सांख्यिकी और बिग डेटा

मुझे पता है कि रैखिक प्रतिगमन में प्रतिक्रिया चर निरंतर होना चाहिए लेकिन ऐसा क्यों है? मुझे ऐसा कुछ भी ऑनलाइन नहीं मिल रहा है जो यह बताता हो कि मैं प्रतिक्रिया चर के लिए असतत डेटा का उपयोग क्यों नहीं कर सकता।

13 regression  linear 

मेरे पास कच्चा डेटा है जिसमें लगभग 20 कॉलम (20 सुविधाएँ) हैं। उनमें से दस निरंतर डेटा हैं और उनमें से 10 श्रेणीबद्ध हैं। श्रेणीबद्ध डेटा में से कुछ में 50 अलग-अलग मूल्य (यूएस स्टेट्स) हो सकते हैं। डेटा को पूर्व-संसाधित करने के बाद 10 निरंतर कॉलम 10 तैयार किए …

13 machine-learning  neural-networks  tensorflow  data-preprocessing  theano 

गहन सुदृढीकरण सीखने पर दीपमिन्द के 2015 के पेपर में, यह कहा गया है कि "तंत्रिका नेटवर्क के साथ आरएल को संयोजित करने का पिछला प्रयास अस्थिर सीखने के कारण काफी हद तक विफल रहा था"। इस पत्र में इसके कुछ कारणों को सूचीबद्ध किया गया है, जो अवलोकनों में …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning 

मैं जो समझता हूं, पी-मान (कम से कम प्रतिगमन संदर्भ में) के आधार पर चर चयन अत्यधिक त्रुटिपूर्ण है। ऐसा प्रतीत होता है कि AIC (या समान) पर आधारित चर चयन भी कुछ इसी तरह के कारणों से त्रुटिपूर्ण माना जाता है, हालांकि यह थोड़ा अस्पष्ट लगता है (उदाहरण के …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

मैं एक संदर्भ की तलाश में हूं जहां यह साबित हो कि हार्मोनिक का मतलब है x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} न्यूनतम ( zzz ) चुकता सापेक्ष त्रुटियों का योग ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i - z)^2}{x_i}\right).

13 references  mean  error  weighted-regression  harmonic-mean 

छोटी पृष्ठभूमि मैं प्रतिगमन विश्लेषण की व्याख्या पर काम कर रहा हूं, लेकिन मैं आर, आर स्क्वेर्ड और अवशिष्ट मानक विचलन के अर्थ के बारे में वास्तव में भ्रमित हूं। मुझे पता है परिभाषाएँ: चरित्र चित्रण आर एक स्कैल्पलॉट पर दो चर के बीच एक रैखिक संबंध की ताकत और …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r 

जब मुझे दो पूर्वसूचक नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध होते हैं तो मुझे तीसरे चर के साथ राशि के सहसंबंध के लिए कुछ परिणाम मिल रहे हैं। इन खराब परिणामों के कारण क्या है? उदाहरण 1: दो चर और तीसरे चर के योग के बीच सहसंबंध गिल्डफोर्ड के 1965 पाठ के …

13 correlation  multiple-regression 

उद्देश्य यह पुष्टि करें कि केकेटी की समझ सही है या नहीं। KKT पर आगे की व्याख्या और पुष्टिकरण के लिए। पृष्ठभूमि केकेटी की स्थितियों, विशेष रूप से पूरक एक को समझने की कोशिश करना, जो हमेशा एसवीएम लेखों में नीले रंग से बाहर निकलता है। मुझे सार सूत्रों की …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

मैं कुछ हवा / तरंगों के डेटा के लिए ARIMA मॉडल बना रहा हूं। मैं प्रत्येक चर के लिए एक अलग मॉडल बना रहा हूं। दो चर जिन्हें मुझे मॉडल करने की आवश्यकता है वे हैं लहर और हवा की दिशा। मान डिग्री (0-360 °) में हैं। क्या इस प्रकार …

13 time-series  arima  circular-statistics 

मैं (एक प्रतियोगिता) के साथ काम करने वाली विशिष्ट समस्या के रूप में मेरे पास follwoing सेटिंग है: 21 विशेषताएं ([0,1] पर संख्यात्मक) और एक बाइनरी आउटपुट। मेरे पास लगभग 100 K पंक्तियाँ हैं। सेटिंग बहुत शोर करने लगती है। मैं और अन्य प्रतिभागी कुछ समय के लिए फ़ीचर जेनरेशन …

13 machine-learning  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne 

\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} हमें समस्या है: इस धारणा के साथ: \ sum_ {i = 1} ^ nx_ix_i ^ टी = \ निदान (\ sigma_1 ^ 2, ..., \ sigma_d ^ 2)।minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right),∑i=1nxixTi=diag(σ21,...,σ2d).∑i=1nxixiT=diag⁡(σ12,...,σd2).\sum_{i=1}^nx_ix_i^T=\diag(\sigma_1^2,...,\sigma_d^2). क्या इस मामले में एक बंद-रूप समाधान है? मेरे पास वह है: (XTX)−1=diag(σ−21,...,σ−2d),(XTX)−1=diag⁡(σ1−2,...,σd−2),(X^TX)^{-1}=\diag\left(\sigma_1^{-2},...,\sigma_d^{-2}\right), और इसलिए …

13 mathematical-statistics  lasso  computational-statistics  regularization 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि क्या असतत फूरियर ट्रांसफर फूरियर के आधार पर एक प्रतिगमन के रूप में एक वक्र के समान प्रतिनिधित्व देता है। उदाहरण के लिए, library(fda) Y=daily$tempav[,1] ## my data length(Y) ## =365 ## create Fourier basis and estimate the coefficients mybasis=create.fourier.basis(c(0,365),365) basisMat=eval.basis(1:365,mybasis) …

13 fourier-transform  functional-data-analysis 

मैंने एक तंत्रिका नेटवर्क को "मूर्ख" करने के लिए मैन्युअल रूप से विरोधाभासी छवियों के बारे में कुछ पेपर पढ़ा है (नीचे देखें)। क्या यह इसलिए है क्योंकि नेटवर्क केवल सशर्त संभाव्यता मॉडल बनाते हैं ? यदि कोई नेटवर्क संयुक्त संभाव्यता को मॉडल कर सकता है , तो क्या ऐसे …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

इस एपी केंद्रीय पृष्ठ पर रैंडम वेरिएबल्स बनाम बीजगणितीय वेरिएबल्स , लेखक, पीटर फ़्लेगन-हाइड, बीजीय और रैंडम वैरिएबल्स के बीच का अंतर बताते हैं। भाग में वह कहता है x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , लेकिन X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - वास्तव में यह लेख का उपशीर्षक है। एक …

13 probability  random-variable 

मैं बायेसियन स्टेटिस्टिक्स रिसर्च में नया हूं। मैंने शोधकर्ताओं से सुना कि बायेसियन शोधकर्ताओं ने JAGS / स्टेन जैसे उपकरणों का उपयोग करने के बजाय MCMC को खुद से बेहतर तरीके से लागू किया है। क्या मैं यह पूछ सकता हूँ कि सीखने के उद्देश्य को छोड़कर, स्वयं के द्वारा …

13 bayesian  mcmc