सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं सोच रहा था कि 2 ईसीडीएफएस की तुलना करते समय कोल्मोगोरोव-स्मिरनोव, क्रैमर-वॉन-मिज़ और एंडरसन-डार्लिंग का उपयोग करने के लिए क्या मानदंड हैं। मुझे पता है कि प्रत्येक का गणित अलग-अलग है, लेकिन अगर मेरे पास कुछ ईसीडीएफ डेटा है, तो मुझे कैसे पता चलेगा कि कौन से परीक्षण का …

15 kolmogorov-smirnov  anderson-darling  two-sample 

मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हूँ जो मशीन लर्निंग पर काम कर रहा है। मेरी समझ से, लीनियर रिग्रेशन (जैसे ओएलएस) और लीनियर क्लासिफिकेशन (जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और एसवीएम) प्रशिक्षित गुणांकों के बीच एक आंतरिक उत्पाद के आधार पर एक भविष्यवाणी करते हैं और फीचर वैरिएबल → x :w⃗ w→\vec{w}एक्स⃗ एक्स→\vec{x} …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

जब मैंने मिनी बैच ग्रेडिएंट सभ्य लागू किया, तो मैंने प्रशिक्षण बैच में सभी उदाहरणों के ग्रेडिएंट्स को औसत किया। हालाँकि, मैंने देखा कि अब ऑनलाइन ग्रेडिएंट सभ्य के लिए इष्टतम सीखने की दर बहुत अधिक है। मेरा अंतर्ज्ञान यह है कि यह इसलिए है क्योंकि औसत ग्रेडिएंट कम शोर …

15 neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

जहां तक ​​मुझे समझ में आया, दूरी संबंधी संबंध यह जांचने का एक मजबूत और सार्वभौमिक तरीका है कि क्या दो संख्यात्मक चर के बीच कोई संबंध है। उदाहरण के लिए, यदि हमारे पास संख्याओं के जोड़े का एक सेट है: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) दो चर …

15 correlation  independence  intuition  distance-covariance 

मैं बार-बार पढ़ता हूं कि "लीव-वन-आउट" क्रॉस-वैरिफिकेशन में प्रशिक्षण सिलेंडों के बड़े ओवरलैप के कारण उच्च विचरण है। हालाँकि मुझे समझ नहीं आया कि ऐसा क्यों है: क्या क्रॉस-वेलिडेशन का प्रदर्शन बिल्कुल स्थिर (कम विचरण) नहीं होना चाहिए क्योंकि प्रशिक्षण सेट लगभग समान हैं? या क्या मुझे पूरी तरह से …

15 variance  cross-validation  bias 

मैं एसएएस का उपयोग करके मार्कोव श्रृंखलाओं को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैं समझता हूं कि एक मार्कोव प्रक्रिया वह है जहां भविष्य की स्थिति केवल वर्तमान स्थिति पर निर्भर करती है, न कि पिछली स्थिति पर और एक संक्रमण मैट्रिक्स है जो एक राज्य से दूसरे राज्य …

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

एक Tweedie वितरण शून्य पर एक बिंदु द्रव्यमान के साथ तिरछा डेटा मॉडल कर सकता है जब पैरामीटर (माध्य-विचरण संबंध में घातांक) 1 और 2 के बीच होता है।ppp इसी तरह एक शून्य-फुलाया (चाहे अन्यथा निरंतर या असतत) मॉडल में बड़ी संख्या में शून्य हो सकते हैं। मुझे यह समझने …

15 r  generalized-linear-model  prediction  zero-inflation  tweedie-distribution 

मैं कर्नेल एसवीएम के पीछे के अंतर्ज्ञान को समझने की कोशिश कर रहा हूं। अब, मैं समझता हूं कि रैखिक एसवीएम का काम कैसे होता है, जिससे एक निर्णय रेखा बनाई जाती है जो डेटा को सबसे अच्छे रूप में विभाजित करती है। मैं डेटा को उच्च-आयामी स्थान पर पोर्ट …

15 machine-learning  svm  kernel-trick 

क्या यह निर्धारित करने का एक तरीका है कि क्या समय 1 में सड़क दुर्घटनाओं की गिनती के बीच अंतर 2 समय की गिनती से काफी अलग है? मैंने अलग-अलग समय पर टिप्पणियों के समूहों के बीच अंतर को निर्धारित करने के लिए अलग-अलग तरीकों को पाया है (उदाहरण के …

15 statistical-significance  count-data 

मैं फिटिंग लाइनों के बारे में एक प्रस्तुति दे रहा हूं। मेरे पास एक सरल रैखिक कार्य है, y= 1 एक्स + बीy=1एक्स+खy=1x+b । मैं बिखरे हुए डेटा बिंदुओं को प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं जो मैं एक बिखराव की साजिश में डाल सकता हूं जो मेरी रेखा …

15 r  regression  least-squares  excel 

संभाव्यता सिद्धांत में, एक गैर नकारात्मक यादृच्छिक चर XXX एक कहा जाता है जाली यदि वहां मौजूद d≥0d≥0d \geq 0 ऐसी है कि ∑∞n=0P(X=nd)=1∑n=0∞P(X=nd)=1\sum_{n=0}^{\infty}P(X=nd) = 1 । क्या इस परिभाषा के लिए ज्यामितीय व्याख्या है कि इस परिभाषा को जाली क्यों कहा जाता है?

15 probability 

मशीन लर्निंग अनुसंधान में सत्यापन के बारे में मेरा एक विशिष्ट प्रश्न है। जैसा कि हम जानते हैं, मशीन लर्निंग शासन शोधकर्ताओं को प्रशिक्षण के आंकड़ों पर अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने, सत्यापन सेट द्वारा उम्मीदवार मॉडल से चुनने और परीक्षण सेट पर सटीकता की रिपोर्ट करने के लिए कहता …

15 machine-learning  cross-validation  reproducible-research 

मुझे पता है कि गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन (जीपीआर) लचीली नॉनलाइनियर मॉडल फिटिंग के लिए स्प्लिन का उपयोग करने का एक विकल्प है। मैं जानना चाहूंगा कि किन स्थितियों में एक दूसरे की तुलना में अधिक उपयुक्त होगा, विशेष रूप से बायेसियन प्रतिगमन ढांचे में। मैंने पहले ही देखा है कि …

15 regression  gaussian-process  splines  kriging 

क्या वास्तव में जैकनाइफ के बीच कोई अंतर है और एक को पार करने की वैधता को छोड़ दें? प्रक्रिया समान लगती है क्या मुझे कुछ याद आ रहा है?

15 cross-validation  jackknife 

मेरे पास 11 वैरिएबल के साथ एक डेटासेट है और डेटा को कम करने के लिए पीसीए (ऑर्थोगोनल) किया गया था। इसे बनाए रखने के लिए घटकों की संख्या पर निर्णय लेना मेरे लिए विषय और स्कोरी प्लॉट (नीचे देखें) के बारे में मेरे ज्ञान से स्पष्ट था कि डेटा …

15 variance  pca