सांख्यिकी और बिग डेटा

मुझे डेटा माइनिंग के लिए संभाव्यता और सांख्यिकी कुकबुक और आर संदर्भ कार्ड जैसे संसाधन अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। वे स्पष्ट रूप से संदर्भ के रूप में अच्छी तरह से काम करते हैं, लेकिन मुझे एक विषय पर अपने विचारों को व्यवस्थित करने और भूमि पर लेटने में भी …

57 machine-learning  references 

असतत और निरंतर डेटा पर इस सवाल का जवाब देने में मैंने गौर किया कि यह शायद ही कभी डेटा को निरंतर के रूप में व्यवहार करने के लिए समझ में आता है। इसके चेहरे पर जो स्वयं स्पष्ट प्रतीत होता है, लेकिन अंतर्ज्ञान अक्सर आंकड़ों के लिए एक गरीब …

57 categorical-data  data-transformation  ordinal-data  continuous-data 

मुझे बायेसियन रिग्रेशन के बारे में कुछ सवाल मिले: रूप में एक मानक प्रतिगमन को देखते हुए । अगर मैं इसे एक बायेसियन रिग्रेशन में बदलना चाहता हूं, तो क्या मुझे और दोनों के लिए पूर्व वितरण की आवश्यकता है (या यह इस तरह से काम नहीं करता है)?y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = …

57 regression  bayesian 

मुझे इस मुद्दे के बारे में यहां और यहां दो प्रश्न मिले लेकिन अभी तक कोई स्पष्ट उत्तर या स्पष्टीकरण नहीं है। मैं उसी समस्या को लागू करता हूं जहां सत्यापन त्रुटि मेरे रूपांतरण तंत्रिका नेटवर्क में प्रशिक्षण त्रुटि से कम है। इसका क्या मतलब है?

57 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation 

मैंने पढ़ा है कि चार्टिंग / ग्राफ़िंग का उपयोग करते समय चार्टिंग / ग्राफिंग कुछ परिस्थितियों में उचित होती है, जैसे कि समय श्रृंखला चार्ट में y- अक्ष। हालाँकि, मैं इस बारे में एक निश्चित स्पष्टीकरण नहीं पा सका हूँ कि ऐसा क्यों है, या जब यह उचित होगा। कृपया …

57 data-visualization  data-transformation 

मानक विचलन के निष्पक्ष आकलन पर विकिपीडिया लेख के अनुसार नमूना एसडी s=1n−1∑i=1n(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−−−√s=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2} जनसंख्या के एसडी का एक पक्षपाती अनुमानक है। यह बताता है कि ।E(s2−−√)≠E(s2)−−−−−√E(s2)≠E(s2)E(\sqrt{s^2}) \neq \sqrt{E(s^2)} एनबी। यादृच्छिक चर स्वतंत्र होते हैं और प्रत्येकxi∼N(μ,σ2)xi∼N(μ,σ2)x_{i} \sim N(\mu,\sigma^{2}) मेरा सवाल दो गुना है: पक्षपात …

57 estimation  standard-deviation 

स्टेटमेंट वन (S1): "80 मौतों में से एक कार दुर्घटना के कारण होती है।" कथन दो (S2): "कार दुर्घटना के परिणामस्वरूप 80 लोगों में से एक की मृत्यु हो जाती है।" अब, मैं व्यक्तिगत रूप से इन दोनों कथनों के बीच बहुत अंतर नहीं देखता हूं। लिखते समय, मैं उन्हें …

56 interpretation  risk 

मुझे आशा है कि शीर्षक स्व व्याख्यात्मक है। कागले में, अधिकांश विजेता एमएसई, सटीकता के कुछ अतिरिक्त% निचोड़ने के लिए कभी-कभी सैकड़ों आधार मॉडल के साथ स्टैकिंग का उपयोग करते हैं ... सामान्य तौर पर, आपके अनुभव में, फैंसी मॉडलिंग जैसे कि स्टैकिंग बनाम बस अधिक डेटा और अधिक सुविधाएँ …

56 large-data  stacking  collecting-data  kaggle 

पीसीए और ऑटोएन्कोडर दोनों ही डिमेंशन में कमी कर सकते हैं, इसलिए उनके बीच क्या अंतर हैं? मुझे किस स्थिति में एक दूसरे का उपयोग करना चाहिए?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

मैं इसे पढ़ता रहता हूं और सहज रूप से मैं इसे देख सकता हूं लेकिन कोई एल 2 नियमितीकरण से यह कहने के लिए कैसे जाता है कि यह विश्लेषणात्मक रूप से एक गाऊसी पूर्व है? L1 कहने के लिए समान पूर्ववर्ती एक लाप्लासियन के बराबर है। आगे कोई संदर्भ …

56 regression  references  regularization 

मैं 50 निरंतर व्याख्यात्मक चर का उपयोग करके एक द्विआधारी परिणाम की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं (अधिकांश चर की सीमा है से binary )। मेरे डेटा सेट में लगभग 24,000 पंक्तियाँ हैं। जब मैं R में दौड़ता हूं , मुझे मिलता है:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm …

56 r  regression  logistic  separation 

मैं सोच रहा था कि वहाँ कोई अच्छा आर पुस्तकालयों वहाँ गहरी सीखने तंत्रिका नेटवर्क के लिए है? मैं वहाँ पता nnet, neuralnetहै, और RSNNSहै, लेकिन इनमें से कोई भी गहरी शिक्षण विधियों को लागू करने लगते हैं। मैं विशेष रूप से पर्यवेक्षित सीखने के बाद अनपरावीकृत में रुचि रखता …

56 r  neural-networks  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

मुझे इस प्रश्न पर अप्रिय जानकारी मिली है: " यदि कोई साधन या अनुपात में अंतर का 95% विश्वास अंतराल (CI) का निर्माण करता है, तो क्या CI के भीतर सभी मूल्य समान रूप से होने की संभावना है? या, क्या बिंदु का अनुमान सबसे अधिक है? , सीआई के …

56 confidence-interval 

विचार के एक निश्चित स्कूल में मौजूद है जिसके अनुसार सांख्यिकीय परीक्षण के लिए सबसे व्यापक दृष्टिकोण दो दृष्टिकोणों के बीच एक "हाइब्रिड" है: फिशर का और नेमन-पियर्सन का; ये दो दृष्टिकोण, दावा "असंगत" हैं, और इसलिए परिणामी "हाइब्रिड" एक "अविवेकी मिशाश" है। मैं नीचे एक ग्रंथ सूची और कुछ …

56 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  type-i-and-ii-errors  history 

मैं मिश्रित मॉडल को फिट करने के लिए R में lme4 का उपयोग करता हूं lmer(value~status+(1|experiment))) जहां मूल्य निरंतर है, स्थिति और प्रयोग कारक हैं, और मुझे मिलता है Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 …

56 r  hypothesis-testing  mixed-model  p-value  lme4-nlme