सांख्यिकी और बिग डेटा

अनुमान के लिए ARIMA त्रुटियों (डायनेमिक प्रतिगमन) के साथ प्रतिगमन का उपयोग करने की स्थिर आवश्यकताएं क्या हैं? विशेष रूप से, मेरे पास एक गैर-स्थिर निरंतर परिणाम चर , एक गैर-स्थिर निरंतर भविष्य कहनेवाला चर x a और एक डमी चर उपचार श्रृंखला x b । मैं यह जानना चाहूंगा …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

मैं वर्तमान में फॉरवर्ड-बैकवर्ड स्प्लिटिंग का उपयोग करके पेपर ऑनलाइन कुशल और बैच लर्निंग पढ़ता हूं जॉन ड्यूची और योरम सिंगर द्वारा । मैं 'ऑनलाइन' और 'बैच' शब्दों के उपयोग को लेकर बहुत उलझन में हूं। मैंने सोचा था कि 'ऑनलाइन' का मतलब है कि हम प्रशिक्षण डेटा की एक …

16 machine-learning  online  gradient-descent 

मैं अभी भी सामान्यीकृत रेखीय मॉडल के लिए बहुत नया हूं, और मैंने जिन जीएलएम ग्रंथों को उठाया है उनमें से अधिकांश में मैं बहुत सारे अंकन के साथ संघर्ष करता हूं। क्या बेहद लोकप्रिय जीएलएम किताबें हैं जो खुद को पठनीयता के लिए बेहतर बताती हैं?

16 regression  generalized-linear-model  references 

मुझे एक फ़ंक्शन का न्यूनतम पता लगाने की आवश्यकता है। Http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html पर डॉक्स पढ़ने से मुझे लगता है कि कई एल्गोरिदम हैं जो एक ही काम करते हैं, यानी न्यूनतम पाते हैं। मुझे कैसे पता चलेगा कि मुझे कौन सा चुनना चाहिए? कुछ एल्गोरिथ्म सूचीबद्ध हैं डाउनहिल सिम्प्लेक्स एल्गोरिथ्म का …

16 optimization 

मान लें कि मेरे पास एक बहुक्रियाशील (कई स्वतंत्र चर) प्रतिगमन हैं जिनमें 3 चर हैं। उन चर में से प्रत्येक में एक दिया गुणांक है। अगर मैं 4 वें चर को लागू करने और प्रतिगमन को फिर से शुरू करने का फैसला करता हूं, तो क्या 3 मूल चर …

16 regression  multiple-regression  multivariable 

मैं एक जीपीएस यूनिट है कि एक शोर आउटपुट माप के माध्यम से सहप्रसरण मैट्रिक्स है :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (इसमें भी शामिल है लेकिन आइए इसे अनदेखा करें जो एक सेकंड …

16 covariance  measurement-error  uncertainty 

मैं आँकड़ों को सीखने की कोशिश कर रहा हूँ क्योंकि मुझे लगता है कि यह इतना प्रचलित है कि यह मुझे कुछ चीजें सीखने से रोकता है अगर मैं इसे ठीक से नहीं समझता। नमूना साधनों के नमूने वितरण की इस धारणा को समझने में मुझे परेशानी हो रही है। …

16 distributions  normal-distribution  sampling  normality-assumption 

मैं आर forecastपैकेज से प्रभावित हूं , साथ ही zooअनियमित समय श्रृंखला के लिए पैकेज और लापता मूल्यों के प्रक्षेप। मेरा आवेदन कॉल सेंटर ट्रैफ़िक पूर्वानुमान के क्षेत्र में है, इसलिए सप्ताहांत पर डेटा (लगभग) हमेशा गायब रहता है, जिसे अच्छी तरह से निपटाया जा सकता है zoo। इसके अलावा, …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

मैं सिर्फ कर्सरा पर मशीन लर्निंग कोर्स के एक व्याख्यान को फिर से देखता हूं। जिस अनुभाग में प्रोफेसर पर्यवेक्षित शिक्षण अनुप्रयोगों में पूर्व-प्रसंस्करण डेटा के लिए पीसीए पर चर्चा करते हैं, उनका कहना है कि पीसीए को केवल प्रशिक्षण डेटा पर ही किया जाना चाहिए और फिर क्रॉस सत्यापन …

16 r  pca  cross-validation  caret 

मैंने अक्सर यह जांचने की सलाह देखी है कि पॉसन मॉडल फिट है या नहीं, यह स्वतंत्रता की डिग्री द्वारा अवशिष्ट अवशिष्ट को विभाजित करने से जुड़ा हुआ है। परिणामी अनुपात "लगभग 1" होना चाहिए। सवाल यह है कि हम "अनुमानित" के लिए किस सीमा के बारे में बात कर …

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

क्या कोई मेरे लिए संभावित उदाहरणों के साथ संक्षेप में बता सकता है कि प्रशिक्षण के आंकड़ों को बढ़ाने से किन स्थितियों में समग्र प्रणाली में सुधार होता है? जब हम यह पता लगाते हैं कि अधिक प्रशिक्षण डेटा जोड़ना संभवतः डेटा को अधिक फिट कर सकता है और परीक्षण …

16 machine-learning  classification  dataset  precision-recall 

आप कैसे परीक्षण करेंगे या जाँचेंगे कि नमूना IID (स्वतंत्र और समान रूप से वितरित) है? ध्यान दें कि मेरा मतलब गौसियन और आइडेंटिटीली डिस्ट्रिब्यूटेड नहीं है, सिर्फ IID है। और यह विचार मेरे दिमाग में आता है कि नमूना को समान आकार के दो उप-नमूनों में बार-बार विभाजित करना …

16 hypothesis-testing  independence  kolmogorov-smirnov  resampling  iid 

एक प्रयोगात्मक डिजाइन डेटा फ्रेम से डेटा का डे नोवो सिमुलेशन। आर पर ध्यान देने के साथ (हालांकि अन्य भाषा समाधान महान होगा)। एक प्रयोग या सर्वेक्षण तैयार करने में, डेटा का अनुकरण और इस सिम्युलेटेड डेटा पर एक विश्लेषण का आयोजन डिजाइन के फायदे और कमजोरियों के बारे में …

16 r  experiment-design  simulation 

मेरे पास हमेशा एक कठिन समय होता है, जिसमें सांख्यिकीय तकनीकों की व्याख्या की जाती है, जिसमें कोई सांख्यिकीय पृष्ठभूमि नहीं होती है। अगर मैं यह बताना चाहता हूं कि ऐसे दर्शकों के लिए GLM क्या है (सांख्यिकीय शब्दजाल को हटाए बिना), तो सबसे अच्छा या प्रभावी तरीका क्या होगा? …

16 generalized-linear-model  communication 

मेरे पास एक सर्वलेट-आधारित अनुप्रयोग है, जिसमें मैं उस सर्वलेट के लिए प्रत्येक अनुरोध को पूरा करने में लगने वाले समय को मापता हूं। मैं पहले से ही औसत और अधिकतम जैसे सरल आंकड़ों की गणना करता हूं; मैं हालांकि कुछ अधिक परिष्कृत विश्लेषण का उत्पादन करना चाहूंगा, और ऐसा …

16 distributions  web