सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं इस एक से संबंधित एक प्रश्न पूछूंगा । मुझे यहाँ xgboost के लिए कस्टम लॉस फंक्शन लिखने का एक उदाहरण मिला : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain, …

12 r  machine-learning  gradient-descent  boosting  loss-functions 

मान लीजिए कि मेरे पास कोवरियस मैट्रिस और । इन विकल्पों में से कौन सा तब भी सहसंयोजक मैट्रिक्स हैं?XXXYYY X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY मुझे यह समझने में थोड़ी परेशानी होती है कि एक कोविरेस मैट्रिक्स होने के लिए वास्तव में किसी चीज़ की क्या आवश्यकता है। मुझे लगता है कि …

12 covariance  covariance-matrix 

क्या प्रत्येक दूसरे को प्रभावित करता है? यदि नहीं, तो क्या एक दूसरे को प्रभावित करता है? क्यों नहीं? मेरे द्वारा यहां पोस्ट किए गए उत्तर पर एक टिप्पणी के जवाब में यह मुद्दा सामने आया । हालाँकि Google ने प्रासंगिक शब्दों को खोजते हुए कुछ भी उत्पन्न नहीं किया …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency 

मुझे हमेशा सिखाया गया है कि सीएलटी काम करता है जब आपने नमूना दोहराया है, प्रत्येक नमूना काफी बड़ा है। उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि मेरे पास 1,000,000 नागरिकों का देश है। सीएलटी के बारे में मेरी समझ यह है कि भले ही उनकी ऊंचाइयों का वितरण सामान्य नहीं …

12 sampling  central-limit-theorem 

जनसांख्यिकी और सेवा से यात्रा की गणना करने की कोशिश कर रहा है। डेटा बहुत तिरछा है। हिस्टोग्राम: qq भूखंड (बाएं लॉग है): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityऔर serviceकारक चर हैं। मुझे सभी चर के लिए कम p मान मिलता है, लेकिन मुझे .05 का निम्न r-squared भी …

12 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

मैं नामकरण के बारे में उत्सुक हूं: क्यों बाईं-तिरछी को नकारात्मक रूप से तिरछा और दाहिने-तिरछा कहा जाता है जिसे सकारात्मक रूप से तिरछा कहा जाता है?

12 terminology  skewness 

नेटवर्क मेटा-विश्लेषण या मिश्रित उपचार तुलना करने के लिए अब कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। सबसे अधिक इस्तेमाल किया और सुलभ वाले शायद निम्नलिखित हैं: एक बायेशियन ढांचे में : WinBUGS (जैसे जैक्सन एट अल ) में डिज़ाइन-बाय-ट्रीटमेंट इंटरैक्शन दृष्टिकोण ; WinBUGS (जैसे झाओ एट अल ) में पदानुक्रमित हाथ आधारित …

12 r  stata  sas  winbugs  network-meta-analysis 

एक तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक घटना की तारीख और समय को कैसे सांकेतिक शब्दों में बदलना है? मेरे पास निरंतर समय श्रृंखला नहीं है, लेकिन तारीख और समय के साथ कुछ घटनाएं हैं, और मैं किसी तरह की रुचि का विश्लेषण करता हूं। यह रुचि सुबह और शाम के …

12 neural-networks  deep-learning 

जब पेड़ों पर निर्णय लेने की बात आती है, तो क्या अनुमानित मूल्य प्रशिक्षण डेटा की सीमा के बाहर हो सकता है? उदाहरण के लिए, यदि प्रशिक्षण डेटा लक्ष्य श्रेणी की रेंज 0-100 है, जब मैं अपना मॉडल तैयार करता हूं और इसे किसी और चीज पर लागू करता हूं, …

12 regression  predictive-models  random-forest  cart 

अर्थात्, क्रमिक विश्लेषण करने के लिए (आप समय से पहले नहीं जानते कि आप वास्तव में कितना डेटा एकत्र करेंगे) लगातार तरीकों के साथ विशेष देखभाल की आवश्यकता होती है; जब तक पी-मान पर्याप्त रूप से छोटा नहीं हो जाता है या आत्मविश्वास अंतराल पर्याप्त रूप से छोटा नहीं हो …

12 bayesian  inference  philosophical  sequential-analysis 

मान लीजिए कि मेरे पास गैर-आवधिक समय श्रृंखला है। जाहिर है रुझान कम हो रहा है और मैं इसे कुछ परीक्षण ( पी-वैल्यू के साथ ) साबित करना चाहूंगा । मैं मूल्यों के बीच मजबूत अस्थायी (धारावाहिक) ऑटो-सहसंबंध के कारण क्लासिक रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करने में असमर्थ हूं। library(forecast) …

12 r  time-series 

पठन संकल्पों के साथ गहराई से आगे बढ़ते हुए, मैं डेप्थोंकैट परत के पार आया , प्रस्तावित इंसेप्शन मॉड्यूल का एक बिल्डिंग ब्लॉक , जो अलग-अलग आकार के कई दसियों के आउटपुट को जोड़ता है। लेखक इसे "फ़िल्टर कॉन्टेनेशन" कहते हैं। मशाल के लिए एक कार्यान्वयन प्रतीत होता है , …

12 neural-networks  torch  conv-neural-network 

मैं अजगर में स्किटिट-लर्न लाइब्रेरी के साथ काम कर रहा हूं। नीचे दिए गए कोड में, मैं संभावना का अनुमान लगा रहा हूं लेकिन मुझे नहीं पता कि आउटपुट कैसे पढ़ा जाए। परीक्षण डेटा from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF from sklearn import cross_validation X = np.array([[5,5,5,5],[10,10,10,10],[1,1,1,1],[6,6,6,6],[13,13,13,13],[2,2,2,2]]) y = np.array([0,1,1,0,1,2]) …

12 python  scikit-learn 

मैं इस दौरान LASSO (कम से कम पूर्ण संकोचन और चयन ऑपरेटर) का अध्ययन कर रहा हूं । मैं देख रहा हूं कि नियमितीकरण पैरामीटर के लिए इष्टतम मूल्य को क्रॉस सत्यापन द्वारा चुना जा सकता है। मैं रिज रिग्रेशन और कई तरीकों को भी देखता हूं जो नियमितीकरण को …

12 lasso  regularization  shrinkage 

बस अगर यह सामान्य रूप से वितरित किया गया है तो एक्स के अपेक्षित मूल्य को खोजने के लिए संभव है, यह देखते हुए कि निश्चित मूल्य से नीचे है (उदाहरण के लिए, औसत मूल्य से नीचे)।

12 normal-distribution  conditional-probability  expected-value