सांख्यिकी और बिग डेटा

यह सवाल गैलीट श्मुइली के पेपर "To Explain or Predict " का संदर्भ देता है । विशेष रूप से, धारा 1.5 में, "व्याख्या और भविष्यवाणी अलग हैं", प्रोफेसर श्मुइली लिखते हैं: व्याख्यात्मक मॉडलिंग में ध्यान अंतर्निहित सिद्धांत का सबसे सटीक प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए पूर्वाग्रह को कम करने पर …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

मैंने सांख्यिकीय शिक्षा में सबसे लोकप्रिय किताबें पढ़ी हैं 1- सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व। 2- सांख्यिकीय शिक्षा का परिचय । दोनों का उल्लेख है कि रिज प्रतिगमन में दो सूत्र हैं जो समकक्ष हैं। क्या इस परिणाम का एक समझने योग्य गणितीय प्रमाण है? मैं क्रॉस वैलिडेट के माध्यम से …

15 regression  lasso  regularization  ridge-regression  lagrange-multipliers 

मुझे Google से इसका संतोषजनक उत्तर नहीं मिला है । निश्चित रूप से यदि मेरे पास जो डेटा है वह लाखों लोगों के आदेश का है तो गहन सीखने का तरीका है। और मैंने पढ़ा है कि जब मेरे पास बड़ा डेटा नहीं है तो शायद मशीन लर्निंग में अन्य …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

प्रश्न: नेवी-वेस्ट (1987) और हैनसेन-होड्रिक (1980) मानक त्रुटियों का उपयोग करने के बीच मुख्य अंतर और समानताएं क्या हैं? किन स्थितियों में इनमें से एक को दूसरे पर प्राथमिकता दी जानी चाहिए? टिप्पणियाँ: मुझे पता है कि इनमें से प्रत्येक समायोजन प्रक्रिया कैसे काम करती है; हालाँकि, मुझे अभी तक …

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कैसे किया जाए। मैं इस ट्यूटोरियल को पढ़ रहा था । T + 1 पर मान की भविष्यवाणी करने के लिए पर मान का उपयोग करके एक टाइम सीरीज़ पर एक न्यूरल नेटवर्क को फिट करने के …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

अपनी परियोजना में मैं द्विआधारी वर्गीकरण (1 या 0) की भविष्यवाणी के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाना चाहता हूं। मेरे पास 15 चर हैं, जिनमें से 2 श्रेणीगत हैं, जबकि बाकी निरंतर और असतत चर का मिश्रण हैं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करने के लिए मुझे एसवीएम, परसेप्ट्रान या …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

प्रशन क्या यह निर्भर करता है कि पेड़ उथला है या गहरा है? या हम इसे पेड़ की गहराई / स्तरों के बावजूद कह सकते हैं? पूर्वाग्रह कम और विचरण अधिक क्यों है? कृपया सहज ज्ञान युक्त और गणितीय रूप से समझाएं

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

एनोवा को चलाते समय हमें बताया जाता है कि डेटा पर लागू होने के लिए परीक्षण की कुछ धारणाएँ मौजूद होनी चाहिए। मुझे कभी यह कारण समझ में नहीं आया कि परीक्षण करने के लिए निम्नलिखित धारणाएँ क्यों आवश्यक थीं: डिज़ाइन के प्रत्येक सेल में आपके आश्रित चर (अवशिष्ट) का …

15 hypothesis-testing  anova  assumptions 

मैंने सोचा था कि विशिष्ट सेट की अवधारणा बहुत सहज था कि: लंबाई का एक अनुक्रम nnn विशिष्ट सेट के हैं जाएगा अगर अनुक्रम बाहर आने की संभावना अधिक थी। तो, कोई भी अनुक्रम जो संभव था वह । (मैं एन्ट्रापी से संबंधित औपचारिक परिभाषा से बच रहा हूं क्योंकि …

15 entropy  intuition  information-theory 

वितरण का अपेक्षित मान माध्य है, जो भारित औसत मान f(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx सबसे संभावित मूल्य मोड है, यही सबसे संभावित मूल्य है। हालांकि क्या हम किसी भी समय को देखने की उम्मीद करते हैं ? यहाँ से उद्धृत :E[x]E[x]E[x] यदि परिणाम समान रूप से संभावित नहीं …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

किस बिंदु पर हम बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क को गहरे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में वर्गीकृत करना शुरू करते हैं या इसे दूसरे तरीके से कहते हैं 'गहरे तंत्रिका नेटवर्क में परतों की न्यूनतम संख्या क्या है?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

मैं स्टेप फंक्शन का उपयोग करके आर में स्टेप वाइज और बैकवर्ड रिग्रेशन के बीच के मूल अंतर को समझने की कोशिश कर रहा हूं। स्टेप वाइज रिग्रेशन के लिए मैंने निम्न कमांड का उपयोग किया step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="both") उपरोक्त कोड के लिए मुझे नीचे आउटपुट मिला। पिछड़े चर चयन के लिए …

15 r  regression 

अनुमान के लिए प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करने की एक बुनियादी धारणा यह है कि "सभी प्रासंगिक भविष्यवक्ताओं" को भविष्यवाणी समीकरण में शामिल किया गया है। औचित्य यह है कि एक महत्वपूर्ण वास्तविक दुनिया कारक को शामिल करने में विफलता पक्षपाती गुणांक की ओर ले जाती है और इस प्रकार …

15 regression  assumptions  bias  predictor  confounding 

मैं आर में पैकेज sklearnका उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन लाइब्रेरी से परिणामों की नकल करने की कोशिश कर रहा हूं glmnet। से sklearnरसद प्रतिगमन प्रलेखन , यह l2 दंड के अंतर्गत लागत समारोह को कम करने के प्रयास कर रहा है minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiडब्ल्यू + सी ) ) + 1)minw,c12wटीw+सीΣमैं=1एनलॉग⁡(exp⁡(-yमैं(एक्समैंटीw+सी))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

पुस्तक पैटर्न चैप्टर 9 और मशीन लर्निंग के अध्याय 9 में, गाऊसी मिश्रण मॉडल के बारे में यह हिस्सा है: सच कहूँ तो मुझे सच में समझ नहीं आया कि यह एक विलक्षणता क्यों पैदा करेगा। क्या कोई मुझे यह समझा सकता है? मुझे क्षमा करें, लेकिन मैं मशीन सीखने …

15 gaussian-mixture