सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं समझता हूँ कि स्वतंत्र प्रेक्षणों का एक सेट दिया गया है अधिकतम संभावना अनुमानक (या, समतुल्य रूप, फ्लैट के साथ मानचित्र / वर्दी पहले) कि पहचान करता मापदंडों \ mathbf {θ} कि मॉडल वितरण उत्पादन P_ {मॉडल} \ बाएँ (\, \ cdot \;; \ mathbf {c} \ right) जो …

12 maximum-likelihood  deep-learning  cross-entropy 

हमें किन स्थितियों में t-SNE (डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के अलावा) का उपयोग करना चाहिए? टी-एसएनई का उपयोग आयामीता में कमी के लिए किया जाता है। इस प्रश्न का उत्तर बताता है कि t-SNE का उपयोग केवल विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाना चाहिए और हमें इसे क्लस्टरिंग के लिए उपयोग नहीं करना …

12 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne 

एक साल के बाद स्नातक स्तर की पढ़ाई स्कूल में, "भारित कम से कम वर्गों" की मेरी समझ निम्नलिखित है: , कुछ डिजाइन मैट्रिक्स, \ " boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p एक पैरामीटर वेक्टर, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n …

12 r  linear-model  weighted-regression 

बिशप में पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग मैं निम्नलिखित, बस प्रायिकता घनत्व के बाद पढ़ने के लिए p(x∈(a,b))=∫bap(x)dxp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x पेश किया गया: चर के एक nonlinear परिवर्तन के तहत, एक संभाव्यता घनत्व एक साधारण कार्य से अलग रूप से परिवर्तित हो जाता है, जो कि जेकोबियन कारक है। उदाहरण के लिए, …

12 machine-learning  probability 

हाल ही में मैंने XGBoost एल्गोरिदम की समीक्षा की है और मैंने देखा है कि यह एल्गोरिथ्म प्रशिक्षण चरण में लापता डेटा (बिना आवेग के) को संभाल सकता है। मैं सोच रहा था कि क्या XGboost लापता डेटा (बिना आवेग के) को संभाल सकता है जब इसका उपयोग नई टिप्पणियों …

12 machine-learning  missing-data  data-imputation  xgboost 

मैंने देखा है कि यादृच्छिक वन प्रतिगमन मॉडल बनाते समय, कम से कम R, अनुमानित मूल्य कभी भी प्रशिक्षण डेटा में देखे गए लक्ष्य चर के अधिकतम मूल्य से अधिक नहीं होता है। एक उदाहरण के रूप में, नीचे दिए गए कोड को देखें। मैं डेटा के mpgआधार पर अनुमान …

12 r  random-forest 

मैं भूवैज्ञानिक गणनाओं, एंडरसन (1976) में मोंटे कार्लो विधि द्वारा लेख त्रुटि प्रसार पढ़ रहा हूं और कुछ ऐसा है जो मुझे काफी समझ में आता है। कुछ मापा डेटा और एक प्रोग्राम जो इसे संसाधित करता है और किसी दिए गए मान को लौटाता है। लेख में, इस कार्यक्रम …

12 bootstrap  monte-carlo  error 

मैं आर में MYDATA की सामान्यता का परीक्षण करने के लिए कोलमोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण का उपयोग करने जा रहा हूं। यह एक उदाहरण है कि मैं क्या करता हूं ks.test(MYDATA,"pnorm",mean(MYDATA),sd(MYDATA)) यहाँ परिणाम आर मुझे देता है: data: MYDATA D = 0.13527, p-value = 0.1721 alternative hypothesis: two-sided Warning message: In ks.test(MYDATA, …

12 kolmogorov-smirnov  ties 

LASSO और अनुकूली LASSO दो अलग चीजें हैं, है ना? (मुझे करने के लिए, दंड अलग दिखता है, लेकिन मैं अभी जाँच कर रहा हूँ कि क्या मुझे कुछ याद है।) जब आप आम तौर पर लोचदार नेट के बारे में बात करते हैं, तो विशेष मामला LASSO या अनुकूली …

12 lasso  glmnet  elastic-net  oracle 

अक्सर मुझे लगता है कि लेखक "लॉग अंतर" मॉडल का अनुमान लगाते हैं, उदाहरण के लिए लॉग( yटी) - लॉग( yटी - 1) = लॉग( yटी/ यटी - 1) = α + βएक्सटीlog⁡(yt)−log⁡(yt−1)=log⁡(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t मैं मानता हूँ यह संबंधित के लिए उपयुक्त है …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

मैं एक univariate घनत्व से नमूना लेना चाहता लेकिन मैं केवल संबंध जानता हूं:चएक्सfXf_X चएक्स( x ) = ∫चएक्स| Y( x | y) चY( y) dy।fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. मैं MCMC (सीधे अभिन्न प्रतिनिधित्व पर) के उपयोग से बचना चाहता हूं और, चूंकि और से नमूना लेना …

12 sampling  conditional-probability  monte-carlo  marginal 

कई सारांश आँकड़े हैं। जब आप एक वितरण के प्रसार का वर्णन करना चाहते हैं तो आप मानक विचलन या गिन्नी गुणांक के लिए उपयोग कर सकते हैं । मुझे पता है कि मानक विचलन केंद्रीय प्रवृत्ति, मतलब से विचलन, और Gini फैलाव के एक सामान्य माप पर आधारित है। …

12 standard-deviation  descriptive-statistics  gini 

मैं अजगर स्किट-लर्न मैनुअल में रिग्रेशन मेट्रिक्स के बारे में पढ़ रहा था और भले ही उनमें से हर एक का अपना सूत्र हो, मैं सहजता से नहीं बता सकता कि और विचरण स्कोर में क्या अंतर है और इसलिए जब एक या दूसरे का मूल्यांकन करना हो मेरे मॉडल।R2R2R^2

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

पीजी पर। 34 सांख्यिकीय शिक्षा का परिचय : \newcommand{\Var}{{\rm Var}} हालांकि गणितीय प्रमाण इस पुस्तक के दायरे से बाहर है, यह दिखाने के लिए कि उम्मीद परीक्षण एमएसई, किसी दिए गए मूल्य के लिए संभव है x0x0x_0 :, हमेशा तीन मौलिक मात्रा की राशि में विघटित किया जा सकता है …

12 machine-learning  variance 

मैं (डीप) सुदृढीकरण लर्निंग (आरएल) में रुचि रखता हूं । इस क्षेत्र में गोता लगाने से पहले मुझे गेम थ्योरी (जीटी) में एक कोर्स करना चाहिए ? जीटी और आरएल कैसे संबंधित हैं?

12 deep-learning  reinforcement-learning  game-theory