सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं वर्तमान में लिकलीहुड प्रिंसिपल को समझने की कोशिश करता हूं और मुझे बिल्कुल नहीं मिलता। इसलिए, मैं एक सूची के रूप में अपने सभी प्रश्न लिखूंगा, भले ही वे बहुत बुनियादी प्रश्न हों। इस सिद्धांत के संदर्भ में "सूचना के सभी" वाक्यांश का वास्तव में क्या मतलब है? (जैसा …

17 bayesian  likelihood  likelihood-principle 

मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि तीन चर का "सहसंबंध" कुछ है या नहीं, और यदि है, तो यह क्या होगा? पीयरसन उत्पाद पल सहसंबंध गुणांक E{(X−μX)(Y−μY)}Var(X)Var(Y)−−−−−−−−−−−−√E{(X−μX)(Y−μY)}Var(X)Var(Y)\frac{\mathrm{E}\{(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)\}}{\sqrt{\mathrm{Var}(X)\mathrm{Var}(Y)}} अब 3 चर के लिए प्रश्न: है E{(X−μX)(Y−μY)(Z−μZ)}Var(X)Var(Y)Var(Z)−−−−−−−−−−−−−−−−−−√E{(X−μX)(Y−μY)(Z−μZ)}Var(X)Var(Y)Var(Z)\frac{\mathrm{E}\{(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)(Z-\mu_Z)\}} {\sqrt{\mathrm{Var}(X)\mathrm{Var}(Y)\mathrm{Var}(Z)}} कुछ भी? R में ऐसा लगता है जैसे कुछ व्याख्या करने योग्य है: …

17 correlation  pearson-r 

एक छोटे से पाठ वर्गीकरण समस्या में मैं देख रहा था, Naive Bayes एक SVM के समान या उससे अधिक के प्रदर्शन का प्रदर्शन कर रहा है और मैं बहुत उलझन में था। मैं सोच रहा था कि कौन से कारक एक एल्गोरिथ्म की दूसरे पर विजय तय करते हैं। …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

मेरे प्रश्न का सार यह है: आज्ञा देना एक बहुभिन्नरूपी सामान्य रैंडम वैरिएबल है जिसका माध्य और सहसंयोजक मैट्रिक्स । चलो , यानी । मैं कैसे एक मॉडल के एआईसी की तुलना वास्तविकताओं के अनुरूप करने के लिए फिट कर सकता हूं जो एक मॉडल वास्तविकताओं का अवलोकन करने के …

17 data-transformation  aic  likelihood 

मुझे आश्चर्य है कि मल्टीवेरेट मानक सामान्य वितरण और गौसियन कोप्युला के बीच क्या अंतर है जब से मैं घनत्व फ़ंक्शन को देखता हूं, वे मेरे लिए समान लगते हैं। मेरा मुद्दा यह है कि गॉसियन कोप्युला क्यों पेश किया जाता है या गॉसियन कोप्युला से क्या लाभ होता है …

17 normal-distribution  copula 

मैं कैसे समझ सकता हूं कि एसवीएम में आरबीएफ कर्नेल क्या करता है? मेरा मतलब है कि मैं गणित को समझता हूं, लेकिन क्या यह महसूस करने का कोई तरीका है कि यह कर्नेल कब उपयोगी होगा? क्या KNN के परिणाम SVM / RBF से संबंधित होंगे क्योंकि RBF में …

17 svm  kernel-trick 

मुझे पता है कि β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} और इस कितनी दूर मैं मैं विचरण गणना की जब मिल गया है: Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} …

17 regression  self-study 

इससे पहले कि मैं अपना प्रश्न पूछूं, मैं आपको पृष्ठभूमि के बारे में बता दूं कि आंकड़ों के बारे में मुझे क्या पता है ताकि आपके पास उन संसाधनों के प्रकार की बेहतर समझ हो, जिनकी मुझे तलाश है। मैं मनोविज्ञान में स्नातक छात्र हूं, और इस तरह, मैं लगभग …

17 mathematical-statistics  references 

बिशप की पुस्तक "पैटर्न वर्गीकरण और मशीन लर्निंग" में, यह तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में नियमितीकरण के लिए एक तकनीक का वर्णन करता है। हालाँकि, मुझे यह बताने में कोई पैराग्राफ समझ में नहीं आता है कि प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, मॉडल जटिलता के साथ-साथ स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

निष्पक्ष भारित विचरण पहले से ही यहां और अन्य जगहों पर संबोधित किया गया था, लेकिन अभी भी भ्रम की एक आश्चर्यजनक राशि प्रतीत होती है। पहली कड़ी में और साथ ही विकिपीडिया लेख में प्रस्तुत सूत्र के प्रति एक आम सहमति प्रतीत होती है । यह आर, गणितज्ञ और …

17 variance  weighted-mean  weighted-data 

पहले एक फ्लैट के साथ, एमएल (अक्सरवादी - अधिकतम संभावना) और एमएपी (बायेसियन - अधिकतम पोस्टीरियर) अनुमानक मेल खाते हैं। अधिक सामान्यतः, हालांकि, मैं कुछ नुकसान फ़ंक्शन के ऑप्टिमाइज़र के रूप में व्युत्पन्न बिंदु आकलनकर्ताओं के बारे में बात कर रहा हूं। अर्थात (बायेसियन) एक्स (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

मैं पौधे के घनत्व के संबंध में डेटा का एक ANCOVA विश्लेषण करना चाहता हूं। सबसे पहले, मैं यह जानना चाहूंगा कि दो ढलानों, एक एन और एक एस के बीच संयंत्र घनत्व में कोई अंतर है या नहीं, लेकिन मेरे पास अन्य डेटा जैसे ऊंचाई, चंदवा खुलापन और मेजबान …

17 r  ancova 

कहें कि आप अपने आँकड़ों के विभाग के पुस्तकालय में हैं, और यह कि आप सामने वाले पृष्ठ पर निम्नलिखित चित्र के साथ एक पुस्तक भर में आएँगे। आप शायद सोचेंगे कि यह रैखिक प्रतिगमन चीजों के बारे में एक किताब है। वह चित्र क्या होगा जो आपको रैखिक मिश्रित …

17 mixed-model 

मेरे पास यह पक्ष परियोजना है जहां मैं अपने देश में स्थानीय समाचार वेबसाइटों को क्रॉल करता हूं और अपराध सूचकांक और राजनीतिक अस्थिरता सूचकांक बनाना चाहता हूं। मैंने पहले ही परियोजना के सूचना पुनर्प्राप्ति भाग को कवर कर लिया है। मेरी योजना यह करने की है: विषयविषयक अर्क। डुप्लिकेट …

17 machine-learning  classification  text-mining 

मैंने तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में गोता लगाया है और मैं उनके साथ मंत्रमुग्ध हो गया हूं। मैंने अंततः स्टॉक एक्सचेंजों में व्यापार प्रणालियों के परीक्षण के लिए एक आवेदन ढांचा विकसित किया है और अब मैं इसमें अपना पहला तंत्रिका नेटवर्क लागू करने जा रहा हूं। बहुत सरल और …

17 machine-learning  neural-networks