सांख्यिकी और बिग डेटा

मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन में ऑब्जेक्टिव फंक्शन, l ( ive ) का Hessian प्राप्त करने में कठिनाई होती है l(θ)l(θ)l(\theta), जहाँ the : l(θ)l(θ)l(\theta)l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))]l(θ)=∑i=1m[yilog⁡(hθ(xi))+(1−yi)log⁡(1−hθ(xi))] l(\theta)=\sum_{i=1}^{m} \left[y_{i} \log(h_\theta(x_{i})) + (1- y_{i}) \log (1 - h_\theta(x_{i}))\right] hθ(x)hθ(x)h_\theta(x) एक लॉजिस्टिक फ़ंक्शन है। हेसियन । मैंने इसे गणना करके प्राप्त करने का प्रयास किया , …

15 logistic 

मान लीजिए कि मेरे पास लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफायर है। सामान्य बैच सीखने में, मुझे ओवरफिटिंग को रोकने और अपने वजन को छोटा रखने के लिए एक नियमित पद मिलेगा। मैं भी अपनी सुविधाओं को सामान्य और स्केल करूँगा। एक ऑनलाइन शिक्षण सेटिंग में, मुझे डेटा की एक सतत स्ट्रीम मिल …

15 machine-learning  normalization  regularization  online 

पिछले कुछ हफ़्तों से मैं MCMC और मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिदम को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। हर बार जब मुझे लगता है कि मैं समझता हूं कि मुझे एहसास है कि मैं गलत हूं। अधिकांश कोड उदाहरण मुझे ऑन-लाइन लागू होते हैं जो वर्णन के अनुरूप नहीं है। यानी: वे …

15 mcmc  metropolis-hastings 

मेरे पास एक समय श्रृंखला है जिसका मैं पूर्वानुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं, जिसके लिए मैंने मौसमी ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] मॉडल (= fit2) का उपयोग किया है। यह अलग है कि आर ने ऑटो के साथ क्या सुझाव दिया है। आरिमा (आर गणना की एआरआईएमए (0,1,1) (0,1,0) …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

मैं एक मानक GARCH मॉडल का उपयोग करता हूं: start rtσ2t=σtϵt=γ0+γ1r2t−1+δ1σ2t−1rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt−12+δ1σt−12\begin{align} r_t&=\sigma_t\epsilon_t\\ \sigma^2_t&=\gamma_0 + \gamma_1 r_{t-1}^2 + \delta_1 \sigma^2_{t-1} \end{align} मेरे पास गुणांक के अलग-अलग अनुमान हैं और मुझे उनकी व्याख्या करने की आवश्यकता है। इसलिए मैं एक अच्छी व्याख्या के बारे में सोच रहा हूं, इसलिए , और दर्शाता …

15 interpretation  garch 

मुझे हाल ही में ईमेल के माध्यम से निम्नलिखित प्रश्न मिला है। मैं नीचे एक उत्तर पोस्ट करूंगा, लेकिन मुझे यह सुनने में दिलचस्पी थी कि दूसरों ने क्या सोचा है। क्या आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन को गैर पैरामीट्रिक परीक्षण कहेंगे? मेरी समझ यह है कि केवल एक परीक्षण को गैर-पैरामीट्रिक …

15 hypothesis-testing  logistic  nonparametric 

डेटा मेरे पास दो अलग-अलग क्षेत्रों में एक विशेष प्रजाति के लिए y ~ समय, एक मानक त्रुटि, एक n मान और एपी मूल्य का एक प्रतिगमन ढलान मूल्य है। मैं यह जांचना चाहता हूं कि क्या एक क्षेत्र के लिए प्रतिगमन ढलान दूसरे क्षेत्र के लिए प्रतिगमन ढलान से …

15 r  regression  statistical-significance 

मैं वर्तमान में एक प्रतिगमन मॉडल पर काम कर रहा हूं जहां मेरे पास केवल स्वतंत्र वेरिएबल के रूप में श्रेणीबद्ध / कारक चर हैं। मेरा आश्रित चर एक परिवर्तनित अनुपात है। आर में एक सामान्य प्रतिगमन को चलाना काफी आसान है, क्योंकि आर स्वचालित रूप से जानते हैं कि …

15 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

मैं सोच रहा था कि क्या कोई संतुलित सटीकता के बीच अंतर बता सकता है b_acc = (sensitivity + specificity)/2 और एफ 1 स्कोर जो है: f1 = 2*precision*recall/(precision + recall)

15 unbalanced-classes 

मैं आँकड़ों के मामले में बहुत महान नहीं हूँ, इसलिए अगर यह एक सरलीकृत प्रश्न है तो माफी माँगता हूँ। मैं कुछ आंकड़ों के रूप में एक नकारात्मक घातीय एक वक्र ढाले रहा हूँ, और कभी कभी मेरे डेटा सबसे अच्छा फिट , और कभी कभी फिट के करीब है …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

मैंने कागल प्रतियोगिताओं में उपयोग की जाने वाली अलग-अलग त्रुटि मीट्रिक देखी हैं: आरएमएस, माध्य-वर्ग, एयूसी, अन्य। एक त्रुटि मीट्रिक चुनने पर अंगूठे का सामान्य नियम क्या है, अर्थात आप कैसे जानते हैं कि किसी समस्या के लिए किस त्रुटि मीट्रिक का उपयोग करना है? क्या कोई दिशा-निर्देश हैं?

15 machine-learning  classification  error 

मैं एक संभावना घनत्व समारोह के लिए स्थानीय मैक्सिमा खोजने की कोशिश कर रहा हूं (आर के densityतरीके का उपयोग करके पाया गया )। मैं एक सरल "पड़ोसियों के आसपास देखो" विधि नहीं कर सकता (जहां कोई यह देखने के लिए एक बिंदु के आसपास दिखता है कि क्या यह …

15 r  pdf  splines  maximum 

पीटर थिएल के स्टार्ट अप्स के व्याख्यान पर ब्लेक मास्टर के नोट्स पढ़ने में, मैं प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में इस रूपक में आया : दुनिया को तालाबों, झीलों और महासागरों से आच्छादित करते हुए चित्र बनाएँ। तुम नाव में हो, पानी के शरीर में। लेकिन यह बेहद धूमिल है, इसलिए …

15 distributions  queueing  interarrival-time 

स्टीवन पिंकर्स की किताब बेटर एंजेल्स ऑफ आवर नेचर में उन्होंने लिखा है कि संभावना परिप्रेक्ष्य का विषय है। पर्याप्त रूप से नज़दीकी सीमा पर देखे जाने के कारण, अलग-अलग घटनाओं के कारण निर्धारित होते हैं। यहां तक ​​कि एक सिक्का फ्लिप की शुरुआत की स्थिति और भौतिकी के कानूनों …

15 probability  central-limit-theorem  intuition 

आरओसी घटता के क्या फायदे हैं? उदाहरण के लिए मैं कुछ छवियों को वर्गीकृत कर रहा हूं जो एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या है। मैंने लगभग 500 सुविधाओं को निकाला और सुविधाओं के एक सेट का चयन करने के लिए सुविधाओं के चयन एल्गोरिथ्म को लागू किया फिर मैंने वर्गीकरण के …

15 machine-learning  roc