सांख्यिकी और बिग डेटा

कल्पना कीजिए कि एक शोधकर्ता एक डेटासेट खोज रहा है और 1000 अलग-अलग पंजीकरण चला रहा है और वह उनके बीच एक दिलचस्प संबंध पाता है। अब एक और शोधकर्ता की कल्पना करें कि समान डेटा केवल 1 प्रतिगमन चलाता है, और यह पता चलता है कि यह वही है …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

बैच तंत्रिकाकरण को गहरे तंत्रिका जाल में पर्याप्त प्रदर्शन सुधार के साथ श्रेय दिया गया है। इंटरनेट पर बहुत सारी सामग्री यह बताती है कि इसे सक्रियण-दर-सक्रियण के आधार पर कैसे लागू किया जाए। मैंने पहले से ही मैट्रिक्स बीजगणित का उपयोग करके बैकप्रॉप लागू किया है, और यह देखते …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  backpropagation  batch-normalization 

मेरे सहयोगी प्रतिक्रिया चर को (यानी, ) की शक्ति तक बढ़ाकर कुछ डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं । y0.1251818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} मैं इसके साथ असहज हूं, लेकिन क्यों स्पष्ट करने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। मैं इस परिवर्तन के लिए किसी भी यंत्रवत तर्क के बारे में नहीं सोच सकता। …

12 regression  data-transformation  aic 

मैं पूर्वानुमान के लिए कई उपकरणों की खोज कर रहा हूं, और इस उद्देश्य के लिए सामान्यीकृत एडिटिव मॉडल (GAMs) पाया है। गाम महान हैं! वे जटिल मॉडल को बहुत ही विशिष्ट रूप से निर्दिष्ट करने की अनुमति देते हैं। हालाँकि, वही शालीनता मुझे कुछ भ्रम पैदा कर रही है, …

12 r  modeling  gam  mgcv 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 2 साल पहले बंद हुआ …

12 regression  machine-learning  linear  teaching 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन का पैरामीटर अनुमान / प्रशिक्षण वास्तव में कैसे काम करता है? मैं अब तक जो भी मिला है, डालने की कोशिश करूंगा। आउटपुट y x के मान के आधार पर संभाव्यता के रूप में लॉजिस्टिक फ़ंक्शन का आउटपुट है: P(y=1|x)=11+e−ωTx≡σ(ωTx)P(y=1|x)=11+e−ωTx≡σ(ωTx)P(y=1|x)={1\over1+e^{-\omega^Tx}}\equiv\sigma(\omega^Tx) P(y=0|x)=1−P(y=1|x)=1−11+e−ωTxP(y=0|x)=1−P(y=1|x)=1−11+e−ωTxP(y=0|x)=1-P(y=1|x)=1-{1\over1+e^{-\omega^Tx}} एक आयाम के लिए तथाकथित ऑड्स को …

12 regression  logistic  likelihood 

अगर हम एक GAM फिट करते हैं जैसे: gam.fit = gam::gam(Outstate ~ Private + s(Room.Board, df = 2) + s(PhD, df = 2) + s(perc.alumni, df = 2) + s(Expend, df = 5) + s(Grad.Rate, df = 2), data = College) जहां, हम डेटासेट का उपयोग करते हैं College, जो …

12 anova  gam 

मैं मल्टीवेरिबल मॉडल बिल्डिंग पढ़ रहा हूं : पैट्रिक रोइस्टन और विली सॉबर्रेई द्वारा सतत चर के लिए आंशिक पोलीनोमियल पर आधारित प्रतिगमन विश्लेषण के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण । अब तक, मैं प्रभावित हूं और यह एक दिलचस्प दृष्टिकोण है जिसे मैंने पहले नहीं माना था। लेकिन लेखक लापता …

12 regression  missing-data  fractional-polynomial 

संपादित करें: मैं एक नमूना आबादी को दिए गए जनसंख्या में "सही" अधिकतम की संभावना को निर्धारित करने के तकनीकी मुद्दों और कार्यप्रणाली में अधिक रुचि रखता हूं। रिकॉर्ड-सेटिंग डैश समय से श्री बोल्ट की तुलना में तेज धावक की संभावना का अनुमान लगाने में समस्याएं हैं जो स्पष्ट और …

12 normal-distribution  maximum 

जेलमैन एंड हिल (2007) की किताब (डेटा एनालिसिस यूजिंग रिग्रेशन एंड मल्टीलेवल / हायरार्चिकल मॉडल्स) में, लेखकों का दावा है कि निरर्थक माध्य मापदंडों सहित MCMC को गति देने में मदद कर सकता है। दिया गया उदाहरण "उड़ान सिम्युलेटर" (Eq 13.9) का गैर-नेस्टेड मॉडल है: yiγjδk∼N(μ+γj[i]+δk[i],σ2y)∼N(0,σ2γ)∼N(0,σ2δ)yi∼N(μ+γj[i]+δk[i],σy2)γj∼N(0,σγ2)δk∼N(0,σδ2) \begin{align} y_i &\sim N(\mu …

12 mcmc  hierarchical-bayesian  gibbs 

क्या यह गलत है कि स्प्लिन केवल जीएएम-मॉडल में उपलब्ध हैं, और जीएलएम-मॉडल में नहीं? मैंने इसे कुछ समय पहले सुना था, और आश्चर्य है कि क्या यह सिर्फ एक गलत धारणा है, या इसके लिए कुछ सच्चाई है। यहाँ एक उदाहरण है:

12 generalized-linear-model  splines 

मेरे पास एक तितर बितर भूखंड है जिसका नमूना आकार है जो x अक्ष पर लोगों की संख्या के बराबर है और y अक्ष पर औसत वेतन है, मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि क्या नमूना आकार का औसत वेतन पर कोई प्रभाव पड़ता है। यह …

12 data-visualization  median  scatterplot  pandas 

कैगल प्रतियोगिताओं में आयोजित आउट-टेस्ट टेस्ट के आधार पर अंतिम रैंकिंग निर्धारित की जाती है। एक आयोजित-आउट परीक्षण सेट एक नमूना है; यह मॉडलिंग की जा रही आबादी का प्रतिनिधि नहीं हो सकता है। चूंकि प्रत्येक सबमिशन एक परिकल्पना की तरह है, प्रतियोगिता को जीतने वाले एल्गोरिदम को कुल मिलाकर, …

12 machine-learning  probability  hypothesis-testing  sample  kaggle 

कैसे एक प्रायिकता वितरण का एक उदाहरण है, जिसके लिए निर्माण करने के लिए रखती है, यह सोचते हैं ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 सकारात्मक-मूल्यवान आरवी लिए जेन्सेन की असमानता से जो असमानता होती है, वह (यदि के विपरीत असमानता )। इसका कारण यह है कि मैपिंग लिए उत्तल है और लिए अवतल है …

12 probability  distributions  random-variable  expected-value 

सुविधाओं का चयन कैसे करें के बारे में कई पोस्ट हैं। विधि में से एक टी-आँकड़ों के आधार पर विशेषता महत्व का वर्णन करता है। मानकीकृत सुविधाओं के varImp(model)साथ रैखिक मॉडल पर लागू आर में प्रत्येक मॉडल पैरामीटर के लिए टी-स्टेटिस्टिक का निरपेक्ष मूल्य उपयोग किया जाता है। तो, मूल …

12 regression  p-value  feature-selection