सांख्यिकी और बिग डेटा

मुझे पता है कि बिंदुओं के एक सेट पर एक रेखीय प्रतिगमन कैसे करें। यही है, मुझे पता है कि मेरी पसंद के बहुपद को किसी दिए गए डेटा सेट (एलएसई अर्थ में) में कैसे फिट किया जाए। हालांकि, जो मुझे नहीं पता है, वह यह है कि अपने समाधान …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

मान लें कि हमारे पास यादृच्छिक चर के दो वैक्टर हैं, दोनों सामान्य हैं, अर्थात, और । हम उनके रैखिक संयोजन के वितरण में रुचि रखते हैं , जहां और मैट्रीस हैं, एक वेक्टर है। यदि और स्वतंत्र हैं, तो । प्रश्न आश्रित मामले में है, यह मानते हुए कि …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

इसलिए, मैं एक यादृच्छिक प्रभाव नकारात्मक-द्विपद मॉडल फिट करना चाहता हूं। इस तरह के एक मॉडल के लिए STATA घातांक गुणांक का उत्पादन कर सकता है। सहायता फ़ाइल के अनुसार ऐसे गुणांक को घटना-दर अनुपात के रूप में व्याख्या किया जा सकता है। दुर्भाग्य से मैं एक देशी अंग्रेजी बोलने …

14 interpretation  negative-binomial  regression-coefficients 

वर्तमान में मैं एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या के लिए MATLAB पर आरएफ टूलबॉक्स का उपयोग कर रहा हूं डेटा सेट: 50000 नमूने और 250 से अधिक विशेषताएं तो पेड़ों को उगाने के लिए प्रत्येक विभाजन पर पेड़ों की संख्या और बेतरतीब ढंग से चुनी गई विशेषता क्या होनी चाहिए? क्या …

14 machine-learning  classification  random-forest 

मुझे क्लस्टर (WSS) के समूह-योग को कम करने के लिए क्लस्टर्स में इकाइयों को क्लस्टर करने की आवश्यकता है , लेकिन मुझे यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि प्रत्येक क्लस्टर में कम से कम इकाइयां हों। किसी भी विचार अगर आर के क्लस्टरिंग कार्यों में से कोई एक न्यूनतम …

14 r  clustering 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि वास्तव में "कॉफ" और "(एक्सप) कॉफ" का उत्पादन कॉक्सफ संकेत क्या करता है। ऐसा लगता है कि "(एक्सप) कॉफ" कमांड में दिए गए समूह के अनुसार मॉडल में पहले चर की तुलना है। "कॉफ" और "एक्‍स (एक्सप) कॉफ" के मूल्यों पर …

14 r  survival  interpretation 

गॉस-मार्कोव प्रमेय हमें बताता है कि ओएलएस अनुमानक रैखिक पुनरुत्पादक मॉडल के लिए सबसे अच्छा रैखिक निष्पक्ष अनुमानक है। लेकिन मान लीजिए कि मैं रैखिकता और निष्पक्षता की परवाह नहीं करता। फिर क्या रेखीय प्रतिगमन मॉडल के लिए कुछ अन्य (संभव nonlinear / पक्षपाती) अनुमानक है जो गॉस-मार्कोव मान्यताओं या …

14 regression  unbiased-estimator 

सवाल सीधा है: क्या वाई बाउंडेड और असतत होने पर रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करना उचित है (उदाहरण के लिए टेस्ट स्कोर 1 ~ 100, कुछ पूर्व-निर्धारित रैंकिंग 1 ~ 17)? इस मामले में, क्या रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करना "अच्छा नहीं" है, या इसका उपयोग करना पूरी तरह से …

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

जब हम परीक्षण करते हैं तो हम दो परिणामों के साथ समाप्त होते हैं। 1) हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं 2) हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल हैं। हम वैकल्पिक परिकल्पना को स्वीकार करने के बारे में बात नहीं करते हैं। यदि हम वैकल्पिक परिकल्पना को …

14 hypothesis-testing 

यदि का अपेक्षित मान , तो का अपेक्षित मान क्या है ? क्या इसकी गणना विश्लेषणात्मक रूप से की जा सकती है?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) मेरे द्वारा उपयोग किया जा रहा परिमाप आकार-दर है।

14 expected-value  gamma-distribution 

विशेष रूप से कागल प्रतियोगिताओं के संदर्भ में मैंने देखा है कि मॉडल का प्रदर्शन फीचर चयन / इंजीनियरिंग के बारे में है। जबकि मैं पूरी तरह से समझ सकता हूं कि अधिक परंपरागत / पुराने-स्कूल एमएल एल्गोरिदम से निपटने के दौरान ऐसा क्यों होता है, मैं यह नहीं देखता …

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering 

हाल ही में, मैं एक परिणाम के लिए एक बीटा प्रतिगमन मॉडल को लागू करने में रुचि रखता हूं, जो एक अनुपात है। ध्यान दें कि यह परिणाम एक द्विपद संदर्भ में फिट नहीं होगा, क्योंकि इस संदर्भ में असतत "सफलता" की कोई सार्थक अवधारणा नहीं है। वास्तव में, परिणाम …

14 logit  beta-regression 

मैं प्रसिद्ध पेपर "प्ले अटारी विथ डीप रिनफोर्स लर्निंग" ( पीडीएफ ) को समझने की कोशिश कर रहा हूं । मैं एक युग और प्रकरण के बीच के अंतर के बारे में स्पष्ट नहीं हूं । एल्गोरिथ्म , बाहरी लूप एपिसोड से अधिक है , जबकि आकृति में एक्स-एक्सिस को …

14 neural-networks  terminology  reinforcement-learning  q-learning 

मेरा मुख्य प्रश्न यह समझने की कोशिश करना है कि प्रशिक्षण / सत्यापन / परीक्षण सेट (यदि यह इस तरह के संदर्भ में बिल्कुल फिट बैठता है) के संदर्भ में k- गुना क्रॉस-वैलिडेशन कैसे फिट बैठता है। आमतौर पर, लोग डेटा को एक प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट में विभाजित …

14 cross-validation  dataset  overfitting 

क्या प्रति-प्रवेश लागत प्रतिगमन के संदर्भ में समझ में आता है (वर्गीकरण के विपरीत)? यदि हां, तो आप TensorFlow के माध्यम से एक खिलौना उदाहरण दे सकते हैं? यदि नहीं, तो क्यों नहीं? मैं माइकल नील्सन द्वारा न्यूरल नेटवर्क्स और डीप लर्निंग में क्रॉस-एंट्रोपी के बारे में पढ़ रहा था …

14 regression  entropy  tensorflow  cross-entropy