सांख्यिकी और बिग डेटा

यदि पर ग़ैर शून्य मान के साथ एक प्रायिकता वितरण है , किस प्रकार (ओं) के लिए वहाँ मौजूद है एक निरंतर ऐसी है कि सभी के लिए ?[ 0 , + ∞ ) पी ( एक्स ) ग > 0 ∫ ∞ 0 पी ( एक्स ) लॉग पी …

12 probability  stochastic-processes  kullback-leibler  probability-inequalities 

मॉडलिंग के दावे में एक बीमा वातावरण में डेटा की गणना, मैंने पॉइसन के साथ शुरू किया, लेकिन फिर अतिविशिष्टता पर ध्यान दिया। एक अर्ध-पॉइसन ने मूल पॉइसन की तुलना में अधिक माध्य-विचरण संबंध को बेहतर ढंग से चित्रित किया, लेकिन मैंने देखा कि पॉइज़न और क्वैसी-पॉइज़न दोनों मॉडल में …

12 r  count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

मैं वेल्च के टी-टेस्ट का उपयोग करके साधनों की समानता का परीक्षण कर रहा हूं। अंतर्निहित वितरण (एक संबंधित चर्चा में अधिक उदाहरण से विषम सामान्य से दूर है यहाँ )। मैं अधिक डेटा प्राप्त कर सकता हूं, लेकिन यह निर्धारित करने के कुछ राजसी तरीके चाहूंगा कि ऐसा किस …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

मैं मॉन्टगोमरी, पेक और वीनिंग द्वारा रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण के परिचय का उपयोग करके रैखिक प्रतिगमन सीख रहा हूं । मैं एक डेटा विश्लेषण परियोजना चुनना चाहता हूँ। मेरे पास भोला विचार है कि रैखिक प्रतिगमन केवल तभी उपयुक्त होता है जब कोई संदेह करता है कि व्याख्यात्मक चर और …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

मैं पायथन में एक ऑर्डिनल लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना चाहता हूं - तीन स्तरों के साथ एक प्रतिक्रिया चर के लिए और कुछ व्याख्यात्मक कारकों के साथ। statsmodelsपैकेज द्विआधारी logit और बहुपद logit (MNLogit) मॉडल नहीं, बल्कि आदेश दिया logit का समर्थन करता है। चूंकि अंतर्निहित गणित इतना अलग नहीं है, …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

जैसा कि शीर्षक में कहा गया है, अगर मैं बेतरतीब ढंग से 4 कार्ड खींचता हूं और आप एक ही डेक से 6 खींचते हैं, तो क्या संभावना है कि मेरा सर्वोच्च कार्ड आपके उच्चतम कार्ड को हरा देता है? अगर हम अलग-अलग डेक से ड्रा करेंगे तो यह कैसे …

12 probability  maximum 

मैं सवाल और उसके जवाबों की बात कर रहा हूं: लॉजिस्टिक रिग्रेशन से विकसित मॉडल की भविष्यवाणी की क्षमता (संभावना) की तुलना कैसे करें? @ क्लार्क चोंग द्वारा और @ फ्रेंक हरेल द्वारा उत्तर / टिप्पणियां। और होम्स-लेमेशो परीक्षण और टिप्पणियों में की स्वतंत्रता की डिग्री परχ2χ2\chi^2 सवाल । मैंने …

12 hypothesis-testing  logistic  predictive-models  regression-strategies  hosmer-lemeshow-test 

मान लीजिए कि मेरे पास i = 1 के लिए व्याख्यात्मक चर का एक पैनल है । । । एन , टी = १ । । । टी , साथ ही द्विआधारी परिणाम पर निर्भर चर Y i T का एक वेक्टर । तो Y को केवल अंतिम समय T …

12 regression  machine-learning  reinforcement-learning 

यह कहें कि मैं एक RNN / LSTM का उपयोग भावना विश्लेषण करने के लिए करता हूं, जो कि कई-से-एक दृष्टिकोण है ( इस ब्लॉग को देखें )। नेटवर्क को समय (BPTT) के माध्यम से एक काट-छाँट backpropagation के माध्यम से प्रशिक्षित किया जाता है, जहां नेटवर्क को हमेशा की …

12 neural-networks  deep-learning  natural-language  backpropagation 

मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं इसलिए मैं कुछ साहित्य खोजने की कोशिश कर रहा हूं लेकिन मुझे यह भी पता नहीं है कि Google के लिए क्या है। मेरा डेटा निम्न रूप में है: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action …

12 machine-learning  cross-correlation 

मैं जिस महिला के लिए काम कर रही थी, उसने मुझे कुछ आंकड़ों पर एक तरफ़ा एनोवा करने के लिए कहा। मैंने जवाब दिया कि डेटा दोहराए गए उपाय (समय श्रृंखला) डेटा थे, और मुझे लगा कि स्वतंत्रता की धारणा का उल्लंघन किया गया था। उसने उत्तर दिया कि मुझे …

12 assumptions 

जैसा कि मैंने मशीन लर्निंग की खोज की है, मैं अलग-अलग दिलचस्प तकनीकों को देखता हूँ जैसे: स्वचालित रूप से इस तरह की तकनीकों के साथ एल्गोरिदम ट्यून grid search, एक ही "प्रकार" के विभिन्न एल्गोरिदम के संयोजन के माध्यम से अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करें, यही है boosting, विभिन्न …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

मैं अध्ययन कर रहा हूं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन में प्राप्त गुणांक से बाधाओं के अनुपात के लिए 95% विश्वास अंतराल का निर्माण कैसे किया जाए। इसलिए, लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल पर विचार करते हुए, log(p1−p)=α+βxlog⁡(p1−p)=α+βx \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x \newcommand{\var}{\rm Var} \newcommand{\se}{\rm SE} ऐसी है कि x=0x=0x …

12 logistic  confidence-interval  odds-ratio  delta-method 

प्रयोज्यता के अलावा, संयुग्म पुजारियों का उपयोग करने के लिए कोई महामारी संबंधी औचित्य (गणितीय, दार्शनिक, विधर्मी, आदि) है? या यह सिर्फ इतना है कि यह आमतौर पर एक अच्छा पर्याप्त सन्निकटन है और चीजों को बहुत आसान बनाता है?

12 bayesian  conjugate-prior  philosophical 

इसलिए जब रेडियल बेसिस फ़ंक्शन न्यूरल नेटवर्क्स को देखते हैं, तो मैंने देखा है कि लोग केवल 1 छिपी हुई परत के उपयोग की सलाह देते हैं, जबकि बहुपरत पर्सेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क के साथ अधिक परतों को बेहतर माना जाता है। यह देखते हुए कि RBF नेटवर्क को पीछे प्रचार …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network