सांख्यिकी और बिग डेटा

आर में, यदि मैं सेट करता हूं (), और फिर किसी सूची को यादृच्छिक बनाने के लिए नमूना फ़ंक्शन का उपयोग करता हूं, तो क्या मैं गारंटी दे सकता हूं कि मैं एक ही क्रमपरिवर्तन उत्पन्न नहीं करूंगा? अर्थात... set.seed(25) limit <- 3 myindex <- seq(0,limit) for (x in seq(1,factorial(limit))) …

13 r  sampling  combinatorics  resampling 

क्षमा करें यदि यह एक नया प्रश्न है; मैं पहली बार खुद को आंकड़े सिखाने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे लगता है कि मेरे पास बुनियादी प्रक्रिया है, लेकिन मैं इसे आर के साथ निष्पादित करने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। इसलिए, मैं एक से अधिक रैखिक प्रतिगमन …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

मुझे Bayes / MCMC पर एक बहुत अच्छा पाठ आया है। IT सुझाव देता है कि आपके स्वतंत्र चर का मानकीकरण MCMC (मेट्रोपोलिस) एल्गोरिथ्म को और अधिक कुशल बना देगा, लेकिन यह भी कि यह (बहु) संपार्श्विकता को कम कर सकता है। क्या यह सच हो सकता है? क्या यह …

13 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

एक सहसंबंध मैट्रिक्स के eigenvalues ​​के वितरण की आपकी अंतर्ज्ञान / व्याख्या क्या है? मैं सुनता हूं कि आमतौर पर 3 सबसे बड़े प्रतिध्वनि सबसे महत्वपूर्ण होते हैं, जबकि शून्य के करीब शोर होते हैं। इसके अलावा, मैंने कुछ शोध पत्रों की जांच की है कि कैसे स्वाभाविक रूप से …

13 distributions  correlation 

मैं वापस दरवाजा समायोजन और सामने के दरवाजे समायोजन की बात कर रहा हूँ यहाँ : बैक-डोर एडजस्टमेंट : आँकड़ों में चापलूसी महामारी विज्ञान समस्या एक मापा कन्फ़्यूडर के प्रभाव के लिए समायोजित करना है। पर्ल का बैक-डोर मानदंड इस विचार को सामान्य करता है। मोर्चा-डोर समायोजन : यदि कुछ …

13 causality  dag 

मैं समय-श्रृंखला के पूर्वानुमान पर "डेटा वृद्धि" करने के लिए दो रणनीतियों पर विचार कर रहा हूं। सबसे पहले, पृष्ठभूमि का थोड़ा सा। टाइम-सीरीज़ { A i } के अगले चरण का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक भविष्यवक्ता पीPP एक ऐसा फंक्शन है जो आम तौर पर दो चीजों पर …

13 time-series  data-augmentation 

वैलेंटाइन वी। पेट्रोव की पुस्तक "लिमिट थ्योरीज ऑफ प्रोबेबिलिटी थ्योरी" में, मैंने एक वितरण की परिभाषाओं के बीच एक अंतर देखा, जो "निरंतर" और "बिल्कुल निरंतर" है, जिसे निम्नानुसार बताया गया है: (∗)(∗)(*) "... यादृच्छिक चर वितरण को निरंतर कहा जाता है यदि वास्तविक लाइन के किसी भी परिमित या …

13 probability  distributions  random-variable 

जब लोग तंत्रिका नेटवर्क के बारे में बात करते हैं, तो उनका मतलब क्या होता है जब वे "कर्नेल आकार" कहते हैं? कर्नेल समानता कार्य हैं, लेकिन कर्नेल आकार के बारे में क्या कहता है?

13 machine-learning  neural-networks 

कौन सी अनुक्रमिक इनपुट समस्याएं प्रत्येक के लिए सबसे उपयुक्त हैं? क्या इनपुट आयामीता निर्धारित करता है कि कौन सा बेहतर मैच है? क्या समस्याएं हैं जो "LSTM RNN" के लिए "लम्बी मेमोरी" के लिए बेहतर अनुकूल हैं, जबकि चक्रीय इनपुट पैटर्न (शेयर बाजार, मौसम) के साथ समस्याओं को HMM …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Google इंसेप्शन मॉडल की टोपोलॉजी यहां पाई जा सकती है: Google इंसेप्शन नेटवॉर्क मैंने देखा कि इस मॉडल में 3 सॉफ्टमैक्स परत है (# 154, # 152, # 145), और उनमें से 2 इस मॉडल के जल्दी भागने के कुछ प्रकार हैं। मुझे जो पता है, सॉफ्टमैक्स लेयर अंतिम आउटपुट …

13 deep-learning  conv-neural-network 

सामान्य तौर पर ऐसा लगता है कि क्षणों की विधि पैरामीटर मान प्राप्त करने के लिए केवल देखे गए नमूना माध्य या सैद्धांतिक क्षणों के विचरण से मेल खा रही है। यह अक्सर घातीय परिवारों के लिए MLE जैसा होता है, मैं इकट्ठा होता हूं। हालांकि, क्षणों की विधि की …

13 maximum-likelihood  method-of-moments 

मैं मात्रा समानता के लिए पासा गुणांक ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coeffic ) और सटीकता ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_prepy ) पर आता हूं। )। मुझे ऐसा लगता है कि ये दोनों उपाय समान हैं। कोई विचार?

13 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc 

मेरे पास मासिक डेटा की 24 पंक्तियों को मिलाकर डेटा सेट है। जीडीपी, एयरपोर्ट आगमन, महीना और कुछ अन्य सुविधाएं हैं। आश्रित चर एक लोकप्रिय पर्यटन स्थल पर आगंतुकों की संख्या है। क्या रैंडम फॉरेस्ट ऐसी समस्या के लिए उपयुक्त होगा? डेटा गैर सार्वजनिक हैं इसलिए मैं एक नमूना पोस्ट …

13 random-forest  small-sample 

जब हम सभी सक्रियण परतों के लिए ReLU का उपयोग करते हैं, तो गहन अवक्षेपण तंत्रिका नेटवर्क के लिए नकारात्मक भार (पर्याप्त अवधि के बाद) होना संभव है?

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैं श्रेणीबद्ध चर की अवधारणा और संबंधित डमी चर कोडिंग से परिचित हूं जो हमें एक स्तर को आधार रेखा के रूप में फिट करने की अनुमति देता है ताकि कोलीनियरिटी से बचा जा सके। मैं ऐसे मॉडल से पैरामीटर अनुमानों की व्याख्या करने के तरीके से भी परिचित हूं: …

13 regression  interpretation  proportion  multicollinearity