सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं डेटा को टेस्ट सेट और वैलिडेशन सेट में विभाजित करने के पीछे के तर्क को समझता हूं। मैं यह भी समझता हूं कि विभाजन का आकार स्थिति पर निर्भर करेगा लेकिन आम तौर पर 50/50 से 90/10 तक भिन्न होगा। मैंने वर्तनी को सही करने और ~ 5m वाक्यों …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

मैं कम से कम एक भोली उदाहरण के बारे में सोच सकता हूं। मान लीजिए कि मैं X और Z के बीच संबंधों का अध्ययन करना चाहता हूं। मुझे यह भी संदेह है कि Y, Z को प्रभावित करता है, इसलिए मैं Y के लिए नियंत्रण रखता हूं। हालांकि, जैसा …

15 mediation  controlling-for-a-variable 

क्या कई सकारात्मक-निश्चित परिपक्वताओं का औसत आवश्यक रूप से सकारात्मक-निश्चित या सकारात्मक अर्ध-निश्चित है? औसत तत्व-वार औसत है।

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

मैं आँकड़ों में एक noob हूँ, तो क्या आप लोग यहाँ कृपया मेरी मदद कर सकते हैं। मेरा प्रश्न निम्नलिखित है: वास्तव में पूलित विचरण का क्या अर्थ है? जब मैं इंटरनेट में पूल किए गए विचरण के लिए एक सूत्र की तलाश करता हूं, तो मुझे निम्न सूत्र का …

15 variance  mean  pooling 

मुझे लगता है कि मुझे इस बारे में कुछ मूलभूत भ्रम है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन में कैसे कार्य होते हैं (या शायद पूरी तरह से कार्य करता है)। यह कैसे होता है कि फ़ंक्शन h (x) छवि के बाईं ओर देखे गए वक्र का उत्पादन करता है? मैं देखता हूं …

15 logistic  data-visualization  function 

मैं कई प्रतिरूपण के बाद अंशांकन भूखंडों / आंकड़ों को पूल करने की सलाह चाहूंगा। भविष्य की घटना की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल विकसित करने की सेटिंग में (जैसे अस्पताल रिकॉर्ड से डेटा का उपयोग करके पोस्ट डिस्चार्ज अस्तित्व या घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए), कोई कल्पना …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

मिश्रण के मॉडल (मिक्सचर ऑफ गॉसियन, हिडन मार्कोव मॉडल इत्यादि) पर एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन मेथड पर जोर देने वाले कई साहित्य हैं। क्यों महत्वपूर्ण है EM? EM केवल अनुकूलन करने का एक तरीका है और व्यापक रूप से ग्रेडिएंट आधारित विधि (ग्रेडिएंट सभ्य या न्यूटन / क्वासी-न्यूटन विधि) या अन्य ग्रेडिएंट …

15 machine-learning  optimization  expectation-maximization  gaussian-mixture 

मैं एक पाठ क्लस्टरिंग समस्या पर काम कर रहा हूं। डेटा में कई वाक्य हैं। क्या एक अच्छा एल्गोरिथ्म है जो छोटे पाठ पर उच्च सटीकता तक पहुंचता है? क्या आप अच्छे संदर्भ प्रदान कर सकते हैं? केमियंस, वर्णक्रमीय क्लस्टरिंग जैसे एल्गोरिदम इस समस्या के लिए अच्छी तरह से काम …

15 machine-learning  clustering  text-mining 

Let में iid यादृच्छिक चर का एक परिवार हो मान{Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n[0,1][0,1][0,1] , एक मतलब होनेμμ\mu और विचरणσ2σ2\sigma^2 । मतलब, का उपयोग कर के लिए एक सरल विश्वास अंतरालσσ\sigma जब भी यह जाना जाता है, द्वारा दिया जाता है P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \le\frac{1}{n \varepsilon^2} …

15 normal-distribution  confidence-interval  references  asymptotics  approximation 

मेरे पास एक भविष्यवाणी मॉडल है जो चार तरीकों से परीक्षण किया गया है जैसा कि आप नीचे दिए गए बॉक्सप्लेट में देख सकते हैं। मॉडल की भविष्यवाणी करने वाली विशेषता 0-8 की सीमा में है। आप देख सकते हैं कि सभी विधियों द्वारा इंगित एक ऊपरी-बाउंड आउटलाइयर और तीन …

15 regression  machine-learning  multiple-regression  predictive-models  outliers 

मुझे पता है कि नियमित पीसीए प्रेक्षित डेटा के लिए संभाव्य मॉडल का पालन नहीं करता है। तो पीसीए और पीपीसीए के बीच बुनियादी अंतर क्या है ? PPCA अव्यक्त चर मॉडल में उदाहरण के लिए देखे गए चर , अव्यक्त (अप्राप्य चर x ) और एक मैट्रिक्स W होता …

15 pca 

एक सरल तंत्रिका नेटवर्क बाइनरी क्लासिफायरियर के प्रशिक्षण के दौरान मुझे क्रॉस-एन्ट्रॉपी का उपयोग करके उच्च हानि मूल्य मिलता है। इसके बावजूद, सत्यापन सेट पर सटीकता का मूल्य काफी अच्छा है। क्या इसका कुछ अर्थ है? नुकसान और सटीकता के बीच एक सख्त संबंध नहीं है? मेरे पास इन मूल्यों …

15 neural-networks  accuracy 

मान लीजिए आप एक रेखीय फिट / रसद प्रतिगमन , के एक निष्पक्ष अनुमान के उद्देश्य के साथ एक 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 । तुम बहुत विश्वास है कि दोनों कर रहे हैंएक1औरएक2कर रहे हैं उनके अनुमानों में शोर करने के लिए बहुत ही सकारात्मक …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

मल्टी-आर्म बैंडिट्स उस स्थिति में अच्छी तरह से काम करते हैं, जहां आपके पास विकल्प हैं और आप सुनिश्चित नहीं हैं कि कौन सा आपकी भलाई को अधिकतम करेगा। आप कुछ वास्तविक जीवन स्थितियों के लिए एल्गोरिथ्म का उपयोग कर सकते हैं। एक उदाहरण के रूप में, सीखना एक अच्छा …

15 algorithms  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

मैं lme4::glmer()द्विआधारी सामान्यीकृत मिश्रित मॉडल (GLMM) को आश्रित चर के साथ उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं जो कि बाइनरी नहीं है, लेकिन शून्य और एक के बीच एक निरंतर चर है। इस चर को एक संभावना के रूप में सोच सकते हैं; वास्तव में यह मानव विषयों (एक …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme