सांख्यिकी और बिग डेटा

गहन सीखने वाला साहित्य धीरे-धीरे वंश में गैर-निरंतर सीखने की दर का उपयोग करने के साथ चतुर चाल से भरा है। घातीय क्षय, RMSprop, Adagrad आदि जैसी चीजें लागू करना आसान है और हर गहरे सीखने के पैकेज में उपलब्ध हैं, फिर भी वे तंत्रिका नेटवर्क के बाहर कोई नहीं …

14 machine-learning  deep-learning  optimization  gradient-descent 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 2 साल पहले …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

क्या आप हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो के काम के बारे में डमी के स्पष्टीकरण के लिए एक कदम-दर-चरण प्रदान कर सकते हैं? पुनश्च: मैं पहले से ही यहाँ, हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो , और यहाँ, हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो बनाम अनुक्रमिक मोंटे कार्लो , और यहाँ, हैमिल्टन मोंटे कार्लो के उत्तर पढ़ चुका …

14 bayesian  hmc 

मैं संकोच करता हूं कि क्या यह आंकड़े स्टैकएक्सचेंज में या भाषा विज्ञान / अंग्रेजी एक में यहां पूछा जा सकता है, लेकिन मुझे लगता है कि अन्य फोरम में सांख्यिकी-प्रेमी उपयोगकर्ताओं की तुलना में यहां पर अधिक भाषा-उपयोगकर्ता हो सकते हैं;) मैंने अक्सर ऐसी रिपोर्टें पढ़ीं, जो सक्रिय आवाज़ …

14 correlation  terminology 

मान लें कि हम p (x, y), p (x, z) और p (y, z) जानते हैं, तो क्या यह सही है कि संयुक्त वितरण p (x, y, z) पहचाने जाने योग्य है? यानी, केवल एक ही संभव p (x, y, z) है जो कि मार्जिन से ऊपर है?

14 distributions  mathematical-statistics 

हम क्वांटम कंप्यूटिंग के आगमन पर हैं , क्वांटम भाषाओं के साथ, जो अब क्वांटम कंप्यूटर्स के लिए उच्च और निम्न स्तर पर उपलब्ध हार्डवेयर क्वांटम कंप्यूटरों की आशंका है । क्वांटम कंप्यूटिंग नए प्राथमिक कार्यों को लाती है जैसे कि क्वैबल्स का उलझाव और टेलीपोर्टेशन , क्वैबिट्स का मापन …

14 quantum-computing 

मान लीजिए कि हमारे पास इनपुट (प्रेडिक्टर) और आउटपुट (प्रतिक्रिया) डेटा बिंदु A, B, C, D, E हैं और हम बिंदुओं के माध्यम से एक पंक्ति फिट करना चाहते हैं। यह प्रश्न को स्पष्ट करने के लिए एक सरल समस्या है, लेकिन इसे उच्च आयामों तक भी बढ़ाया जा सकता …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

कुछ सांख्यिकीय परीक्षण मजबूत हैं और कुछ नहीं हैं। वास्तव में मजबूती का क्या मतलब है? हैरानी की बात है कि मुझे इस साइट पर ऐसा कोई सवाल नहीं मिला। इसके अलावा, कभी-कभी, एक परीक्षण की मजबूती और ताकत पर एक साथ चर्चा की जाती है। और सहज रूप से, …

14 statistical-significance  power  robust 

क्या वितरण का एक परिवार अन्य विषयों की तुलना में सांख्यिकी के लिए एक अलग परिभाषा है? सामान्य तौर पर, घटता का एक परिवार घटता का एक समूह होता है, जिनमें से प्रत्येक को एक फ़ंक्शन या पैरामीरिज़ेशन द्वारा दिया जाता है जिसमें एक या अधिक पैरामीटर विविध होते हैं। …

14 distributions  terminology  parametric  exponential-family 

तो, यह एक सामान्य प्रश्न हो सकता है, लेकिन मुझे कभी संतोषजनक उत्तर नहीं मिला। आप इस संभावना को कैसे निर्धारित करते हैं कि अशक्त परिकल्पना सही है (या गलत)? मान लें कि आप छात्रों को एक परीक्षण के दो अलग-अलग संस्करण देते हैं और देखना चाहते हैं कि क्या …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian 

वर्तमान में मैं थोड़ा सा हैरान हूं कि कैसे मिनी-बैच ग्रेडिएंट वंश को एक काठी बिंदु में फँसाया जा सकता है। समाधान बहुत तुच्छ हो सकता है कि मुझे नहीं मिलता है। आप एक नया नमूना हर युग मिलता है, और यह एक नया एक नए बैच के आधार पर …

14 gradient-descent  sgd 

(आ कई में से एक होगा, बी बी नहीं होगा) मैंने सोचा था कि यह 10 होगा! / 8 लेकिन जाहिर है मैं कुछ गलत कर रहा हूं। क्या कोई मेरी मदद कर सकता है क्योंकि मैं स्तब्ध हूं।

14 self-study  combinatorics 

मैं इसे समझने का मतलब है कि मॉडल व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी करने में खराब है, लेकिन एक दृढ़ प्रवृत्ति स्थापित की है (जैसे कि जब एक्स ऊपर जाता है तो y ऊपर जाता है)।

14 regression  inference  r-squared  linear 

पी-वैल्यू के बजाय प्रभाव के आकार पर भरोसा करने और रिपोर्टिंग पर बहुत जोर दिया जाता हैलागू अनुसंधान में (उदाहरण के लिए नीचे उद्धरण)। लेकिन क्या ऐसा नहीं है कि एक पी-वैल्यू की तरह एक प्रभाव आकार एक यादृच्छिक चर है और जैसे कि एक ही प्रयोग के दोहराए जाने …

14 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value  effect-size 

लैसो अनुमान परिभाषित बीटा λ = आर्ग मिनट बीटा ∈ आर पी 1β^λ=argminβ∈Rp12n∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1,β^λ=arg⁡minβ∈Rp12n‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1,\hat\beta^\lambda = \arg\min_{\beta \in \mathbb{R}^p} \frac{1}{2n} \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1,जहांithithi^{th}पंक्तिxi∈Rpxi∈Rpx_i \in \mathbb{R}^pडिजाइन के मैट्रिक्सX∈Rn×pX∈Rn×pX \in \mathbb{R}^{n \times p}स्टोकेस्टिक प्रतिक्रिया की व्याख्या के लिए covariates का एक वेक्टर हैyiyiy_i(i=1,…ni=1,…ni=1, \dots n) के लिए। हम जानते हैं …

14 lasso  regularization