अंतर में क्या अंतर है, इसलिए मैं आरई मेटा-रिग्रेशन (अनवीटेड चला रहा हूं, क्योंकि यह स्पष्ट है कि प्रभाव का आकार अनुमानों के विचलन …

19 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

वे समान लगते हैं। क्या वे एक ही चीज हैं लेकिन सिर्फ अलग-अलग नामों से संदर्भित हैं?

19 regression  dataset  econometrics 

मेरे पास सितारों के मापदंडों का प्रतिनिधित्व करने वाले डेटा के दो सेट हैं: एक मनाया हुआ और एक मॉडल वाला। इन सेटों के साथ मैं वह बनाता हूं जिसे टू-कलर-डायग्राम (TCD) कहा जाता है। एक नमूना यहाँ देखा जा सकता है: एक मनाया गया डेटा और बी मॉडल से …

19 goodness-of-fit  histogram 

मुझे बहुपरत परसेप्ट्रॉन (MLP) में उपयोग किए जाने वाले बैकप्रोपैजेशन एल्गोरिथ्म पर थोड़ा भ्रम हुआ । त्रुटि को लागत फ़ंक्शन द्वारा समायोजित किया जाता है। बैकप्रोपेगेशन में, हम छिपी हुई परतों के वजन को समायोजित करने की कोशिश कर रहे हैं। आउटपुट एरर मैं समझ सकता हूं, वह है, e …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

मैं नुकसान के कार्य का उद्देश्य क्या है, इस पर समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं और मैं इसे समझ नहीं पा रहा हूं। इसलिए, जहां तक ​​मैं समझता हूं कि नुकसान समारोह कुछ प्रकार के मीट्रिक को शुरू करने के लिए है जिसके साथ हम एक गलत निर्णय …

19 machine-learning  loss-functions 

मैं एक गामा वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं जो मेरे डेटा नमूने के लिए सबसे उपयुक्त हैं। मैं केवल डेटा नमूने से माध्य , एसटीडी (और इसलिए विचरण ) का उपयोग करना चाहता हूं , वास्तविक मूल्यों का नहीं - क्योंकि ये हमेशा मेरे …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

प्रतिगमन समस्या पर काम करना मैंने "एक सप्ताह का दिन" सुविधा के प्रतिनिधित्व के बारे में सोचना शुरू कर दिया। मुझे आश्चर्य है कि कौन सा दृष्टिकोण बेहतर प्रदर्शन करेगा: एक विशेषता; सोमवार के लिए मूल्य 1/7; 2/7 मंगलवार के लिए ... 7 विशेषताएं: सोमवार के लिए (1, 0, 0, …

19 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

मुझे पता है कि स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट वंश में यादृच्छिक व्यवहार है, लेकिन मुझे नहीं पता कि क्यों। क्या इस बारे में कोई स्पष्टीकरण है?

19 machine-learning  random-variable  gradient-descent 

मैं गंभीर रूप से असंतुलित डेटा पर काम कर रहा हूं। साहित्य में, री-सैंपलिंग (ओवर- या अंडर-सैंपलिंग) का उपयोग करके डेटा को फिर से संतुलित करने के लिए कई तरीकों का उपयोग किया जाता है। दो अच्छे दृष्टिकोण हैं: SMOTE: सिंथेटिक माइनॉरिटी ओवर-सैंपलिंग TEchnique ( SMOTE ) ADASYN: असंतुलित शिक्षण …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

संदर्भ : कुछ गुम डेटा के साथ पदानुक्रमित प्रतिगमन। प्रश्न : R में अनुपलब्ध डेटा को संबोधित करने के लिए मैं पूरी जानकारी अधिकतम संभावना (FIML) आकलन का उपयोग कैसे करूँ? क्या कोई पैकेज है जिसे आप सुझाएंगे, और विशिष्ट चरण क्या हैं? ऑनलाइन संसाधन और उदाहरण भी बहुत उपयोगी …

19 r  maximum-likelihood  missing-data 

मैंने अलेक्जेंड्रू निकुलेस्कु-मिज़िल और रिच कारूआना के पेपर " बूस्टिंग से कैलिब्रेटेड प्रोबेबिलिटीज प्राप्त करना " और इस धागे में चर्चा को पढ़ा है । हालाँकि, मुझे अभी भी अपने मल्टी-क्लास बूस्टिंग क्लासिफ़ायर (निर्णय स्टंप के साथ कोमल-बूस्ट) के उत्पादन को जांचने के लिए लॉजिस्टिक या प्लाट की स्केलिंग को …

19 machine-learning  boosting