सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरी (बहुत बुनियादी) समझ के लिए, Naive Bayes ने प्रशिक्षण डेटा में प्रत्येक सुविधा के वर्ग आवृत्तियों के आधार पर संभावनाओं का अनुमान लगाया है। लेकिन यह निरंतर चर की आवृत्ति की गणना कैसे करता है? और भविष्यवाणी करते समय, यह एक नए अवलोकन को कैसे वर्गीकृत करता है जो …

14 machine-learning  classification  bayesian  naive-bayes 

मैं एंटरप्राइज़ माइनर का उपयोग करके लगभग 1% की दर से एक डेटासेट पर ग्रेडिंग बढ़ाने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन यह किसी भी आउटपुट का उत्पादन करने में विफल हो रहा है। मेरा प्रश्न यह है कि चूंकि यह एक निर्णय आधारित पेड़ है, इसलिए क्या इस तरह …

14 boosting  unbalanced-classes  rare-events  gradient 

कुछ ट्यूटोरियल्स में मैंने पाया कि "जेवियर" वेट इनिशियलाइज़ेशन (पेपर: डीप फीडफोरवर्ड न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण की कठिनाई को समझना ) न्यूरल नेटवर्क के वज़न को कम करने का एक कारगर तरीका है। पूरी तरह से जुड़ी हुई परतों के लिए उन ट्यूटोरियल में अंगूठे का एक नियम था: वीa …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

आरओसी वक्र के तहत क्षेत्र की संभावना क्यों है कि एक क्लासिफायर बेतरतीब ढंग से चुनी गई "सकारात्मक" एक (मूल सकारात्मक वर्ग से) की तुलना में एक यादृच्छिक रूप से चुने गए "सकारात्मक" उदाहरण (पुनर्प्राप्त भविष्यवाणियों से) को रैंक करेगा? वास्तविक सकारात्मक और नकारात्मक श्रेणी के वितरण के CDF और …

14 probability  roc  auc 

मुझे पता है कि निरंतर चर P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 । लेकिन मैं कल्पना नहीं कर सकता कि यदि , तो संभावित x की अनंत संख्या है । और यह भी कि उनकी संभावनाएँ असीम रूप से छोटी क्यों हैं?P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

14 probability  self-study  references  continuous-data 

क्या कोई इस बात पर अंतर्ज्ञान दे सकता है कि प्रायिकता वितरण के उच्चतर क्षण , तीसरे और चौथे क्षण की तरह, और अनुरूप हैं? विशेष रूप से, तीसरी या चौथी शक्ति के लिए उठाए गए माध्य के बारे में विचलन तिरछापन और कुर्तोसिस के माप में तब्दील क्यों होता …

14 mathematical-statistics  skewness  moments  intuition  kurtosis 

मुझे पता है कि केएल डाइवर्जेंस सममित नहीं है और इसे कड़ाई से मीट्रिक नहीं माना जा सकता है। यदि ऐसा है, तो जेएस डाइवर्जेंस द्वारा मीट्रिक के लिए आवश्यक गुणों को संतुष्ट करने के लिए इसका उपयोग क्यों किया जाता है? क्या ऐसे परिदृश्य हैं जहां केएल विचलन का …

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

मैंने कई स्थानों पर लॉग-सम-एक्सप-ट्रिक के बारे में पढ़ा है (जैसे यहाँ , और यहाँ ) लेकिन कभी भी इसका उदाहरण नहीं देखा है कि इसे विशेष रूप से नैवे बेस क्लासिफायर में कैसे लागू किया जाता है (जैसे असतत सुविधाओं और दो वर्गों के साथ) इस चाल का उपयोग …

14 naive-bayes  underflow 

मैं अपने शोध कार्य के लिए, एक वर्ग एसवीएम का उपयोग कर रहा था , जिसे स्किट-लर्न में लागू किया गया था । लेकिन मुझे इसकी कोई अच्छी समझ नहीं है। क्या कोई कृपया एक वर्ग SVM का सरल, अच्छा विवरण दे सकता है ?

14 machine-learning  svm  data-mining  novelty-detection 

MLE = अधिकतम संभावना अनुमान एमएपी = अधिकतम एक बादरी MLE सहज / भोली है जिसमें यह केवल पैरामीटर (यानी संभावना फ़ंक्शन) दिए गए अवलोकन की संभावना के साथ शुरू होता है और अवलोकन के साथ पैरामीटर को सर्वश्रेष्ठ उच्चारण खोजने की कोशिश करता है । लेकिन यह पूर्व ज्ञान …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन में अतिविशिष्टता की अवधारणा पर एक हैंडल पाने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने पढ़ा है कि जब एक प्रतिक्रिया चर का विचरण द्विपद वितरण से अपेक्षित होता है, तो ओवरडायर्स विचलन होता है। लेकिन अगर एक द्विपद चर केवल दो मान (1/0) हो सकता है, तो …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

जब मैं 10-गुना क्रॉस सत्यापन का उपयोग करता हूं तो मेरे पास पैरामीटर अनुकूलन के बारे में एक प्रश्न है। मैं पूछना चाहता हूं कि क्या मापदंडों को हर गुना मॉडल प्रशिक्षण के दौरान ठीक करना चाहिए या नहीं, अर्थात (1) प्रत्येक गुना औसत सटीकता के लिए अनुकूलित मापदंडों में …

14 cross-validation  optimization  parameterization 

मेरे पास उन संख्याओं का एक वेक्टर है जो मैंने यहां अपलोड किया है ... (/ कोड / MyData.Rdata) dput का उपयोग करके। मैं bca ci प्राप्त करना चाहूँगा इसलिए मैंने यह कोड लिखा है: my.mean <- function(dat, idx){ return (mean(dat[idx], na.rm = TRUE)) } boot.out<-boot(data=my.data, statistic = my.mean, R=1000) …

14 r  bootstrap 

लघु संस्करण: एक बहुआयामी डेटा सेट के मोड का आकलन करने का सबसे कम्प्यूटेशनल तरीका क्या है, जो निरंतर वितरण से नमूना है? लंबा संस्करण: मुझे एक डेटा सेट मिला है, जिसके लिए मुझे मोड का अनुमान लगाना होगा। मोड माध्य या माध्यिका के साथ मेल नहीं खाता। एक नमूना …

14 estimation  multivariate-analysis  continuous-data  mode 

का एक नमूना के आधार पर अस्तित्व बार, मैं समय जीवित रहने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए करना चाहते हैं कुछ विशेष के लिए, टी , कापलान-मायर आकलनकर्ता के प्रयोग से। क्या इसमें ऐसा करना संभव है ? कृपया ध्यान दें, टी जरूरी नहीं कि घटना का समय …

14 r  kaplan-meier