सांख्यिकी और बिग डेटा

स्तरीकृत क्रॉस-वेलिडेशन और क्रॉस-वैलिडेशन के बीच अंतर क्या है ? विकिपीडिया कहता है: में स्तरीकृत कश्मीर गुना पार सत्यापन , परतों का चयन किया जाता है, ताकि मतलब प्रतिक्रिया मूल्य सभी परतों में लगभग बराबर है। एक द्विबीजपत्री वर्गीकरण के मामले में, इसका मतलब है कि प्रत्येक तह में लगभग …

54 cross-validation  stratification 

क्या स्वतंत्र चरों के लिए परिवर्तन जैसा एक बॉक्स-कॉक्स है? यही है, एक परिवर्तन जो चर का अनुकूलन करता है ताकि एक रैखिक मॉडल के लिए अधिक उचित फिट हो सके?xxxy~f(x) यदि हां, तो क्या इसके साथ कोई कार्य करना है R?

53 r  regression  data-transformation  normality-assumption 

संपादित करें: वेब टेक्नोलॉजीज एंड सर्विसेज सीआरएएन कार्य दृश्य में आर में उपलब्ध डेटा स्रोतों और एपीआई की एक अधिक व्यापक सूची है। यदि आप कार्य दृश्य में पैकेज जोड़ना चाहते हैं तो आप जीथब पर एक पुल अनुरोध प्रस्तुत कर सकते हैं। मैं विभिन्न डेटा फीड्स की सूची बना …

53 r  references  dataset 

मुझे खेद है कि अगर यह थोड़ा बहुत बुनियादी लगता है, लेकिन मुझे लगता है कि मैं यहाँ समझ की पुष्टि करने के लिए देख रहा हूँ। मुझे लगता है कि मुझे दो चरणों में ऐसा करना होगा, और मैंने सहसंबंध मैट्रीक को उकसाने की कोशिश की है, लेकिन यह …

53 probability  correlation  conditional-probability  random-generation 

मैं अपने मशीन लर्निंग प्रयोगों को करने के लिए पायथन पुस्तकालयों का उपयोग करने पर विचार कर रहा हूं। इस प्रकार, मैं WEKA पर भरोसा कर रहा था, लेकिन पूरी तरह से बहुत असंतुष्ट रहा हूं। यह मुख्य रूप से है क्योंकि मैंने WEKA को इतनी अच्छी तरह से समर्थित …

53 machine-learning  python 

मैं कुछ डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जहां मैं साधारण रैखिक प्रतिगमन करना चाहता हूं, हालांकि यह संभव नहीं है क्योंकि मैं इनपुट डेटा की एक सतत स्ट्रीम के साथ ऑन-लाइन सेटिंग के साथ काम कर रहा हूं (जो मेमोरी के लिए जल्दी से बहुत बड़ा हो जाएगा) और …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

मैं द्वि-आयामी बाइनरी मैट्रिक्स की एन्ट्रापी / सूचना घनत्व / पैटर्न-समानता को मापना चाहता हूं। मुझे स्पष्टीकरण के लिए कुछ तस्वीरें दिखाइए: इस प्रदर्शन में एक उच्च एंट्रॉपी होनी चाहिए: ए) इसमें मध्यम एन्ट्रापी होनी चाहिए: बी) ये चित्र, अंत में, सभी के पास शून्य-एन्ट्रापी होने चाहिए: सी) डी) इ) …

53 algorithms  binary-data  entropy  pattern-recognition  information 

निम्नलिखित सामान्य डिजाइन की कल्पना करें: 100 प्रतिभागियों को बेतरतीब ढंग से या तो उपचार या नियंत्रण समूह के लिए आवंटित किया जाता है निर्भर चर संख्यात्मक है और पूर्व-उपचार के बाद मापा जाता है इस तरह के डेटा का विश्लेषण करने के लिए तीन स्पष्ट विकल्प हैं: मिश्रित एनोवा …

53 anova  ancova  clinical-trials  change-scores 

सबसे महत्वपूर्ण सांख्यिकीविद क्या हैं, और यह क्या है जिसने उन्हें प्रसिद्ध बनाया है? (प्रति उत्तर केवल एक वैज्ञानिक कृपया जवाब दें।)

53 methodology  history 

राज्य-अंतरिक्ष मॉडल और केएफ के सभी अच्छे गुणों को देखते हुए, मुझे आश्चर्य है कि - अनुमान के लिए राज्य-अंतरिक्ष मॉडलिंग और कलमन फ़िल्टर (या ईकेएफ, यूकेएफ या कण फिल्टर) का उपयोग करने के क्या नुकसान हैं ? आइए हम कहते हैं कि पारंपरिक पद्धति जैसे एआरआईएमए, वीएआर या एड-हॉक …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

यह पोस्ट टाइम सीरीज़ में बाहरी खोज के लिए एक सामान्य विधि से संबंधित एक और पोस्ट की निरंतरता है । मूल रूप से, इस बिंदु पर मैं बहुत अधिक शोर से प्रभावित एक सामान्य समय श्रृंखला की आवधिकता / मौसम की खोज के लिए एक मजबूत तरीके से दिलचस्पी …

53 time-series  algorithms  frequency  real-time 

अधिकांश टेनसफ़्लो कोड में मैंने देखा है कि एडम ऑप्टिमाइज़र का उपयोग 1e-4(यानी 0.0001) के निरंतर सीखने की दर के साथ किया जाता है । कोड आमतौर पर निम्नलिखित दिखता है: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to initialize variables. These will …

53 neural-networks  deep-learning  gradient-descent  tensorflow  adam 

त्रुटि शब्द में "निरंतर विचरण" होने का क्या अर्थ है? जैसा कि मैं इसे देखता हूं, हमारे पास एक आश्रित चर और एक स्वतंत्र चर के साथ एक डेटा है। निरंतर विचलन रैखिक प्रतिगमन की धारणाओं में से एक है। मैं सोच रहा हूं कि होमोसेक्शुअलिटी का क्या मतलब है। …

53 regression  heteroscedasticity 

मुझे लगता है कि मैं हर बार निराश हो जाता हूं जब मैंने किसी को यह कहते हुए सुना कि अवशिष्टों की गैर-सामान्यता और / या विषमलैंगिकता ओएलएस मान्यताओं का उल्लंघन करती है। करने के लिए अनुमान है एक OLS मॉडल में न तो इन मान्यताओं के मापदंडों गॉस-मार्कोव प्रमेय …

52 regression  assumptions  normality-assumption  robust  teaching 

मशीन लर्निंग में एक सामान्य अच्छा अभ्यास भविष्यवक्ता चर की सामान्यीकरण या डेटा मानकीकरण करना है, यह है, मतलब को बदलने वाले डेटा को केंद्र में रखना और इसे विचरण (या मानक विचलन) द्वारा विभाजित करना सामान्य करना। स्व-नियंत्रण और मेरी समझ के लिए हम दो मुख्य चीजों को प्राप्त …

52 machine-learning  normalization  standardization  multidimensional-scaling