सांख्यिकी और बिग डेटा

यह सवाल उठता है से एक से पूछा यहाँ एक पल के सृजन कार्य (MGFs) पर बाध्य के बारे में। मान लीजिए XXX एक घिरा शून्य मतलब यादृच्छिक चर में मूल्यों पर ले जा रहा है [−σ,σ][−σ,σ][-\sigma, \sigma] और जाने G(t)=E[etX]G(t)=E[etX]G(t) = E[e^{tX}] अपने एमजीएफ हो। से एक बाध्य Hoeffding …

14 probability  probability-inequalities  mgf 

कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, उदाहरण के लिए तंत्रिका नेटवर्क, संख्याओं से निपटने की उम्मीद करते हैं। इसलिए, जब आपके पास एक श्रेणीबद्ध डेटा होता है, तो आपको इसे परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, मेरा मतलब है: कार ब्रांड: ऑडी, बीएमडब्ल्यू, शेवरले ... यूजर आईडी: 1, 25, …

14 machine-learning  many-categories 

पुस्तक के पहले अध्याय में बीजगणितीय ज्यामिति और सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांत जो विभिन्न कार्यात्मक स्थान में अनुमानों के अभिसरण के बारे में बात करता है, इसमें उल्लेख किया गया है कि बायेसियन अनुमान श्वार्ट्ज वितरण टोपोलॉजी से मेल खाता है, जबकि अधिकतम गति का अनुमान सुपर-मानक टोपोलॉजी से मेल खाता …

14 bayesian  maximum-likelihood  statistical-learning 

मैं समय श्रृंखला की एक साथ तुलना करने के लिए गतिशील समय को मापने के उपाय को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास तीन टाइम सीरीज़ डेटासेट हैं: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, 0.000689084895259, 0.000487983408564, 0.000224744353298, 0.000416449765747, …

14 r  time-series  clustering 

मैं एक मौजूदा भविष्यवाणी एल्गोरिथ्म को पुन: पेश करने की कोशिश कर रहा हूं, जो एक सेवानिवृत्त शोधकर्ता द्वारा दिया गया है। पहला कदम एक वीबुल वितरण के लिए कुछ अवलोकन किए गए डेटा को फिट करना है, एक आकार और पैमाने प्राप्त करना है जो भविष्य के मूल्यों की …

14 distributions  curve-fitting 

मेरे अनुकूलन समारोह के लिए उपयुक्त विवश अनुकूलन पुस्तकालय के चयन के लिए कोई सिफारिशें? मैं रैखिक समानता और असमानता बाधाओं के साथ एआई) गैर-रेखीय फ़ंक्शन को कम कर रहा हूं, और ii) समारोह के ग्रेडिएंट और हेसियन उपलब्ध हैं। यदि यह मदद करता है, तो मैं जिस फ़ंक्शन को …

14 r  optimization  software 

मैं इन दो शब्दों को लेकर आया हूं जो कई संदर्भों में परस्पर उपयोग किए जाते हैं। मूल रूप से, एक मध्यस्थ (एम) एक कारक है जो एक्स और वाई के बीच संबंधों पर प्रभाव डालता है। मॉडरेशन विश्लेषण आमतौर पर एक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करके किया जाता है। …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

पैनल डेटा विश्लेषण में, मैंने ऑटो-सहसंबंध के मुद्दों से निपटने के लिए यादृच्छिक / मिश्रित प्रभावों के साथ बहु-स्तरीय मॉडल का उपयोग किया है (यानी, समय के साथ व्यक्तियों के भीतर टिप्पणियों का क्लस्टर किया जाता है) समय के कुछ विनिर्देश और ब्याज के झटके को समायोजित करने के लिए …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

एक डायनेमिक सिस्टम के एक साधारण अंतर समीकरण मॉडल के संवेदनशीलता विश्लेषण के बारे में एक शोध लेख में, लेखक ने सामान्य वितरण के रूप में एक मॉडल पैरामीटर का वितरण प्रदान किया (मतलब = 1e-4, std = 3e-5) रेंज में विभाजित [0.5e] -4 १.५e-४]। फिर वह मॉडल के सिमुलेशन …

14 distributions  simulation  truncation 

सबसे पहले, मैं कुछ सामान्य लेआउट का वर्णन करना चाहूंगा, जो डेटा माइनिंग की किताबें बताती हैं कि असंतुलित डेटासेट से कैसे निपटना है । आमतौर पर मुख्य खंड को असंतुलित डेटासेट नाम दिया गया है और वे इन दो उपखंडों को कवर करते हैं: लागत-संवेदनशील वर्गीकरण और नमूनाकरण तकनीक। …

14 machine-learning  classification  unbalanced-classes 

यह मशीन सीखने की शुरुआत करने वाले किसी व्यक्ति से एक भोला सवाल है। मैं इन दिनों मार्सलैंड की पुस्तक "मशीन लर्निंग: एन अल्गोरिथमिक परिप्रेक्ष्य" पढ़ रहा हूं। मुझे यह एक परिचयात्मक पुस्तक के रूप में उपयोगी लगता है, लेकिन अब मैं उन्नत एल्गोरिदम में जाना चाहूंगा, जो वर्तमान में …

14 machine-learning  clustering  bioinformatics 

सबसे पहले, मुझे लगता है कि नहीं यह दिलचस्प साइट के सभी सक्रिय सदस्य के रूप में अपना काम सांख्यिकीविदों हैं। अन्यथा इस प्रकार पूछे जाने वाले प्रश्न का कोई मतलब नहीं है! मैं निश्चित रूप से उनका सम्मान करता हूं, लेकिन मुझे एक स्पष्टीकरण की आवश्यकता है जो वैचारिक …

14 self-study  terminology  notation 

जब डायवर्टोमाइजिंग चर होते हैं, तो प्रक्रिया में क्या जानकारी खो जाती है? विश्लेषणों में एक द्विभाजन कैसे मदद करता है?

14 regression  data-transformation  binary-data 

मुझे SVM ​​को सहज रूप से समझने में कुछ संदेह है। मान लें कि हमने SVMLight या LibSVM जैसे कुछ मानक टूल का उपयोग करके वर्गीकरण के लिए एक SVM मॉडल का प्रशिक्षण लिया है। जब हम परीक्षण मॉडल पर भविष्यवाणी के लिए इस मॉडल का उपयोग करते हैं, तो …

14 machine-learning  svm  max-margin 

बहुत सीधे शब्दों में कहें: खोज डेटा विश्लेषण के लिए बायेसियन और फ़्रीक्वेंटिस्ट दृष्टिकोण में कोई अंतर हैं? मैं ईडीए के तरीकों में निहित निहित गैसों के बारे में नहीं जानता क्योंकि हिस्टोग्राम एक हिस्टोग्राम है, स्कैटरप्लॉट एक स्कैप्लेटोट है, आदि, और न ही मैंने ईएआरए को सिखाया या प्रस्तुत …

14 bayesian  frequentist  eda