सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं कॉक्स आनुपातिक खतरे मॉडल के बारे में सीख रहा हूं। मेरे पास लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का अनुभव करने के लिए बहुत सारे अनुभव हैं, और इसलिए अंतर्ज्ञान का निर्माण करने के लिए मैं उन मॉडल की तुलना कर रहा हूं coxphजो आर "अस्तित्व" से फिट होने वाले लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

मैं यहाँ परिभाषित नीले क्षेत्र से नमूने उत्पन्न करना चाहता हूँ: भोली समाधान इकाई वर्ग में अस्वीकृति नमूने का उपयोग करना है, लेकिन यह केवल 1−π/41−π/41-\pi/4 (~ 21.4%) दक्षता प्रदान करता है। क्या कोई तरीका है जिससे मैं और अधिक कुशलता से नमूना ले सकता हूं?

17 probability  sampling  monte-carlo  random-generation 

यदि आपके पास ड्रॉपआउट की व्याख्या करने के लिए आधा पृष्ठ है , तो आप कैसे आगे बढ़ेंगे? इस तकनीक के पीछे तर्क क्या है?

17 neural-networks  deep-learning  regularization  dropout 

क्या आप इस बात का एक MLE अनुमानक का उदाहरण प्रदान कर सकते हैं कि पक्षपाती है? मैं एक उदाहरण की तलाश नहीं कर रहा हूं जो नियमित परिस्थितियों का उल्लंघन करके सामान्य रूप से MLE अनुमानकों को तोड़ता है। सभी उदाहरण जो मैं इंटरनेट पर देख सकता हूं, वह …

17 maximum-likelihood  mean  bias 

दो आयामों में k स्प्लिट्स के साथ एक निर्णय वृक्ष का VC आयाम क्या है ? बता दें कि मॉडल CART है और केवल अनुमत विभाजन कुल्हाड़ियों के समानांतर हैं। इसलिए एक विभाजन के लिए हम एक त्रिभुज में 3 बिंदुओं को ऑर्डर कर सकते हैं और फिर किसी भी …

17 cart  vc-dimension 

यह क्रॉस वैलिडेटेड प्रश्न जो एक निश्चित राशि पर एक नमूना सशर्त का अनुकरण करने के बारे में पूछ रहा है, ने मुझे जॉर्ज कैसला द्वारा मेरे लिए निर्धारित एक समस्या की याद दिला दी । एक पैरामीट्रिक मॉडल f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta) , और इस मॉडल से एक iid नमूना, , MLE …

17 maximum-likelihood  conditional-probability  random-variable  simulation  t-distribution 

वेक्टर मानक के लिए, L2 मानदंड या "यूक्लिडियन दूरी" व्यापक रूप से उपयोग और सहज परिभाषा है। लेकिन मैट्रिक्स के लिए "सबसे अधिक इस्तेमाल किया" या "डिफ़ॉल्ट" मानक परिभाषा वर्णक्रमीय मानदंड क्यों नहीं है , लेकिन फ्रोबेनियस मानदंड (जो वैक्टर के लिए L2 मानदंड के समान है) नहीं? क्या पुनरावृत्त …

17 matrix  linear-algebra 

मैं समझता हूं कि "आयामीता का अभिशाप" क्या है, और मैंने कुछ उच्च आयामी अनुकूलन समस्याओं को किया है और घातीय संभावनाओं की चुनौती को जाना है। हालांकि, मुझे संदेह है कि "आयामीता का अभिशाप" सबसे वास्तविक दुनिया डेटा में मौजूद है (अच्छी तरह से छवियों या वीडियो को एक …

17 clustering  dimensionality-reduction  high-dimensional 

मैं एक LASSO चला रहा हूं जिसमें कुछ श्रेणीबद्ध चर भविष्यवाणियां हैं और कुछ निरंतर हैं। मेरे पास श्रेणीबद्ध चर के बारे में एक प्रश्न है। पहला चरण जो मैं समझता हूं कि उनमें से प्रत्येक को डमी में तोड़ना है, उन्हें उचित दंड के लिए मानकीकृत करना है, और …

17 categorical-data  regression-coefficients  lasso  intercept  categorical-encoding 

यह प्रश्न एक विषय I और कई अन्य के संबंध में संभावित भ्रम को दूर करने का एक अनुवर्ती या प्रयास है, जो AIC और BIC के बीच के अंतर के बारे में थोड़ा कठिन है। इस विषय (पर @Dave Kellen द्वारा एक बहुत अच्छा जवाब में /stats//a/767/30589 ) हम …

17 model-selection  aic  bic 

मैंने एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफ़ायर बनाया है जो मेरे डेटा पर बहुत सटीक है। अब मैं बेहतर तरीके से समझना चाहता हूं कि यह इतना अच्छा क्यों काम कर रहा है। विशेष रूप से, मैं रैंक करना चाहूंगा कि कौन सी सुविधाएँ सबसे बड़ा योगदान दे रही हैं (जो सुविधाएँ …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

मान लीजिए कि मैं एक घने मैट्रिक्स है के SVD अपघटन के साथ, आकारमें मैं SVD गणना कर सकते हैं इस प्रकार है: ।AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) यदि एक नई -th पंक्ति को जोड़ा जाता है , तो क्या कोई पुराने के आधार पर नए SVD अपघटन की गणना कर …

17 algorithms  svd  linear-algebra  matrix-decomposition  numerics 

इस तरह के कोड का उपयोग करके आर में एक लॉगिट रिग्रेशन कर सकता है: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 ऐसा लगता है कि अनुकूलन एल्गोरिथ्म में परिवर्तित हो गया है - फिशर स्कोरिंग एल्गोरिदम …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

सवाल एक नकारात्मक द्विपद (NB) वितरण का विचरण हमेशा अपने मतलब से अधिक होता है। जब किसी नमूने का माध्य उसके विचरण से अधिक होता है, तो अधिकतम संभावना के साथ या पल के आकलन के साथ NB के मापदंडों को फिट करने की कोशिश विफल हो जाएगी (परिमित मापदंडों …

17 estimation  maximum-likelihood  negative-binomial 

LOESS और LOWESS में क्या अंतर है? से विकिपीडिया मैं केवल देख सकते हैं कि लेस LOWESS का सामान्यीकरण है। क्या उनके पास कुछ अलग पैरामीटर हैं?

17 nonparametric  loess