सांख्यिकी और बिग डेटा

पाठ वर्गीकरण के लिए एक प्रयोग के दौरान, मैंने पाया कि रिज क्लासिफायर जनरेट करने वाले परिणाम लगातार उन क्लासिफायरों के बीच परीक्षणों को शीर्ष पर लाते हैं जो कि आमतौर पर एसवीएम, एनबी, केएनएन आदि जैसे टेक्स्ट माइनिंग कार्यों के लिए उल्लिखित हैं और लागू होते हैं, हालांकि, मैंने …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

मुझे विश्वास अंतराल के बारे में दो प्रश्न हैं: स्पष्ट रूप से एक संकीर्ण आत्मविश्वास अंतराल का अर्थ है कि उस अंतराल के भीतर एक अवलोकन प्राप्त करने का एक छोटा मौका है, इसलिए, हमारी सटीकता अधिक है। साथ ही ९ ५% आत्मविश्वास अंतराल ९९% विश्वास अंतराल की तुलना में …

18 confidence-interval 

निम्नलिखित स्थितियों के साथ 0 से शुरू होने वाले पूर्णांक रैंडम वॉक पर विचार करें: पहला कदम समान संभावना के साथ प्लस या माइनस 1 है। प्रत्येक भविष्य का कदम है: 60% पिछले चरण के समान दिशा में होने की संभावना है, 40% विपरीत दिशा में होने की संभावना है …

18 stochastic-processes  randomness  random-walk 

में परीक्षण, सामान्य वितरण में से प्रत्येक के मानक विचलन (यानी उम्मीद मायने रखता है प्रसरण के रूप में) के रूप में की उम्मीद की गिनती का वर्गमूल का उपयोग कर के लिए आधार क्या है? केवल एक चीज जो मैं इस पर चर्चा कर सकता है वह है http://www.physics.csbsju.edu/stats/chi-square.html …

18 hypothesis-testing  chi-squared 

एक स्केलेम वितरण दो चर के बीच अंतर का वर्णन करता है जिसमें पॉइसन वितरण होता है । क्या एक समान वितरण है जो नकारात्मक द्विपद वितरण का अनुसरण करने वाले चर के बीच के अंतर का वर्णन करता है? मेरे डेटा का उत्पादन एक पॉइसन प्रक्रिया द्वारा किया जाता …

18 distributions  modeling  poisson-distribution  negative-binomial  skellam 

मुझे उम्मीद है कि कोई मेरे लिए भ्रम की स्थिति को सीधा करने में मदद कर सकता है। कहो मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या प्रतिगमन गुणांक के 2 सेट एक दूसरे से काफी अलग हैं, निम्नलिखित सेट के साथ: yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i , …

18 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

मेरे पास 5 चर हैं और मैं अपने लक्ष्य चर की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं जो कि 0 से 70 की सीमा के भीतर होना चाहिए। मैं अपने लक्ष्य को बेहतर ढंग से मॉडल करने के लिए इस जानकारी के टुकड़े का उपयोग कैसे करूं?

18 regression  bounds 

मान लीजिए कि मेरे पास दो सेट XXX और और इन सेटों पर एक संयुक्त संभाव्यता वितरण है । चलो और से अधिक सीमांत वितरण निरूपित और क्रमशः।YYYp(x,y)p(x,y)p(x,y)p(x)p(x)p(x)p(y)p(y)p(y)XXXYYY और बीच की पारस्परिक जानकारी को परिभाषित किया गया है: XXXYYYI(X;Y)=∑x,yp(x,y)⋅log(p(x,y)p(x)p(y))I(X;Y)=∑x,yp(x,y)⋅log⁡(p(x,y)p(x)p(y))I(X; Y) = \sum_{x,y}p(x,y)\cdot\log\left(\frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}\right) यानी यह बिंदुवार आपसी जानकारी pmi का औसत …

18 entropy  mutual-information  information-theory 

पृष्ठभूमि मेरे पास एक अज्ञात वितरण के साथ एक चर है। मेरे पास 500 नमूने हैं, लेकिन मैं उस सटीकता को प्रदर्शित करना चाहूंगा जिसके साथ मैं विचरण की गणना कर सकता हूं, उदाहरण के लिए तर्क है कि 500 ​​का एक नमूना आकार पर्याप्त है। मुझे न्यूनतम नमूना आकार …

18 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

मेरे पास इनपुट पैरामीटर (क्लस्टर की संख्या ) के साथ एक क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म (k- साधन नहीं ) है। क्लस्टरिंग करने के बाद मैं इस क्लस्टरिंग की गुणवत्ता का कुछ मात्रात्मक माप प्राप्त करना चाहता हूं। क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म में एक महत्वपूर्ण संपत्ति है। के लिए अगर मैं फ़ीड डेटा बिंदुओं उन …

18 clustering 

मेरे पास ब्राडली एफ्रोन और कार्ल मॉरिस द्वारा "स्टाइन के पैराडॉक्स इन स्टैटिस्टिक्स" 1977 के वैज्ञानिक अमेरिकन पेपर में जेम्स-स्टीन श्रिंकेज कारक की गणना करने पर एक प्रश्न है । मैंने बेसबॉल खिलाड़ियों के लिए डेटा इकट्ठा किया और यह नीचे दिया गया है: Name, avg45, avgSeason Clemente, 0.400, 0.346 …

18 estimation  shrinkage  steins-phenomenon 

क्या इस प्रकार के चार्ट में एक नाम है? इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि क्या कोई विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है जिसे मैं इसका उत्पादन करने के लिए उपयोग कर सकता हूं? http://www.nytimes.com/interactive/2007/12/15/us/politics/DEBATE.html

18 data-visualization 

मैं वर्तमान में एक छवि विभाजन समस्या के लिए Viterbi प्रशिक्षण का उपयोग कर रहा हूं । मैं जानना चाहता था कि विटर्बी प्रशिक्षण के बजाय बॉम-वेल्च एल्गोरिथ्म का उपयोग करने के क्या फायदे / नुकसान हैं।

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

मुझे कुछ सांख्यिकीविदों का सामना करना पड़ा जो कभी भी भविष्यवाणी के लिए रैखिक प्रतिगमन के अलावा अन्य मॉडलों का उपयोग नहीं करते हैं क्योंकि उनका मानना ​​है कि "एमएल मॉडल" जैसे कि यादृच्छिक वन या ढाल बढ़ाने के लिए व्याख्या करना कठिन है या "व्याख्या करने योग्य नहीं"। रैखिक …

18 regression  machine-learning  multiple-regression  model-interpretation 

एल्गोरिथ्म की मेरी समझ निम्नलिखित है: नो यू-टर्न सैंपलर (NUTS) एक हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो मेथड है। इसका मतलब यह है कि यह एक मार्कोव चेन विधि नहीं है और इस प्रकार, यह एल्गोरिथ्म यादृच्छिक चलना भाग से बचा जाता है, जिसे अक्सर अभिसरण के रूप में अक्षम और धीमा माना …

18 bayesian  monte-carlo  markov-process