सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं एक साधारण पावर लॉ मॉडल को एक डेटा सेट में फिट करने की कोशिश कर रहा हूं जो इस प्रकार है: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 लक्ष्य के माध्यम से बिजली लाइन को पारित करने और revभविष्य के हफ्तों …

13 r  predictive-models  nonlinear-regression  power-law  nls 

मेरे पास पहले से ही रिज रिग्रेशन और LASSO के पेशेवरों और विपक्षों के बारे में एक विचार है। LASSO के लिए, L1 पेनल्टी शब्द एक विरल गुणांक वेक्टर निकलेगा, जिसे फीचर चयन विधि के रूप में देखा जा सकता है। हालाँकि, LASSO के लिए कुछ सीमाएँ हैं। यदि सुविधाओं …

13 feature-selection  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

मैं कॉलम के सामान्यीकरण के पीछे के तर्क को समझता हूं, क्योंकि यह सुविधाओं को समान रूप से भारित करने का कारण बनता है, भले ही उन्हें समान पैमाने पर मापा न जाए - हालांकि, अक्सर निकटतम पड़ोसी साहित्य में, दोनों कॉलम और पंक्तियों को सामान्यीकृत किया जाता है। पंक्तियों …

13 normalization  distance  similarities  k-nearest-neighbour 

वास्तव में इस पर स्टम्प्ड। मैं वास्तव में एक उदाहरण या स्थिति पसंद करूंगा जहां एक अनुमानक बी संगत और पक्षपाती दोनों होगा।

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन एनालिसिस में निरंतर प्रेडिक्टर वेरिएबल्स के लिए लॉजिट के लिए रैखिकता की धारणा से भ्रमित हूं। क्या हमें अविभाज्य लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषण का उपयोग करते हुए संभावित भविष्यवक्ताओं की स्क्रीनिंग के दौरान रैखिक संबंध की जांच करने की आवश्यकता है? मेरे मामले में, मैं प्रतिभागियों के बीच …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

मैं गाऊसी प्रक्रिया प्रतिगमन एल्गोरिथ्म के हाइपरपरमेटर्स को ट्यून करने की कोशिश कर रहा हूं जो मैंने लागू किया है। मैं बस फॉर्मूला द्वारा दिए गए लॉग सीमांत संभावना को अधिकतम करना चाहता हूं जहां K सहसंयोजक मैट्रिक्स है तत्व K_ {ij} = k (x_i, x_j) = b ^ {- …

13 regression  optimization  gaussian-process  hyperparameter 

यह बूटस्ट्रैप के समान है : अनुमान विश्वास अंतराल के बाहर है मेरे पास कुछ डेटा है जो एक आबादी में जीनोटाइप के मायने रखता है। मैं शैनन के सूचकांक का उपयोग करके आनुवंशिक विविधता का अनुमान लगाना चाहता हूं और बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करके एक आत्मविश्वास अंतराल भी उत्पन्न …

13 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

मैं हस्ताक्षर की मान्यता के लिए 1994 में यान लेकुन और उनके सहयोगियों द्वारा पेश किए गए सियामी तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला का अध्ययन कर रहा हूं ( "साइनस समय देरी तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके हस्ताक्षर सत्यापन"। पीडीएफ , एनआईपीएस 1994) मैं इस वास्तुकला के सामान्य विचार को समझ …

13 neural-networks 

शब्द सिकुड़न कुछ हलकों में बहुत कुछ फेंक दिया जाता है। लेकिन संकोचन क्या है, इसकी स्पष्ट परिभाषा नहीं है। अगर मेरे पास टाइम सीरीज़ (या किसी प्रक्रिया के अवलोकन का कोई संग्रह) है, तो विभिन्न तरीके क्या हैं जो मैं श्रृंखला पर कुछ प्रकार के अनुभवजन्य संकोचन को माप …

13 estimation  predictive-models  shrinkage 

कर्नेल पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) द्वारा अंतिम डेटा आउटपुट में अच्छे डेटा पृथक्करण के परिणामस्वरूप कर्नेल चुनने के तरीके क्या हैं, और कर्नेल के मापदंडों को अनुकूलित करने के तरीके क्या हैं? यदि संभव हो तो आम आदमी के शब्दों को बहुत सराहा जाएगा, और ऐसे तरीकों की व्याख्या करने …

13 pca  cross-validation  dimensionality-reduction  kernel-trick  manifold-learning 

मान लीजिए कि एक खेल एक घटना प्रदान करता है जो पूरा होने पर, या तो एक इनाम देता है, या कुछ भी नहीं देता है। यह निर्धारित करने के लिए सटीक तंत्र कि क्या इनाम दिया गया है अज्ञात है, लेकिन मुझे लगता है कि एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर …

13 logistic  mathematical-statistics  sample-size  power-analysis  bernoulli-distribution 

मशीन लर्निंग में हम आरओसी वक्र (अक्सर संक्षिप्त AUC , या AUROC) के तहत क्षेत्र का उपयोग करके यह बता सकते हैं कि सिस्टम दो श्रेणियों के बीच कितना भेदभाव कर सकता है। सिग्नल डिटेक्शन सिद्धांत में अक्सर (संवेदनशीलता सूचकांक) का उपयोग एक समान उद्देश्य के लिए किया जाता है। …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

यह प्रश्न बहुत बुनियादी हो सकता है। एक डेटा के अस्थायी रुझान के लिए, मैं उस बिंदु का पता लगाना चाहूंगा जहां "अचानक" परिवर्तन होता है। उदाहरण के लिए, नीचे दिखाए गए पहले आंकड़े में, मैं कुछ आंकड़े पद्धति का उपयोग करके परिवर्तन बिंदु का पता लगाना चाहूंगा। और मैं …

13 time-series  trend  change-point 

कुछ पायथन और स्केलेर को सीखने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मेरे काम के लिए मुझे ऐसे प्रतिगमन चलाने की आवश्यकता है जो पॉइसन, गामा और विशेष रूप से ट्वीडे परिवारों से त्रुटि वितरण का उपयोग करते हैं। मुझे उनके बारे में प्रलेखन में कुछ भी नहीं दिखता है, …

13 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

मैं आर में रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग का उपयोग करके कुछ डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं। मैं परिणामों के साथ एक पोस्टर बनाने की योजना बना रहा हूं और मैं सोच रहा था कि क्या मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल के साथ अनुभवी कोई भी सुझाव दे सकता है कि …

13 r  data-visualization  mixed-model