सांख्यिकी और बिग डेटा

क्या 'ट्रांसफर लर्निंग' और 'डोमेन अनुकूलन' में कोई अंतर है? मुझे संदर्भ के बारे में नहीं पता है, लेकिन मेरी समझ यह है कि हमारे पास कुछ डेटासेट 1 हैं और उस पर प्रशिक्षण दिया गया है, जिसके बाद हमारे पास एक और डेटासेट 2 है, जिसके लिए हम अपने …

19 deep-learning  terminology  conv-neural-network  transfer-learning  domain-adaptation 

मान लीजिए कि आपके पास डेटा का एक एकल क्रॉस-सेक्शन है, जहां व्यक्ति समूहों के भीतर स्थित हैं (जैसे स्कूलों के भीतर छात्र) और आप उस फॉर्म के एक मॉडल का अनुमान लगाना चाहते हैं, Y_i = a + B*X_iजहां Xव्यक्तिगत स्तर की विशेषताओं और aएक स्थिर का वेक्टर है …

19 econometrics  multilevel-analysis  fixed-effects-model  endogeneity  clustered-standard-errors 

"फ़ीचर स्पेस" की परिभाषा क्या है? उदाहरण के लिए, एसवीएम के बारे में पढ़ते समय, मैं "स्पेसिंग फीचर की मैपिंग" के बारे में पढ़ता हूं। CART के बारे में पढ़ते समय, मैंने "स्पेसिंग फीचर के विभाजन" के बारे में पढ़ा। मैं समझता हूं कि क्या हो रहा है, विशेष रूप …

19 machine-learning  svm  feature-selection  cart  feature-construction 

सवाल थोड़ा अजीब लग सकता है क्योंकि मैं सांख्यिकीय अनुमान और तंत्रिका नेटवर्क के लिए नया हूं। तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते समय वर्गीकरण समस्याओं में हम कहते हैं कि हम एक समारोह सीखना चाहते कि आदानों की अंतरिक्ष नक्शे एक्स , निर्गम की जगह के लिए y :f∗f∗f^*xxxyyy f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; …

19 machine-learning  neural-networks 

SARSA और Q लर्निंग दोनों ही सुदृढीकरण सीखने वाले एल्गोरिदम हैं जो समान तरीके से काम करते हैं। सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि एसएआरएसए पॉलिसी पर है जबकि क्यू लर्निंग ऑफ पॉलिसी है। अद्यतन नियम इस प्रकार हैं: क्यू लर्निंग: Q(st,at)←Q(st,at)+α[rt+1+γmaxa′Q(st+1,a′)−Q(st,at)]Q(st,at)←Q(st,at)+α[rt+1+γmaxa′Q(st+1,a′)−Q(st,at)]Q(s_t,a_t)←Q(s_t,a_t)+α[r_{t+1}+γ\max_{a'}Q(s_{t+1},a')−Q(s_t,a_t)] सार्सा: Q(st,at)←Q(st,at)+α[rt+1+γQ(st+1,at+1)−Q(st,at)]Q(st,at)←Q(st,at)+α[rt+1+γQ(st+1,at+1)−Q(st,at)]Q(s_t,a_t)←Q(s_t,a_t)+α[r_{t+1}+γQ(s_{t+1},a_{t+1})−Q(s_t,a_t)] जहां st,atst,ats_t,\,a_t और rtrtr_t राज्य हैं, …

19 reinforcement-learning 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन द्विपद वितरण का उपयोग कैसे करता है। मान लीजिए कि मैं पक्षियों में घोंसले की सफलता का अध्ययन कर रहा हूं। एक घोंसले के सफल होने की संभावना 0.6 है। द्विपद वितरण का उपयोग करते हुए, मैं n परीक्षणों …

19 logistic  binomial 

मैं केरस कनवल्शन डॉक्स से गुजर रहा था और मुझे दो प्रकार के कनवल्शन कन्यू 1 डी और कन्वर्ज़ 2 डी मिले हैं। मैंने कुछ वेब खोज की और यही मैं Conv1D और Conv2D के बारे में समझता हूं; Conv1D का उपयोग दृश्यों के लिए किया जाता है और छवियों …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

मैं अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों में देख रहा हूं, और "छद्म-लेबलिंग" की अवधारणा में आया हूं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, छद्म-लेबलिंग के साथ आपके पास लेबल किए गए डेटा के साथ-साथ अनलिस्टेड डेटा का एक सेट है। आप पहले किसी मॉडल को केवल लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित …

19 machine-learning  semi-supervised 

क्या ओवरफिटिंग की एक गणितीय या एल्गोरिथम परिभाषा है? अक्सर प्रदान की जाने वाली परिभाषाएं हर एक बिंदु के माध्यम से जाने वाली रेखा के साथ अंक की क्लासिक 2-डी साजिश हैं और सत्यापन हानि वक्र अचानक ऊपर जा रही हैं। लेकिन क्या कोई गणितीय रूप से कठोर परिभाषा है?

18 mathematical-statistics  optimization  overfitting 

रेजीमेंट के लिए यादृच्छिक जंगलों का उपयोग किया जाता है। हालांकि, जो मैं समझता हूं, वे प्रत्येक पत्ती पर औसत लक्ष्य मान प्रदान करते हैं। चूंकि प्रत्येक पेड़ में केवल सीमित पत्ते होते हैं, केवल विशिष्ट मूल्य हैं जो लक्ष्य हमारे प्रतिगमन मॉडल से प्राप्त कर सकते हैं। इस प्रकार …

18 regression  random-forest  cart 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (MCMC) फ्रांसीसी विकिपीडिया पृष्ठ से क्या हैं। वे कहते हैं कि "मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो विधियों में वेक्टर वेक्टर डेटा से उत्पन्न होता है, इसलिए यह एक प्रक्रिया है" मेमोरी के बिना ""xixix_ {i}xi−1xi−1x_ {i-1} Les méthodes …

18 mcmc 

स्टेपवाइज एल्गोरिदमिक वैरिएबल-सलेक्शन मेथड्स उन मॉडल्स के लिए सेलेक्ट होते हैं जो रिग्रेशन मॉडल्स में हर अनुमान को कम या ज्यादा आंकते हैं ( s और उनके SE, p -values, F आँकड़े इत्यादि), और सच्चे भविष्यवाणियों को बाहर करने की संभावना है एक उचित रूप से परिपक्व सिमुलेशन साहित्य के …

18 regression  feature-selection  lasso  regression-strategies  stepwise-regression 

मैं 10 वीं कक्षा में हूं और मैं एक मशीन लर्निंग साइंस फेयर प्रोजेक्ट के लिए डेटा का अनुकरण करना चाहता हूं। अंतिम मॉडल का उपयोग रोगी डेटा पर किया जाएगा और सप्ताह के कुछ निश्चित समय के बीच सहसंबंध की भविष्यवाणी करेगा और इसका प्रभाव किसी एकल रोगी के …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

यदि मानक विचलन सीमा के बिना बढ़ता है तो क्या सामान्य वितरण एक निश्चित वितरण में परिवर्तित हो जाता है? यह मुझे प्रतीत होता है कि पीडीएफ़ द्वारा दिए गए सीमा के साथ एक समान वितरण की तरह लग रहा है [−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]। क्या ये सच है?

18 normal-distribution  convergence 

बेयस के सूत्र में: P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} क्या पीछे की संभावना P(x|a)P(x|a)P(x|a) 1 से अधिक हो सकती है? मुझे लगता है कि यह संभव है अगर उदाहरण के लिए, यह मानते हुए कि 0&lt;P(a)&lt;10&lt;P(a)&lt;10 < P(a) < 1 , और P(a)&lt;P(x)&lt;1P(a)&lt;P(x)&lt;1P(a) < P(x) < 1 , और P(a)/P(x)&lt;P(a|x)&lt;1P(a)/P(x)&lt;P(a|x)&lt;1P(a)/P(x) < …

18 probability  bayesian  conditional-probability