सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं यादृच्छिक जंगलों में शब्द निकटता भर में आया था। लेकिन मुझे यह समझ में नहीं आया कि यादृच्छिक जंगलों में क्या होता है। यह वर्गीकरण उद्देश्यों के लिए कैसे मदद करता है?

13 machine-learning  random-forest 

मेरे डेटासेट में 73 नमूने के साथ, मेरे पास 17 संख्यात्मक और 5 बाइनरी (0-1) चर हैं। मुझे क्लस्टर विश्लेषण चलाने की आवश्यकता है। मुझे पता है कि मिश्रित दूरी वाले डेटासेट के लिए गोवर दूरी एक अच्छी मीट्रिक है। हालाँकि, मुझे समझ नहीं आया कि गोवर दूरी बाइनरी चर …

13 clustering  distance  mixed-type-data 

मैंने इस साइट के सभी पृष्ठ पहले ही पढ़ लिए हैं और अपनी समस्या का उत्तर खोजने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन कोई भी मुझे सही रूप में नहीं लगता है ... पहले मैं आपको समझाता हूं कि मैं किस तरह के डेटा के साथ काम कर रहा हूं …

13 correlation  matlab  ordinal-data  categorical-data  continuous-data 

यादृच्छिक बीज सेट करने के लिए यह मानक सलाह है ताकि परिणाम पुन: पेश किए जा सकें। हालाँकि, चूंकि बीज छद्म-यादृच्छिक संख्याओं के रूप में उन्नत है, इसलिए यदि कोड का कोई टुकड़ा अतिरिक्त संख्या खींचता है तो परिणाम बदल सकते हैं । पहली नज़र में, संस्करण नियंत्रण इसका एक …

13 random-generation 

मुझे गाऊसी प्रक्रियाओं के लाभों से संबंधित यह भ्रम है। मेरा मतलब है कि यह सरल रैखिक प्रतिगमन से तुलना करता है, जहां हमने परिभाषित किया है कि रैखिक फ़ंक्शन डेटा को मॉडल करता है। हालांकि, गॉसियन प्रक्रियाओं में हम कार्यों के वितरण को परिभाषित करते हैं, जिसका अर्थ है …

13 gaussian-process 

उम्मीद है कि इन मंचों पर कोई व्यक्ति जीन अभिव्यक्ति अध्ययन में इस बुनियादी समस्या से निपटने में मेरी मदद कर सकता है। मैंने एक प्रायोगिक और एक नियंत्रण ऊतक की गहरी अनुक्रमण किया। मैंने तब नियंत्रण में प्रायोगिक नमूने में जीन के गुना संवर्धन मूल्यों को प्राप्त किया। संदर्भ …

13 r  genetics  bioinformatics  microarray  biostatistics 

जहां तक ​​मैं इसे समझता हूं, बैच मान एक इकाई सामान्य वितरण के लिए एक परत के लिए सभी इनपुट सुविधाओं को सामान्य करता है, N(μ=0,σ=1)N(μ=0,σ=1)\mathcal{N}(\mu=0,\sigma=1)। माध्य और विचरणμ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2 वर्तमान मिनी-बैच के लिए उनके मूल्यों को मापने के द्वारा अनुमान लगाया जाता है। सामान्यीकरण के बाद इनपुट को स्केलर …

13 batch-normalization 

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 । 10 महीने पहले बंद हुआ । मुझे पता है कि मशीन सीखने और …

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

रुबिन के कारण मॉडल को लागू करते समय, (अप्राप्य) मान्यताओं में से एक है, जिसकी हमें आवश्यकता नहीं है, यह अपरिग्रह है, जिसका अर्थ है (Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X जहां एलएचएस प्रतिपक्ष हैं, टी उपचार है, और एक्स कोविरेट्स हैं जिन्हें हम नियंत्रित करते हैं। मैं सोच रहा हूं कि ऐसे व्यक्ति …

13 causality  treatment-effect  confounding 

जब रैखिक प्रतिगमन के लिए श्रेणीगत विशेषताओं को कोडित किया जाता है, तो एक नियम होता है: डमी की संख्या कुल स्तरों की संख्या (संपार्श्विकता से बचने के लिए) से एक कम होनी चाहिए। क्या डिसीजन ट्रीज़ (बैगेड, बूस्टेड) ​​के लिए एक समान नियम मौजूद है? मैं यह इसलिए पूछ …

13 categorical-data  random-forest  cart  boosting 

मैं RandomForestआर पैकेज का उपयोग कर रहा हूं और अपने आंशिक निर्भरता भूखंडों में वाई-अक्ष के मूल्यों की व्याख्या करने के तरीके पर उलझन में हूं। डॉक्स को यह बताने में मदद करें कि प्लॉट "वर्ग संभावना पर एक चर के सीमांत प्रभाव का चित्रमय चित्रण है।" हालाँकि, मैं अभी …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

हमें एक 3 पैरामीटर फ़ंक्शन के अभिन्न मूल्यांकन के लिए एक सिमुलेशन करने की आवश्यकता है, हम कहते हैं fचf, जिसका बहुत जटिल सूत्र है। इसे वितरित करने के लिए मूल्यों को उत्पन्न करने के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम को गणना करने और कार्यान्वित करने के लिए एमसीएमसी विधि का उपयोग …

13 mcmc  metropolis-hastings 

मैं nls () के आउटपुट की व्याख्या करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने इस पोस्ट को पढ़ा है लेकिन मुझे अभी भी समझ नहीं आया कि सबसे अच्छा फिट कैसे चुना जाए। मेरे फिट से मेरे पास दो आउटपुट हैं: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

यादृच्छिक चर पीढ़ी एल्गोरिदम के परीक्षण के लिए कौन से तरीकों का उपयोग किया जाता है?

12 algorithms  hypothesis-testing  random-variable  random-generation 

मेरे पास मॉडल है y=xa×zb+ey=xa×zb+e y=x^a \times z^b + e जहाँ निर्भर चर है, और व्याख्यात्मक चर हैं, और पैरामीटर हैं और एक त्रुटि शब्द है। मेरे पास और पैरामीटर अनुमान हैं और इन अनुमानों का एक सहसंयोजक मैट्रिक्स है। अगर और काफी अलग हैं तो मैं कैसे परीक्षण करूं …

12 statistical-significance  nonlinear-regression