सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं समय श्रृंखला को कैसे बाधित करूं? क्या केवल पहले अंतर लेना और डिक्की फुलर परीक्षण चलाना ठीक है, और अगर यह स्थिर है तो हम अच्छे हैं? मुझे यह भी पता चला कि मैं स्टाटा में ऐसा करके समय श्रृंखला को समाप्त कर सकता हूं: reg lncredit time predict …

14 regression  time-series  stata  stationarity 

मैंने MNIST अंक पहचान कार्य का एक शब्द "क्रमपरिवर्तन अपरिवर्तनीय" संस्करण देखा है। इसका क्या मतलब है?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

K- साधन विश्लेषण के बाद ANOVA तालिका के बाद की अधिसूचना इंगित करती है कि महत्व के स्तर को समान साधनों के परीक्षण के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए, क्योंकि दूरी को अधिकतम करने के लिए यूक्लिडियन दूरी के आधार पर क्लस्टर समाधान निकाला गया है। मुझे यह दिखाने …

14 anova  k-means 

मैं सिफारिश प्रणाली में फैक्टराइजेशन मशीनें शब्द से आया था। मुझे पता है कि मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन सिफारिश करने वाले सिस्टम के लिए है लेकिन फैक्टराइजेशन मशीनों के बारे में कभी नहीं सुना। तो क्या अंतर है?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

मैंने हाल ही में बीवरिएट पॉइसन वितरण का सामना किया है, लेकिन मैं थोड़ा भ्रमित हूं कि इसे कैसे प्राप्त किया जा सकता है। वितरण द्वारा दिया गया है: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} मैं जो इकट्ठा कर सकता हूं, θ0θ0\theta_{0} शब्द XXX और वाई …

14 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

मेरी सामान्य समझ है AIC मॉडल के फिट की अच्छाई और मॉडल की जटिलता के बीच व्यापार बंद से संबंधित है। AIC=2k−2ln(L)AIC=2k−2ln(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = मॉडल में मापदंडों की संख्या LLL = संभावना बायसियन सूचना मानदंड बीआईसी एआईसी के साथ निकटता से संबंधित है। एआईसी बीआईसी की तुलना में …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic 

मॉडल चयन पर Scikit जानें के पृष्ठ में नेस्टेड क्रॉस-मान्यता के उपयोग का उल्लेख है: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) दो क्रॉस-वेलिडेशन लूप्स समानांतर में किए जाते हैं: एक ग्रिडड्रेससीवी अनुमानक द्वारा गामा सेट करने के लिए और दूसरा एक क्रॉस_वेल_स्कोर द्वारा अनुमानक के …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

मैं वर्तमान में पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप से संबंधित कुछ चीजों के बारे में अपना सिर प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। ज्यादातर चीजें शायद तुच्छ हैं, लेकिन मुझे अभी भी लगता है कि मैं कुछ याद कर सकता हूं। मान लीजिए कि मैं पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

मैं कारण के रूप में सूक्ष्मअर्थशास्त्र (विशेष रूप से चतुर्थ या प्रतिगमन विरूपता डिजाइन) में उपयोग किया जाता है और समय-श्रृंखला अर्थमिति में उपयोग किए जाने वाले ग्रेंजर कारण भी समझता हूं । मैं एक को दूसरे के साथ कैसे संबंधित करूं? उदाहरण के लिए, मैंने पैनल डेटा के लिए …

14 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

मैं समझता हूं कि बार्टलेट का परीक्षण यह निर्धारित करने से संबंधित है कि क्या आपके नमूने समान भिन्नताओं वाले आबादी से हैं। यदि नमूने समान भिन्नताओं वाले आबादी से हैं, तो हम परीक्षण की अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं, और इसलिए एक प्रमुख घटक विश्लेषण …

14 variance  pca  heteroscedasticity 

दरअसल, मुझे लगा कि मैं समझ गया था कि आंशिक निर्भरता की साजिश के साथ कोई क्या दिखा सकता है, लेकिन एक बहुत ही सरल काल्पनिक उदाहरण का उपयोग करते हुए, मैं बल्कि हैरान रह गया। कोड की निम्न हिस्सा में मैं तीन स्वतंत्र चर (उत्पन्न एक , ख , …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

रैखिक प्रतिगमन में, हम अक्सर कई आर और आर चुकता प्राप्त करते हैं। उनके बीच क्या अंतर हैं?

14 regression  r-squared 

क्या कोई सादे अंग्रेजी में समझा सकता है कि बैंडविड्थ चयन के लिए स्कॉट और सिल्वरमैन के अंगूठे के नियमों में क्या अंतर है? विशेष रूप से, एक दूसरे से बेहतर कब है? क्या यह अंतर्निहित वितरण से संबंधित है? नमूनों की संख्या? PS मैं SciPy में कोड की बात …

14 kernel-smoothing 

मैं दूरी सहसंबंध के लिए विकिपीडिया पृष्ठ को घूर रहा हूं, जहां यह लगता है कि इसकी गणना कैसे की जा सकती है। जबकि मैं गणना कर सकता था कि मैं क्या दूरी सहसंबंध उपायों को प्राप्त करने के लिए संघर्ष करता हूं और गणना क्यों दिखती है। क्या दूरी …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

DBSCAN कुछ साहित्य के अनुसार सबसे अधिक क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म का हवाला देता है और यह घनत्व के आधार पर मनमाने आकार के क्लस्टर पा सकता है। इसमें दो पैरामीटर eps (पड़ोस त्रिज्या के रूप में) और minPts (मूल बिंदु के रूप में एक बिंदु पर विचार करने के लिए न्यूनतम …

14 clustering  dbscan