सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं शून्य फुलाए हुए वितरण को समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। वे क्या हैं? क्या बात है? यदि मेरे पास कई शून्य के साथ डेटा है, तो मैं एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन फिट कर सकता हूं सबसे पहले जीरो की संभावना की गणना करें, और फिर मैं सभी जीरो …

15 zero-inflation 

एक तंत्रिका नेटवर्क के मिनी-बैच प्रशिक्षण में, मैंने सुना है कि प्रत्येक युग से पहले प्रशिक्षण डेटा को बदलने के लिए एक महत्वपूर्ण अभ्यास है। क्या कोई समझा सकता है कि प्रत्येक युग में फेरबदल में मदद क्यों मिलती है? Google खोज से, मुझे निम्नलिखित उत्तर मिले: यह प्रशिक्षण को …

15 neural-networks 

एक पल उत्पन्न कार्य (MGF) क्या है? क्या आप इसे सामान्य शब्दों में और एक सरल और आसान उदाहरण के साथ समझा सकते हैं? कृपया, जहाँ तक संभव हो औपचारिक गणित नोटेशनों का उपयोग करके सीमित करें।

15 moments  intuition  mgf 

मैं डीप लर्निंग के लिए एडम ऑप्टिमाइज़र के बारे में पढ़ रहा था और बेग्नियो, गुडफेलो और कोर्टविल की नई किताब डीप लर्निंग में निम्नलिखित वाक्य आया था : एडम में पहले क्रम के क्षणों (संवेग शब्द) और मूल (उनके अप्रतिबंधित) दूसरे क्रम के क्षणों के अनुमानों में पूर्वाग्रह सुधार …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

हमारे पास दो मॉडल हैं जो लॉग लाइबिलिटी की गणना करने के लिए एक ही विधि का उपयोग करते हैं और एक के लिए एआईसी दूसरे की तुलना में कम है। हालांकि, निचले एआईसी वाले व्यक्ति की व्याख्या करना अधिक कठिन है। हमें यह तय करने में परेशानी हो रही …

15 model-selection  aic 

जिन जगहों पर मैं आयामी शाप के बारे में पढ़ रहा हूं, वे इसे मुख्य रूप से केएनएन और सामान्य रूप से रैखिक मॉडल के संयोजन में समझाते हैं। मैं नियमित रूप से डेटासेट पर हजारों विशेषताओं का उपयोग करते हुए कागल में शीर्ष रैंक देखता हूं, जिसमें मुश्किल से …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

बुनियादी मशीन सीखने में हमें "अंगूठे के नियम" सिखाए जाते हैं: ए) आपके डेटा का आकार आपके परिकल्पना सेट के वीसी आयाम के कम से कम 10 गुना होना चाहिए। बी) एन कनेक्शन के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क में लगभग एन का कुलपति आयाम है। इसलिए जब एक गहन शिक्षण …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

मैं मॉडल फिट की तुलना करने के लिए आर में संभावना अनुपात परीक्षण करने के तरीकों की तलाश कर रहा था। मैंने पहले इसे स्वयं कोडित किया, फिर डिफ़ॉल्ट anova()फ़ंक्शन और पैकेज lrtest()में भी पाया lmtest। जब मैंने जाँच की, हालांकि, anova()हमेशा अन्य दो से थोड़ा अलग पी-मूल्य पैदा करता …

15 r  anova  likelihood-ratio 

गहन शिक्षण पर इस ट्यूटोरियल के अनुसार , वजन घटाने (नियमितीकरण) को आमतौर पर पूर्वाग्रह शर्तों पर लागू नहीं किया जाता है b क्यों? इसके पीछे क्या महत्व (अंतर्ज्ञान) है?

15 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 3 साल पहले बंद हुआ । मैं आर में एक रसद प्रतिगमन निर्माण …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

यदि जहां , अर्थात सभी साथ शून्य माध्य के सामान्य यादृच्छिक चर हैं, उसके बादY= ∑मैं = १एनएक्स2मैंY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2एक्स मैं Y ~ Γ ( एनएक्समैं∼ एन( 0 , σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)एक्समैंXiX_iY~ Γ ( एन2, 2 σ2) का है ।Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). मुझे पता है कि ची-स्क्वैयर डिस्ट्रीब्यूशन गामा डिस्ट्रीब्यूशन का एक …

15 chi-squared  gamma-distribution 

मैंने अपने पदों के आधार पर एक मछली के आंदोलन के पैटर्न पर समय श्रृंखला के आंकड़ों पर ऑटोक्रेलेशन की गणना की है: एक्स ( x.ts) और वाई ( y.ts)। R का उपयोग करके, मैंने निम्नलिखित कार्य किए और निम्नलिखित प्लॉट तैयार किए: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) मेरा प्रश्न यह है कि …

15 r  time-series  autocorrelation 

मैं अपने डेटासेट को उसके वर्तमान माध्य और मानक विचलन से लक्ष्य लक्ष्य और लक्ष्य मानक विचलन से बदलने की विधि खोज रहा हूँ। मूल रूप से, मैं फैलाव को सिकोड़ना / विस्तारित करना चाहता हूं और सभी संख्याओं को एक पैमाने पर मापता हूं। यह दो अलग-अलग रैखिक परिवर्तन …

15 data-transformation  standard-deviation  mean 

ढाल वंश एल्गोरिथ्म के सामान्य सेटिंग में, हमारे पास जहां एक्स एन वर्तमान बिंदु है, η कदम आकार है और जी आर एक घ मैं ई n t x n , x n पर ग्रेडिएंट का मूल्यांकन है । एक्सएन + १= एक्सn- η∗ जीआर एक घमैं ई एनटीएक्सnएक्सn+1=एक्सn-η*जीआरएघमैंइnटीएक्सnx_{n+1} = …

15 algorithms  optimization 

मैं वितरण में उपयोग करने के लिए एक अंतराल मॉडल में कम अंतराल परिसंपत्ति रिटर्न मॉडल करना चाहता हूं। मैं वितरण के लिए स्वतंत्रता की दोनों डिग्री (अपने मॉडल में अन्य मापदंडों के साथ) का अनुमान लगाना चाहता हूं। मुझे पता है कि एसेट रिटर्न काफी गैर-सामान्य है, लेकिन मैं …

15 distributions  bayesian  modeling  prior