सांख्यिकी और बिग डेटा

समय श्रृंखला विश्लेषण को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (रैखिक प्रतिगमन के विपरीत) क्यों नहीं माना जाता है। प्रतिगमन और समय श्रृंखला विश्लेषण दोनों पूर्वानुमान विधियां हैं। तो उनमें से एक को एक लर्निंग एल्गोरिदम क्यों माना जाता है लेकिन दूसरे को नहीं?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

मैं एक नकली आनुवांशिकी समस्या में फिशर के सटीक परीक्षण को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन पी-मान सही करने के लिए तिरछा दिखाई देते हैं। एक जीवविज्ञानी होने के नाते, मुझे लगता है कि मैं हर सांख्यिकीविद् के लिए कुछ स्पष्ट याद कर रहा हूं, इसलिए मैं …

12 p-value  fishers-exact 

मैं पूर्व वितरणों पर पढ़ रहा हूं और मैंने जेफरीज़ की गणना अज्ञात माध्य और अज्ञात विचरण के साथ सामान्य रूप से वितरित यादृच्छिक चर के नमूने के लिए की है। मेरी गणना के अनुसार, निम्नलिखित के लिए जेफ्रेय्स पहले रखती है: यहाँ,मैंफिशर की सूचना मैट्रिक्स हूँ।पी ( μ , …

12 bayesian  normal-distribution  prior  jeffreys-prior 

निम्नलिखित mtcarsडेटासेट से बनाया गया एक मॉडल है : > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

मैं पदयात्रा का पता लगाने वाले कार्य को हल करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं बाइनरी क्लैसिफर को दो श्रेणियों सकारात्मकता - लोगों, नकारात्मक - पृष्ठभूमि पर प्रशिक्षित करता हूं। मेरे पास डाटासेट है: सकारात्मक संख्या = 3752 नकारात्मक की संख्या = 3800 मैं ट्रेन \ टेस्ट स्प्लिट …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

मैं एक निरंतर प्रतिक्रिया (लक्ष्य) बाइनरी चर के संबंध में और एक पैरामीटर के रूप में अधिकतम अंतराल के साथ निरंतर चर की इष्टतम बीनिंग विधि (विवेक) की तलाश कर रहा हूं। उदाहरण: मेरे पास "ऊंचाई" (अंक निरंतर) और "has_back_pains" (बाइनरी) चर वाले लोगों की टिप्पणियों का एक सेट है। …

12 r  dataset  optimization  discrete-data  binning 

इस पृष्ठ के उदाहरणों से पता चलता है कि साधारण प्रतिगमन बाहरी तौर पर प्रभावित होता है और इसे मजबूत प्रतिगमन की तकनीकों से दूर किया जा सकता है: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ । मेरा मानना ​​है कि lmrob और ltsReg अन्य मजबूत प्रतिगमन तकनीकें हैं। साधारण प्रतिगमन (lm) करने के बजाय हर …

12 regression  multiple-regression  robust 

मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि कैसे कलामन फ़िल्टर का उपयोग टाइम सीरीज़ डेटा में गुम मूल्यों को लागू करने के लिए किया जा सकता है। क्या यह तब भी लागू होता है जब कुछ लगातार समय बिंदु गायब होते हैं? मुझे इस विषय पर बहुत कुछ नहीं मिल …

12 data-imputation  kalman-filter 

डेटा से व्याख्यान श्रृंखला लर्निंग में , प्रोफेसर का उल्लेख है कि वीसी आयाम मॉडल जटिलता को मापता है कि किसी दिए गए मॉडल कितने बिंदुओं को चकनाचूर कर सकता है। तो यह वर्गीकरण मॉडल के लिए पूरी तरह से अच्छी तरह से काम करता है, जहां हम एन बिंदुओं …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

मान लें कि हमारे पास एक यादृच्छिक वेक्टर , जो वितरण घनत्व से संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन । यदि हम इसे प्राप्त करने के लिए इसे पूर्ण-श्रेणी मैट्रिक्स से बदलते हैं , तो का घनत्व द्वारा दिया जाता है।X⃗ ∈RnX→∈Rn\vec{X} \in \mathbb{R}^nfX⃗ (x⃗ )fX→(x→)f_\vec{X}(\vec{x})n×nn×nn \times nAAAY⃗ =AX⃗ Y→=AX→\vec{Y} = A\vec{X}Y⃗ Y→\vec{Y}fY⃗ …

12 references  random-variable  pdf  linear 

ओवरफिटिंग से बचने के लिए लोग रेगुलराइजेशन टर्म (मॉडल के मापदंडों के वर्ग योग के समानुपातिक) को रेगुलराइजेशन पैरामीटर के साथ लीनियर रिग्रेशन की लागत फ़ंक्शन के साथ जोड़ते हैं । इस पैरामीटर है λ एक lagrange गुणक के रूप में एक ही? तो क्या लैगेंज मल्टीप्लायर की विधि के …

12 regression  optimization  regularization 

मैं एक खिलौना उत्तरजीविता (घटना के लिए समय) डेटा बनाना चाहता हूं जो सही सेंसर है और आनुपातिक खतरों और निरंतर आधारभूत खतरे के साथ कुछ वितरण का पालन करता है। मैंने डेटा निम्नानुसार बनाया है, लेकिन मैं अनुमानित जोखिम अनुपात प्राप्त करने में असमर्थ हूं जो नकली डेटा के …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

चलो ~ और ~ दी वितरण के साथ दो स्वतंत्र यादृच्छिक चर हो। का वितरण क्या है ?XXXU(0,2)U(0,2)U(0,2)YYYU(−10,10)U(−10,10)U(-10,10)V=XYV=XYV=XY मैंने यह जानकर, समझाने की कोशिश की है h(v)=∫y=+∞y=−∞1yfY(y)fX(vy)dyh(v)=∫y=−∞y=+∞1yfY(y)fX(vy)dyh(v) = \int_{y=-\infty}^{y=+\infty}\frac{1}{y}f_Y(y) f_X\left (\frac{v}{y} \right ) dy हम यह भी जानते हैं कि , fY(y)=120fY(y)=120f_Y(y) = \frac{1}{20} h(v)=120∫y=10y=−101y⋅12dyh(v)=120∫y=−10y=101y⋅12dyh(v)= \frac{1}{20} \int_{y=-10}^{y=10} \frac{1}{y}\cdot \frac{1}{2}dy h(v)=140∫y=10y=−101ydyh(v)=140∫y=−10y=101ydyh(v)=\frac{1}{40}\int_{y=-10}^{y=10} …

12 distributions  random-variable 

मान लीजिए कि मैं अंतराल से यादृच्छिक संख्याओं का एक सेट उत्पन्न करना चाहता हूं (a, b)। उत्पन्न अनुक्रम में यह गुण भी होना चाहिए कि यह क्रमबद्ध है। मैं इसे हासिल करने के दो तरीके सोच सकता हूं। आज्ञा देना nलंबाई की अनुक्रम उत्पन्न किया जाना है। पहला एल्गोरिथम: …

12 random-generation 

क्या कोई मिश्रित मॉडल और रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण के बीच अंतर बता सकता है? (मेरे पास आँकड़ों का बहुत सीमित ज्ञान है।)

12 regression  mixed-model