सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं थॉम्पसन सैंपलिंग को समझने में असमर्थ हूं और यह कैसे काम करता है। मैं मल्टी आर्म बैंडिट के बारे में पढ़ रहा था और अपर कॉन्फिडेंस बाउंड अल्गोरिद्म पढ़ने के बाद, कई टेक्स्ट ने सुझाव दिया कि थॉम्पसन सैंपलिंग यूसीबी से बेहतर प्रदर्शन करता है। थोमसन सैंपलिंग, आम आदमी …

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

मैं एक उपयोगकर्ता को एक फिल्म की सिफारिश करने के लिए एक गतिशील मॉडल को लागू करने के लिए देख रहा हूं। सिफारिश को हर बार अपडेट किया जाना चाहिए जब उपयोगकर्ता किसी फिल्म को देखता है या उसे रेट करता है। इसे सरल रखने के लिए मैं दो कारकों …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के आउटपुट के भाग के रूप में, मॉडल के मूल्यांकन के लिए नल और अवशिष्ट विचलन का उपयोग किया जाता है। मैं अक्सर संतृप्त मॉडल की लॉग संभावना के रूप में व्यक्त की गई इन राशियों के सूत्र देखता हूं, उदाहरण के लिए: /stats//a/113022/22199 , लॉजिस्टिक रिग्रेशन: …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

मेरे अन्य प्रश्न से प्रेरित होकर , मैं पूछना चाहता हूं कि कोई व्यक्ति फ़ंक्शन प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन (PDF) की विधि कैसे खोजता है ?f(x)f(x)f(x) क्या इसके लिए कोई "कुक-बुक" प्रक्रिया है? जाहिरा तौर पर, यह कार्य पहले की तुलना में बहुत अधिक कठिन है।

14 pdf  function  mode  shortest-half 

भारी-और लंबी-पूंछ वाले वितरणों के बारे में पढ़ने से, मैं समझ गया कि सभी लंबी-पूंछ वाले वितरण भारी-पूंछ वाले हैं , लेकिन सभी भारी-पूंछ वाले वितरण लंबे-पूंछ वाले नहीं हैं । क्या कोई इसका उदाहरण दे सकता है: एक निरंतर, सममित, शून्य-मतलब घनत्व फ़ंक्शन जो लंबे समय से पूंछ है …

14 distributions  heavy-tailed 

मैंने निम्नलिखित कोड का उपयोग करके एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन बनाया है: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) मैंने तब अंतिम मॉडल बनाने के लिए आउटपुट का उपयोग किया है: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg …

14 r  probability  logistic 

प्रश्न: क्या किसी एनएन को प्रशिक्षित करना संभव है कि वह विषम और सम संख्याओं के बीच अंतर कर सके और केवल संख्याओं को इनपुट के रूप में उपयोग कर सके? मेरे पास निम्नलिखित डेटासेट हैं: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

एक मनमाने ढंग से निरंतर यादृच्छिक चर के लिए, कहें , क्या इसका अंतर हमेशा से कम है ? (यह ठीक है अगर यह है ।) यदि नहीं, तो क्या आवश्यक है और इसके लिए पर्याप्त स्थिति से कम है ?XXX∞∞\infty−∞−∞-\infty∞∞\infty

14 entropy  information-theory  maximum-entropy 

मैं बहुत उलझन में हूं कि परिवार के साथ चमक में कैसे काम करता है = "द्विपद"। मेरी समझ में, परिवार के साथ glm की संभावना = "द्विपद" इस प्रकार निर्दिष्ट की गई है: जहां y "मनाया सफलता का अनुपात" है और n परीक्षणों की ज्ञात संख्या है।यnf(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

माफी अगर यह एक बहुत स्पष्ट सवाल है, लेकिन मैं विभिन्न पोस्ट पढ़ रहा हूं और एक अच्छी पुष्टि नहीं मिल सकती है। वर्गीकरण के मामले में, एक वर्गीकरण की सटीकता = 1- परीक्षण त्रुटि दर है ? मुझे लगता है कि सटीकता , लेकिन मेरा सवाल यह है कि …

14 classification  terminology  accuracy 

मैं बायेसियन अर्थमिति पर एक सैद्धांतिक रूप से कठोर पाठ्यपुस्तक की तलाश कर रहा हूं, जो लगातार अर्थशास्त्री की ठोस समझ है। मैं प्रति उत्तर एक काम का सुझाव देना चाहूंगा, ताकि सिफारिशों को व्यक्तिगत रूप से ऊपर या नीचे मतदान किया जा सके।

14 bayesian  econometrics  references 

ऐसा लगता है कि K- साधन और अन्य संबंधित एल्गोरिदम के लिए, क्लस्टरिंग बिंदुओं के बीच की दूरी की गणना करने पर आधारित है। क्या कोई ऐसा है जो इसके बिना काम करता है?

14 machine-learning  clustering  data-mining  k-means 

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 । 5 साल पहले बंद हुआ । Call: glm(formula = darters ~ river + …

14 self-study  generalized-linear-model  interpretation  poisson-regression 

सबसे पहले मुझे यकीन नहीं है कि यह सवाल कहां पोस्ट किया जाना चाहिए। मैं यह पूछ रहा हूं कि क्या कोई सांख्यिकी समस्या एनपी-पूर्ण है और यदि इसे प्रोग्रामेटिक रूप से हल करने के लिए नहीं है। मैं इसे यहाँ पोस्ट कर रहा हूँ क्योंकि सांख्यिकी समस्या केंद्र बिंदु …

14 dice  np 

क्या इस अत्यंत सरल कथानक का एक आधिकारिक नाम है, जिसमें ऊर्ध्वाधर रेखाएँ एक सीमा में कुछ नमूनों के वितरण का संकेत देती हैं?

14 data-visualization