सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं मशीन लर्निंग में नया हूं। मैं मशीन लर्निंग (स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी) में एक पाठ्यक्रम का अध्ययन कर रहा हूं और मुझे समझ में नहीं आया कि इस सिद्धांत का क्या मतलब है और इसकी उपयोगिता क्या है। मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई मेरे लिए इस सिद्धांत का विस्तार …

15 machine-learning  probability  pac-learning 

मैंने विभिन्न पेरेसेप्ट्रॉन कार्यान्वयन के साथ थोड़ा सा प्रयोग किया और यह सुनिश्चित करना चाहता हूं कि क्या मैं "पुनरावृत्तियों" को सही ढंग से समझ पाऊं। रोसेनब्लैट का मूल अवधारणात्मक नियम जहाँ तक मुझे समझ में आता है, रोसेनब्लैट के क्लासिक परसेप्ट्रोन एल्गोरिथ्म में, वेटिंग को एक साथ हर प्रशिक्षण …

15 optimization  gradient-descent  perceptron 

वाल्टमीटर कहानी और इसकी विविधताओं पर अक्सर क्या होता है? इसके पीछे विचार यह है कि एक सांख्यिकीय विश्लेषण जो काल्पनिक घटनाओं की अपील करता है, उसे संशोधित करना होगा यदि बाद में पता चला कि उन काल्पनिक घटनाओं को ग्रहण नहीं किया जा सकता था। विकिपीडिया पर कहानी का …

15 likelihood  frequentist 

मैं अपने शोध के लिए आवश्यक सूचकांक बनाने के लिए प्रधान घटक विश्लेषण (पीसीए) का उपयोग कर रहा हूं। मेरा प्रश्न यह है कि पीसीए के माध्यम से गणना किए गए प्रमुख घटकों का उपयोग करके मुझे कैसे एक सूचकांक बनाना चाहिए। उदाहरण के लिए, मैंने पीसीए का उपयोग करने …

15 pca  factor-analysis  rating  composite  scale-construction 

सामान्य रूप से वितरित डेटा के लिए, मानक विचलन और मंझला निरपेक्ष विचलन MAD से संबंधित हैं:σσ\sigmaMADMAD\text{MAD} σ=Φ−1(3/4)⋅MAD≈1.4826⋅MAD,σ=Φ−1(3/4)⋅MAD≈1.4826⋅MAD,\sigma=\Phi^{-1}(3/4)\cdot \text{MAD}\approx1.4826\cdot\text{MAD}, जहां मानक सामान्य बंटन के लिए संचयी बंटन फ़ंक्शन है।Φ()Φ()\Phi() क्या अन्य वितरणों के लिए कोई समान संबंध है?

15 distributions  standard-deviation  mad 

समान चर के एक सेट से एक सामान्य वितरण का अनुकरण करने के लिए, कई तकनीकें हैं: बॉक्स-मुलर एल्गोरिथ्म , जिसमें एक पर दो स्वतंत्र वर्दी के नमूने हैं (0,1)(0,1)(0,1)और उन्हें दो स्वतंत्र मानक सामान्य वितरण में बदल देता है: Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) CDF …

15 normal-distribution  simulation  uniform 

मेरा आँकड़ा प्रोफेसर ऐसा कहता है, सभी पुस्तकें जो मैं इसे देखता हूं: राज्य -परीक्षण-परीक्षण अवैज्ञानिक है। आपको पहले सिद्धांत से एक परिकल्पना प्राप्त करनी चाहिए, और फिर डेटा एकत्र करना और उसका विश्लेषण करना होगा। लेकिन मैं वास्तव में यह नहीं समझता कि समस्या क्या है। मान लीजिए, मैं …

15 post-hoc 

मैं अवलोकन संबंधी आंकड़ों के साथ कार्य-कारण के अनुमान के लिए वाद्य चर विश्लेषण का उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं। मैं दो-चरणीय कम से कम वर्गों (2SLS) प्रतिगमन के बारे में आया हूं, जो मेरे शोध में एंडोजेनिटी मुद्दे को संबोधित करने की संभावना है। हालाँकि, मैं ओएलएस …

15 stata  probit  instrumental-variables  2sls 

"डमी चर" और "संकेतक चर" लेबल हैं जिनका उपयोग अक्सर 0/1 कोडिंग वाली श्रेणी में सदस्यता का वर्णन करने के लिए किया जाता है; आमतौर पर 0: श्रेणी का सदस्य नहीं, 1: श्रेणी का सदस्य। 11/26/2014 को scholar.google.com पर एक त्वरित खोज (उद्धरण चिह्नों के साथ) से पता चलता है …

15 categorical-data  terminology  categorical-encoding 

मेरी पृष्ठभूमि मुख्य रूप से मशीन लर्निंग में है और मैं यह जानने की कोशिश कर रहा था कि बायेसियन हाइपोथिसिस परीक्षण का क्या मतलब है। मैं संभाव्यता की द्विअर्थी व्याख्या के साथ ठीक हूं और मैं संभाव्य चित्रमय मॉडल के संदर्भ में इससे परिचित हूं। हालांकि, जो मुझे भ्रमित …

15 hypothesis-testing 

युक्त एक कलश पर विचार की गेंदों पी अलग अलग रंग, साथ पी मैं रंग की गेंदों का अनुपात जा रहा है मैं के बीच एन गेंदों ( Σ मैं पी मैं = 1 )। मैं आकर्षित n ≤ एन कलश से गेंदों बिना नंबर पर प्रतिस्थापन और देखो γ …

15 probability  expected-value  coupon-collector-problem 

मैंने जो देखा है, उससे (दूसरे क्रम का) कांसर-ने स्मूचिंग फॉर्मूला किसी तरह या किसी अन्य रूप में दिया गया है P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &= \frac{\max \left\{ C\left(w_{n-1}, w_n\right) - D, 0\right\}}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} + \lambda(w_{n-1}) \times P_{cont}(w_n) \end{align} सामान्यीकरण कारक रूप में दिया गयाλ(wn−1)λ(wn−1)\lambda(w_{n-1}) λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙)λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙) \begin{align} \lambda(w_{n-1}) &= \frac{D}{\sum_{w'} …

15 machine-learning  natural-language  naive-bayes  smoothing  language-models 

मैंने हाल ही में एक डेटा विज्ञान साक्षात्कार संसाधन खरीदा है जिसमें संभाव्यता प्रश्नों में से एक निम्नानुसार था: ज्ञात मापदंडों के साथ एक सामान्य वितरण से ड्रा को देखते हुए, आप एक समान वितरण से कैसे आकर्षित कर सकते हैं? मेरी मूल विचार प्रक्रिया यह थी कि असतत रैंडम …

15 self-study  normal-distribution  simulation  uniform 

एक मिश्रित प्रभाव मॉडल में एक पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए एक निश्चित प्रभाव का उपयोग करने के लिए सिफारिश की जाती है यदि सभी संभावित स्तर शामिल हैं (जैसे, दोनों पुरुष और महिलाएं)। यह एक चर के लिए खाते में एक यादृच्छिक प्रभाव का उपयोग करने के लिए …

15 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  many-categories 

नोट: कच्चे डेटा के 50 अंक अभी जुड़े हुए हैं। मैं प्रदर्शित करना चाहता हूं कि मैंने कितने अध्ययन किए हैं, और मैंने पूरे सप्ताह में कितने पृष्ठ पूरे किए हैं, दिन के हिसाब से टूट गया है, और मैंने ऐसा किया है जैसा कि नीचे दिखाया गया है: मुझे …

15 data-visualization