सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं देख रहा हूं कि बहुत सारे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बेहतर तरीके से कैंसिलेशन और कोवरियन इक्वलाइजेशन के साथ काम करते हैं। उदाहरण के लिए, न्यूरल नेटवर्क तेजी से अभिसरण करते हैं, और के-मीन्स आमतौर पर पूर्व-संसाधित सुविधाओं के साथ बेहतर क्लस्टरिंग देते हैं। मैं इन पूर्व-प्रसंस्करण कदमों के पीछे …

60 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

अन्य संदर्भों में, ऑर्थोगोनल का अर्थ है "समकोण पर" या "लंबवत"। सांख्यिकीय संदर्भ में ऑर्थोगोनल का क्या अर्थ है? किसी भी स्पष्टीकरण के लिए धन्यवाद।

60 descriptive-statistics 

मुझे जो पता है, से चर चयन के लिए लासो का उपयोग करना सहसंबंधित इनपुट की समस्या को संभालता है। इसके अलावा, चूंकि यह लिस्ट एंगल रिग्रेशन के बराबर है, इसलिए यह कम्प्यूटेशनल रूप से धीमा नहीं है। हालाँकि, बहुत से लोग (उदाहरण के लिए मैं जिन लोगों को बायो-स्टैटिस्टिक्स …

60 regression  feature-selection  lasso 

मान लें कि हमारे पास कोई व्यक्ति एक भविष्य कहनेवाला मॉडल का निर्माण कर रहा है, लेकिन यह आवश्यक नहीं है कि कोई व्यक्ति उचित सांख्यिकीय या मशीन सीखने के सिद्धांतों से अच्छी तरह वाकिफ हो। शायद हम उस व्यक्ति की मदद कर रहे हैं जैसे वे सीख रहे हैं, …

60 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  out-of-sample 

क्या तरीका (तरीके?) है जिससे नेत्रहीन को समझाया जा सके कि एनोवा क्या है? किसी भी संदर्भ, लिंक (ओं) (आर संकुल?) का स्वागत किया जाएगा।

60 data-visualization  anova  teaching 

पदानुक्रमित क्लस्टरिंग को डेंड्रोग्राम द्वारा दर्शाया जा सकता है। एक निश्चित स्तर पर एक डेंड्रोग्राम काटना क्लस्टर का एक सेट देता है। दूसरे स्तर पर काटने से क्लस्टर का एक और सेट मिलता है। डेंड्रोग्राम को काटने के लिए आप कैसे उठाएंगे? क्या कोई ऐसी चीज है जिस पर हम …

60 clustering  dendrogram 

क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म (जैसे के-साधन) से पहले पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) को लागू करना एक आम बात है। यह माना जाता है कि यह अभ्यास (शोर में कमी) में क्लस्टरिंग परिणामों में सुधार करता है। हालाँकि मुझे पीसीए और के-मीन्स के बीच संबंधों के तुलनात्मक और गहन अध्ययन में दिलचस्पी है। …

60 clustering  pca  k-means 

निम्नलिखित अंश प्रविष्टि से है, एक-पूंछ और दो-पूंछ परीक्षण के बीच अंतर क्या हैं? UCLA के सांख्यिकी सहायता साइट पर। ... दूसरी दिशा में एक प्रभाव को याद करने के परिणामों पर विचार करें। कल्पना कीजिए कि आपने एक नई दवा विकसित की है जो आपको लगता है कि मौजूदा …

59 hypothesis-testing  statistical-significance  inference 

मैं समझता हूँ कि रिज प्रतिगमन अनुमान है कि के आकार के वर्ग का अवशिष्ट राशि और एक दंड को कम करता हैβββ\betaββ\beta βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ∥β∥22]βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin⁡[RSS+λ‖β‖22]\beta_\mathrm{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y = \operatorname{argmin}\big[ \text{RSS} + \lambda \|\beta\|^2_2\big] हालांकि, मैं पूरी तरह से तथ्य यह है कि के महत्व को समझ में नहीं …

59 regression  least-squares  ridge-regression  shrinkage 

लागत कार्यों में स्थानीय मिनिमा खोजने के लिए धीरे-धीरे वंश और कई अन्य विधियां उपयोगी हैं। वे तब कुशल हो सकते हैं जब प्रत्येक बिंदु पर लागत फ़ंक्शन का त्वरित रूप से मूल्यांकन किया जा सकता है, चाहे संख्यात्मक रूप से या विश्लेषणात्मक रूप से। मेरे पास वह है जो …

59 gradient-descent  optimization  bayesian-optimization 

नल की परिकल्पना महत्व परीक्षण की एक बुनियादी सीमा यह है कि यह एक शोधकर्ता को अशक्त ( स्रोत ) के पक्ष में सबूत इकट्ठा करने की अनुमति नहीं देता है ( स्रोत ) मुझे यह दावा कई स्थानों पर बार-बार दिखाई देता है, लेकिन मुझे इसके लिए औचित्य नहीं …

59 hypothesis-testing 

मैं देखता हूं कि बीस में से एक बार वे कुल परीक्षण करते हैं, , इसलिए वे गलत तरीके से मानते हैं कि बीस परीक्षणों में से एक के दौरान, परिणाम महत्वपूर्ण है ( )।0.05 = 1 / 20पी &lt; 0.05p&lt;0.05p < 0.050.05 = 1 / 200.05=1/200.05 = 1/20 xkcd …

59 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  p-value  humor 

सांख्यिकीविदों और बेइज़ियन के बीच आंकड़ों की दुनिया को विभाजित किया गया था। इन दिनों ऐसा लगता है कि हर कोई दोनों का एक सा करता है। यह कैसे हो सकता है? यदि विभिन्न दृष्टिकोण अलग-अलग समस्याओं के लिए उपयुक्त हैं, तो आंकड़ों के संस्थापक पिताओं ने ऐसा क्यों नहीं …

59 bayesian  frequentist  history  philosophical 

मैं ZCA वाइटनिंग और सामान्य श्वेतकरण के बारे में उलझन में हूं (जो कि पीसीए eigenvalval के वर्गमूल द्वारा प्रमुख घटकों को विभाजित करके प्राप्त किया जाता है)। जहाँ तक मुझे पता है, UxZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf x_\mathrm{PCAwhite}, जहां PCA eigenvectors हैं।UU\mathbf U जेडसीए व्हाइटनिंग के उपयोग क्या …

59 pca  dimensionality-reduction  image-processing 

मैं फिशर जानकारी के साथ सहज नहीं हूं, यह क्या उपाय करता है और यह कैसे सहायक है। इसके अलावा, यह क्रैमर-राव के साथ संबंध मेरे लिए स्पष्ट नहीं है। क्या कोई इन अवधारणाओं की सहज व्याख्या दे सकता है?

59 estimation  intuition  fisher-information