सांख्यिकी और बिग डेटा

यह विकिपीडिया पर कहता है कि: गणित [संभाव्यता] संभावना की किसी भी व्याख्या से काफी हद तक स्वतंत्र है। प्रश्न: तब यदि हम गणितीय रूप से सही होना चाहते हैं, तो क्या हमें संभाव्यता की किसी भी व्याख्या को अस्वीकार नहीं करना चाहिए ? यानी, बायेसियन और अक्सरवाद दोनों गणितीय …

67 probability  bayesian  frequentist  philosophical  kolmogorov-axioms 

मैं स्वतंत्र घटक विश्लेषण (आईसीए) के लिए नया हूं और इस पद्धति की सिर्फ एक अल्पविकसित समझ है। यह मुझे लगता है कि आईसीए एक अपवाद के साथ फैक्टर एनालिसिस (एफए) के समान है: आईसीए मानता है कि मनाया यादृच्छिक चर स्वतंत्र घटकों / कारकों का एक रैखिक संयोजन है …

67 multivariate-analysis  factor-analysis  ica 

आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क इस तथ्य से "नियमित" लोगों से भिन्न होते हैं कि उनके पास "मेमोरी" परत है। इस परत के कारण, एन सी आर एनएन समय श्रृंखला मॉडलिंग में उपयोगी माना जाता है। हालांकि, मुझे यकीन नहीं है कि मैं सही तरीके से समझता हूं कि उनका उपयोग कैसे …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

मैंने वास्तव में अभिसरण के इन दो उपायों के बीच के अंतर को कभी नहीं टटोला है। (या, वास्तव में, विभिन्न प्रकार के अभिसरण, लेकिन मैं इन दोनों का उल्लेख विशेष रूप से बड़ी संख्या के कमजोर और मजबूत कानूनों के कारण करता हूं।) ज़रूर, मैं प्रत्येक की परिभाषा को …

67 probability  random-variable 

मेरे पास सर्वेक्षण के सवालों से प्राप्त कुछ क्रमिक डेटा हैं । मेरे मामले में वे लिकर शैली की प्रतिक्रियाएँ हैं (दृढ़ता से असहमत-असहमत-तटस्थ-सहमत-मजबूत-सहमत)। मेरे डेटा में उन्हें 1-5 के रूप में कोडित किया गया है। मुझे नहीं लगता कि इसका मतलब यहाँ बहुत होगा, इसलिए बुनियादी सारांश आँकड़े क्या …

67 descriptive-statistics  likert  ordinal-data 

क्या किसी को पता है कि पोइसन रिग्रेशन में ऑफसेट का उपयोग क्यों किया जाता है? आप इससे क्या हासिल करते हैं?

67 poisson-regression  offset 

मैं विभिन्न मैट्रिसेस (मुख्य रूप से लॉजिस्टिक रिग्रेशन) पर कुछ गणना कर रहा हूं और मुझे आमतौर पर "मैट्रिक्स एकवचन" में त्रुटि मिलती है, जहां मुझे वापस जाना पड़ता है और सहसंबद्ध चर को हटाना पड़ता है। यहाँ मेरा सवाल यह है कि आप "अति" सहसंबद्ध मैट्रिक्स पर क्या विचार …

67 regression  correlation  matrix  multicollinearity  singular 

भाजक में कंप्यूटिंग संस्करण के लिए सूत्र है:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} मैंने हमेशा सोचा है कि क्यों। हालांकि, "क्यों" के बारे में कुछ अच्छे वीडियो पढ़ना और देखना, ऐसा लगता है, जनसंख्या विचरण का एक अच्छा निष्पक्ष अनुमानक है। जबकि कम आंकलन करता है और जनसंख्या विचरण …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) में, हम eigenvectors (यूनिट वैक्टर) और eigenvalues ​​प्राप्त करते हैं। अब, हम लोडिंग को रूप में परिभाषित करते हैंलोडिंग = eigenvectors ⋅ eigenvalues----------√।Loadings=Eigenvectors⋅Eigenvalues.\text{Loadings} = \text{Eigenvectors} \cdot \sqrt{\text{Eigenvalues}}. मुझे पता है कि eigenvectors सिर्फ दिशाएं और लोडिंग हैं (जैसा कि ऊपर परिभाषित किया गया है) में इन …

67 pca 

मैं गॉसियन और बहुपद गुठली के साथ कर्नेल पीसीए ( 1 , 2 , 3 ) के बारे में पढ़ रहा था । गाऊसी कर्नेल अलग-अलग किसी भी प्रकार के गैर-डेटा डेटा को असाधारण रूप से अच्छी तरह से अलग कैसे करता है? कृपया एक सहज ज्ञान युक्त विश्लेषण दें, …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

मेरे पास कई सौ माप हैं। अब, मैं हर उपाय के साथ हर उपाय को सहसंबद्ध करने के लिए कुछ प्रकार के सॉफ्टवेयर का उपयोग करने पर विचार कर रहा हूं। इसका मतलब है कि हजारों सहसंबंध हैं। इनमें (सांख्यिकीय रूप से) एक उच्च सहसंबंध होना चाहिए, भले ही डेटा …

66 correlation  multiple-comparisons  permutation-test 

यह एक होम वर्क का सवाल नहीं है, बल्कि हमारी कंपनी के सामने आने वाली वास्तविक समस्या है। बहुत हाल ही में (2 दिन पहले) हमने एक डीलर को 10000 उत्पाद लेबल के निर्माण का आदेश दिया। डीलर स्वतंत्र व्यक्ति है। उसे बाहर से निर्मित लेबल मिलते हैं और कंपनी …

66 probability  bayesian  model  decision-theory 

मैं देख रहा हूं कि यह छवि बहुत पास से गुजरी है। मुझे इस बात का अहसास है कि इस तरह से दी गई जानकारी किसी तरह अधूरी या गलत भी है, लेकिन मैं जवाब देने के लिए आंकड़ों में पर्याप्त रूप से पारंगत नहीं हूं। यह मुझे इस xkcd …

66 probability  interpretation  prediction 

सबसे मशीन सीखने कार्यों जहाँ आप कुछ संभावना तैयार कर सकते हैं में ppp जो अधिकतम जाना चाहिए, हम वास्तव में लॉग संभावना का अनुकूलन होगा logplog⁡p\log p कुछ मानकों के लिए संभावना के बजाय θθ\theta । उदाहरण के लिए अधिकतम संभावना प्रशिक्षण में, यह आमतौर पर लॉग-लाइबिलिटी है। कुछ …

66 probability  optimization  log-likelihood 

दूसरे शब्दों में, एक दो वर्ग की समस्या होने के बजाय मैं 4 कक्षाओं के साथ काम कर रहा हूं और अभी भी एयूसी का उपयोग करके प्रदर्शन का आकलन करना चाहता हूं।

66 classification  roc