सांख्यिकी और बिग डेटा

शीर्ष 25% शीर्ष चतुर्थक है। शीर्ष 10% शीर्ष निर्णायक है। शीर्ष 1% शीर्ष प्रतिशतक है। क्या शीर्ष 0.5% यानी 1-in-200 के लिए एक बराबर है?

14 terminology  quantiles 

मैंने अपने कॉलेज में मशीन लर्निंग कोर्स कर लिया है। क्विज़ में से एक में, यह सवाल पूछा गया था। मॉडल 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon मॉडल 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon उपरोक्त मॉडलों में से कौन सा डेटा बेहतर होगा? …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

इस प्रश्न की संरचना इस प्रकार है: सबसे पहले, मैं कलाकारों की टुकड़ी सीखने की अवधारणा प्रदान करता हूं , आगे मैं पैटर्न मान्यता कार्यों की एक सूची प्रदान करता हूं, फिर मैं कलाकारों की टुकड़ी सीखने के एल्गोरिदम का उदाहरण देता हूं और अंत में, अपने प्रश्न का परिचय …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

मैं अपनी पहली परियोजना को एक साथ रखने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे मन में एक गीत वर्गीकरण परियोजना थी, लेकिन चूंकि मैं मैन्युअल रूप से लेबलिंग करूंगा, इसलिए मैं केवल यथोचित रूप से लगभग 1000 गाने, या 60 घंटे का संगीत डाल सकता था। मैं कई कक्षाओं के …

14 neural-networks 

मुझे शायद सिम्पसन के विरोधाभास की स्पष्ट समझ नहीं है । अनौपचारिक रूप से मुझे पता है कि कारक A के सभी संभावित स्तरों पर समूहीकृत Y1 की प्रतिक्रिया का औसत A के सभी स्तरों पर प्रतिक्रिया Y2 के औसत से अधिक हो सकता है, भले ही A (प्रत्येक समूह) …

14 mathematical-statistics  simpsons-paradox 

क्या कोई हैमिल्टन मोंटे कार्लो विधियों के पीछे मुख्य विचार की व्याख्या कर सकता है और किन मामलों में वे मार्कोव चेन मोंटे कार्लो के तरीकों से बेहतर परिणाम प्राप्त करेंगे?

14 bayesian  mcmc  hmc 

मेरे पास सबसे लोकप्रिय संगीत कलाकारों के बारे में कुछ दिलचस्प आंकड़े हैं जो स्थान के आधार पर लगभग 200 कांग्रेस जिलों में विभाजित हैं। मैं यह देखना चाहता हूं कि क्या यह संभव है कि किसी व्यक्ति को उसकी संगीत वरीयताओं को चुना जाए और यह निर्धारित किया जाए …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

क्या यह सच है कि लिए एक निष्पक्ष अनुमानक है ? अर्थात्, ρ X , Y E [ R X , Y ] = ρ X , Y ?आरएक्स, वाईआरएक्स,YR_{X,Y}ρएक्स, वाईρएक्स,Y\rho_{X,Y}इ [ आरएक्स, वाई] = ρएक्स,वाई?इ[आरएक्स,Y]=ρएक्स,Y?\mathbf{E}\left[R_{X,Y}\right]=\rho_{X,Y}? यदि नहीं, तो लिए एक निष्पक्ष अनुमानक क्या है ? (शायद एक मानक निष्पक्ष …

14 correlation 

कुछ मामलों में, एक पूर्ण बहुआयामी मॉडल के लिए जेफ्री को सामान्य रूप से अपर्याप्त माना जाता है, यह उदाहरण के लिए मामले में है: (जहां ε ~ एन ( 0 , σ 2 ) , के साथ μ और σ अज्ञात) जहां पहले निम्नलिखित पसंद है (पूर्ण जेफ्रेय्स से …

14 distributions  bayesian  estimation  prior  jeffreys-prior 

क्या MCMC विधियों के बड़े पैमाने पर अध्ययन हुए हैं जो परीक्षण घनत्व के एक सूट पर कई अलग-अलग एल्गोरिदम के प्रदर्शन की तुलना करते हैं? मैं Rios और साहिनिडिस के पेपर (2013) के समकक्ष कुछ सोच रहा हूं , जो कि परीक्षण कार्यों के कई वर्गों पर बड़ी संख्या …

14 machine-learning  bayesian  references  mcmc 

नोट: SSTSSTSST = वर्गों का योग कुल, SSESSESSE = वर्ग त्रुटियों का योग, और SSRSSRSSR = वर्गों का प्रतिगमन योग। शीर्षक में समीकरण अक्सर इस प्रकार लिखा जाता है: ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 बहुत सीधा सवाल है, लेकिन मैं एक सहज व्याख्या की तलाश में हूं। …

14 regression  least-squares  r-squared 

यह प्रश्न रैखिक मॉडल के किसी विशेष संस्करण में प्रतिबंधित अधिकतम संभावना (REML) अनुमान से संबंधित है: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), जहां X(α)X(α)X(\alpha) एक ( n×pn×pn \times p ) मैट्रिक्स द्वारा parametrized α∈Rkα∈Rk\alpha \in \mathbb R^k , के रूप में है Σ(α)Σ(α)\Sigma(\alpha) । ββ\beta …

14 mixed-model  maximum-likelihood  linear-model  optimization  reml 

मेरे पास कुछ आंकड़े हैं, जिन्हें मैं चिकना करना चाहूंगा ताकि स्मूद पॉइंट्स मोनोटोनिक रूप से कम हो जाएं। मेरा डेटा तेजी से घटता है और फिर पठार के लिए शुरू होता है। यहाँ R का उपयोग करके एक उदाहरण दिया गया है df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x, y=y))+geom_line() …

14 regression  smoothing 

मैं कंप्यूटर की दृष्टि में एक खराब समस्या के लिए अनुकूलन के बारे में पढ़ रहा था और विकिपीडिया पर अनुकूलन के बारे में नीचे दिए गए स्पष्टीकरण पर आया था। मुझे समझ में नहीं आ रहा है, वे इस अनुकूलन को " कम से कम " कंप्यूटर विज़न में …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

यह प्रश्न इस सवाल से प्रेरित है: कब (यदि कभी) एक लगातार दृष्टिकोण एक बायेसियन की तुलना में बेहतर है? जैसा कि मैंने उस प्रश्न के मेरे समाधान में पोस्ट किया था, मेरी राय में, यदि आप एक निरंतरवादी हैं, तो आपको संभावना सिद्धांत का पालन करने / पालन करने …

14 bayesian  likelihood  likelihood-principle