सांख्यिकी और बिग डेटा

समस्या: मैं एक बेयर्सियन मेटा-विश्लेषण में एक पुजारी और डेटा के रूप में उपयोग के लिए वितरण को पैरामीटर कर रहा हूं। डेटा को सारांश आंकड़ों के रूप में साहित्य में प्रदान किया जाता है, लगभग विशेष रूप से सामान्य रूप से वितरित होने के लिए माना जाता है (हालांकि …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis 

मैं पाठ की एक छोटी (200M) कोर पर काम कर रहा हूं, जिसे मैं कुछ क्लस्टर विश्लेषण के साथ एक्सप्लोर करना चाहता हूं। आप उस विषय पर किन पुस्तकों या लेखों की सिफारिश करेंगे?

12 machine-learning  references  clustering 

मेरा प्रश्न क्लासिफायर / मॉडल प्रशिक्षण / फिटिंग के दौरान अपूर्ण डेटा से निपटने के लिए तकनीकों के लिए निर्देशित है । उदाहरण के लिए, डेटासेट w / कुछ सौ पंक्तियों में, प्रत्येक पंक्ति में पाँच आयाम और अंतिम आइटम के रूप में एक वर्ग लेबल है, अधिकांश डेटा बिंदु …

12 missing-data 

जब आप किसी परिणाम पर कुछ माप की अनुमानित क्षमता निर्धारित करने के लिए कुछ अन्य परीक्षणों पर आरओसी घटता का उपयोग करना चाहेंगे? असतत परिणामों (जीवित / मृत, वर्तमान / अनुपस्थित) के साथ काम करते समय, आरओसी घटता है जो ची-स्क्वायर जैसी चीज से कम या ज्यादा शक्तिशाली होता …

12 regression  roc 

मेरे पास तीन समूहों के तत्वों से बना एक डेटासेट है, चलो उन्हें G1, G2 और G3 कहते हैं। मैंने इन तत्वों की कुछ विशेषताओं का विश्लेषण किया और उन्हें 3 प्रकार के "व्यवहार" T1, T2 और T3 में विभाजित किया (मैंने ऐसा करने के लिए क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग …

12 contingency-tables 

क्या किसी को फिशर के सटीक परीक्षण की भिन्नता के बारे में पता है जो वजन को ध्यान में रखता है? उदाहरण के लिए वजन का नमूना लेना । इसलिए सामान्य 2x2 क्रॉस टेबल के बजाय, प्रत्येक डेटा बिंदु में एक "द्रव्यमान" या "आकार" मूल्य होता है। उदाहरण डेटा: A …

12 hypothesis-testing 

प्लेन इंग्लिश में, ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट की व्याख्या कैसे की जाती है? दो अलग-अलग माप विधियों की तुलना करने के अन्य तरीकों पर एक ब्लैंड-अल्टमैन साजिश का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?

12 data-visualization  bland-altman-plot 

मेरा प्रश्न सरल है: संयुक्त अनुमान क्या है? और प्रतिगमन विश्लेषण के संदर्भ में इसका क्या अर्थ है? यह कैसे किया जाता है? मैं काफी समय तक पराक्रमी इंटरनेट में भटकता रहा लेकिन इन सवालों के जवाब नहीं मिले।

12 regression  estimation  terminology 

मैंने अपना मॉडल फिट कर लिया है और यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि क्या यह कोई अच्छा है। मैंने इसका आकलन करने के लिए अनुशंसित मैट्रिक्स की गणना की है ( / एयूसी / सटीकता / भविष्यवाणी त्रुटि / आदि), लेकिन यह नहीं जानता कि उनकी व्याख्या …

12 goodness-of-fit  r-squared  accuracy  auc  diagnostic 

मान लीजिए कि हमारे पास एक (औसत दर्जे का और उपयुक्त व्यवहार किया गया है) , जहां कॉम्पैक्ट है। इसके अलावा, मान लें कि हम वितरण पर समान वितरण से नमूने आकर्षित कर सकते हैं उपाय और हम माप जानते हैं । उदाहरण के लिए, शायद एक बॉक्स युक्त ।S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

केविन मर्फी के गाऊसी वितरण के संवेदी बायेसियन विश्लेषण में , वह लिखते हैं कि पश्चवर्ती पूर्वानुमान वितरण है पी ( एक्स | डी ) = ∫पी ( एक्स | θ ) पी ( θ | डी ) घθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) …

12 bayesian  predictive-models  inference  posterior 

संदर्भ पुस्तक 1 , पुस्तक 2 और कागज के अनुसार । यह उल्लेख किया गया है कि नियमित प्रतिगमन (रिज, LASSO और इलास्टिक नेट) और उनके बाधा योगों के बीच एक समानता है। मैंने क्रॉस वैलिडेटेड 1 , और क्रॉस वैलिडेटेड 2 को भी देखा है , लेकिन मैं एक …

12 regression  optimization  lasso  ridge-regression  elastic-net 

इयान गुडफेलो की डीप लर्निंग किताब में, यह लिखा है कि कभी-कभी, नुकसान समारोह जिसे हम वास्तव में परवाह करते हैं (कहते हैं, वर्गीकरण त्रुटि) वह नहीं है जिसे कुशलता से अनुकूलित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अनुमानित 0-1 नुकसान को कम करना आमतौर पर एक रेखीय क्लासिफायरियर …

12 neural-networks  deep-learning  loss-functions 

मैंने कई स्थानों पर पढ़ा है कि जब LASSO का उपयोग करके एक मॉडल फिट किया जाता है तो R Squared एक आदर्श उपाय नहीं है। हालाँकि, मैं स्पष्ट नहीं हूँ कि ऐसा क्यों है। इसके अलावा, क्या आप सबसे अच्छा विकल्प सुझा सकते हैं?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

कंप्रेस्ड सेंसिंग में, एक प्रमेय गारंटी है कि में एक अद्वितीय विरल समाधान है c (अधिक विवरण के लिए परिशिष्ट देखें)।argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc क्या लैस्सो के लिए एक समान प्रमेय है? यदि ऐसा कोई प्रमेय है, तो न …

12 regression  self-study  feature-selection  lasso  regularization