सांख्यिकी और बिग डेटा

अतीत में कई बायोमेडिकल पेपर्स में स्टेपवाइज रिग्रेशन का इस्तेमाल किया गया था, लेकिन इसके कई मुद्दों की बेहतर शिक्षा के साथ इसमें सुधार हुआ है। कई पुराने समीक्षक हालांकि अभी भी इसके लिए पूछते हैं। ऐसी कौन सी परिस्थितियाँ हैं जहाँ स्टेप वाइज रिग्रेशन की भूमिका होती है और …

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

परिसर: यह एक मूर्खतापूर्ण प्रश्न हो सकता है। मैं केवल MLE असममित गुणों के बारे में कथन जानता हूं, लेकिन मैंने कभी प्रमाणों का अध्ययन नहीं किया। अगर मैंने किया, तो शायद मैं ये सवाल पूछ रहा हूँ, या शायद मुझे एहसास होगा कि इन सवालों से कोई मतलब नहीं …

13 maximum-likelihood  model  asymptotics 

मैं एक रिज प्रतिगमन मॉडल के एआईसीसी की गणना करना चाहता हूं। समस्या मापदंडों की संख्या है। रैखिक प्रतिगमन के लिए, ज्यादातर लोग सुझाव देते हैं कि मापदंडों की संख्या अनुमानित गुणांक प्लस सिग्मा (त्रुटि का विचरण) की संख्या के बराबर होती है। जब रिज रिग्रेशन की बात आती है …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

मान लीजिए कि हमारे पास एक्स का आकार (2, 5) और आकार का y (2,) है यह काम: np.linalg.lstsq(X, y) हम उम्मीद करेंगे कि यह तभी काम करेगा जब X आकार का हो (N, 5) जहां N> = 5 लेकिन क्यों और कैसे? हमें उम्मीद के मुताबिक 5 वज़न वापस …

13 least-squares  linear-algebra  numpy 

अनुभवजन्य सीडीएफ फ़ंक्शन आमतौर पर एक चरण फ़ंक्शन द्वारा अनुमानित किए जाते हैं। क्या ऐसा कारण है कि यह रैखिक प्रक्षेप का उपयोग करके इस तरह से किया जाता है और नहीं? क्या चरण फ़ंक्शन में कोई दिलचस्प सैद्धांतिक गुण हैं जो हमें इसे पसंद करते हैं? यहाँ दो का …

13 r  distributions  ecdf 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

क्या कॉम्बीनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करने पर शोध समूह काम कर रहे हैं?

13 optimization  deep-learning 

मैं गॉसियन प्रक्रियाओं के क्षेत्र में नया हूँ और उन्हें मशीन लर्निंग में कैसे लागू किया जा रहा है। मैं इन तरीकों के मुख्य आकर्षण होने के बारे में सहसंयोजक कार्यों के बारे में पढ़ता और सुनता रहता हूं। तो क्या कोई भी सहज तरीके से समझा सकता है कि …

13 machine-learning  probability  bayesian 

पूर्व: मैं कटऑफ का उपयोग करने के गुणों के बारे में परवाह नहीं करता हूं या नहीं, या किसी को कटऑफ कैसे चुनना चाहिए। मेरा प्रश्न विशुद्ध रूप से गणितीय है और जिज्ञासा के कारण है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लास ए बनाम क्लास बी की पश्चवर्ती सशर्त संभावना को मॉडल करता …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

पृष्ठभूमि: मैं प्रिंसटन की GLM के लिए MLE आकलन की समीक्षा का पालन ​​करने की कोशिश कर रहा हूं । मैं MLE आकलन की मूल बातें समझ: likelihood, score, मनाया जाता है और उम्मीद Fisher informationऔर Fisher scoringतकनीक। और मुझे पता है कि MLE आकलन के साथ सरल रेखीय प्रतिगमन …

13 regression  generalized-linear-model  maximum-likelihood  link-function  irls 

Let एक समान वितरण पर , जहां से एक यादृच्छिक नमूना है । आज्ञा दें और सबसे बड़े और सबसे छोटे क्रम के आँकड़े हैं। दिखाएँ कि आँकड़ा पैरामीटर लिए संयुक्त रूप से पर्याप्त पूर्ण आँकड़ा है । X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n)(a,b)(a,b)(a,b)a&lt;ba&lt;ba < bY1Y1Y_1YnYnY_n(Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n)θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b) यह …

13 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

रैखिक प्रतिगमन मॉडल पर विचार करें y=Xβ+ यूy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N( 0 ,σ2मैं )u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E( यू ∣ एक्स ) = 0इ(यू|एक्स)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} । आज्ञा देना बनाम ।एच0:σ20= σ2एच0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2एच1: σ20≠ σ2एच1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 हम उस , जहां । और annihilator मैट्रिक्स के लिए विशिष्ट संकेतन है, , जहां आश्रित चर है …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference 

मैंने पढ़ा है कि समूह lasso का उपयोग चर चयन और चर के समूह में प्रसार के लिए किया जाता है। मैं इस दावे के पीछे के अंतर्ज्ञान को जानना चाहता हूं। समूह लासो को लासो को क्यों पसंद किया जाता है? क्यों समूह lasso समाधान पथ टुकड़ा नहीं रैखिक …

13 regression  feature-selection  lasso  regularization 

यह एक सरल स्पष्टीकरण हो सकता है (मैं वैसे भी उम्मीद कर रहा हूं)। मैंने रिग्रेशन टूलबॉक्स का उपयोग करते हुए मतलाब में कुछ प्रतिगमन विश्लेषण किया है। हालाँकि, मैं एक अध्ययन में आया हूँ जो यह बताता है: "प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग करते हुए, केवल चार ध्वनि विशेषताओं का …

13 variance 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 4 साल पहले बंद हुआ । मुझे यह समस्या है जहाँ मुझे का …

13 self-study  distributions  normal-distribution  pdf