सांख्यिकी और बिग डेटा

मुझे नहीं लगता कि सभी डीप लर्निंग मॉडल्स का एक ही जवाब हो सकता है। गहरे शिक्षण मॉडल में से कौन-से पैरामीट्रिक हैं और कौन-से गैर पैरामीट्रिक हैं और क्यों?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

मैं (अध्याय 13 "सहप्रसरण में एडवेंचर्स" पढ़ने शानदार ) पुस्तक सांख्यिकीय पुनर्विचार रिचर्ड McElreath द्वारा जहां वह निम्नलिखित श्रेणीबद्ध मॉडल प्रस्तुत करता है: ( Rसहसंबंध मैट्रिक्स है) लेखक बताते हैं कि LKJcorrपूर्व में कमजोर सूचनात्मक है जो सहसंबंध मैट्रिक्स के लिए नियमितीकरण के रूप में काम करता है। लेकिन ऐसा …

12 regression  self-study  correlation  prior  hierarchical-bayesian 

नमूना आकार बढ़ने के साथ पी-मान और केएस-परीक्षण के आंकड़े क्यों घटते हैं? उदाहरण के रूप में इस पायथन कोड को लें: import numpy as np from scipy.stats import norm, ks_2samp np.random.seed(0) for n in [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]: x = norm(0, 4).rvs(n) y = norm(0, 4.1).rvs(n) print …

12 python  p-value  goodness-of-fit  intuition  scipy 

जब मैं अधिकतम संभावना अनुमान का अध्ययन कर रहा हूं, अधिकतम संभावना अनुमान में अनुमान लगाने के लिए, हमें विचरण को जानना होगा। विचरण का पता लगाने के लिए, मुझे क्रैमर के राव लोअर बाउंड को जानने की आवश्यकता है, जो वक्रता पर दूसरे व्युत्पन्न के साथ एक हेसियन मैट्रिक्स …

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining 

मैं निम्न-श्रेणी कर्नेल aproximation के लिए Nyström विधि के बारे में पढ़ रहा हूं। इस पद्धति को स्किकिट-लर्न [1] में लागू किया गया है, जो कि डेटा सैंपल को कर्नेल फीचर मैपिंग के निम्न-श्रेणी के सन्निकटन के रूप में पेश करता है। मेरे ज्ञान के सर्वश्रेष्ठ के लिए, एक प्रशिक्षण …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

मेरा मानना ​​है कि इस सवाल का शीर्षक यह सब कहता है।

12 clustering  k-means  high-dimensional 

मैं कुछ परेशानी मार्कोव श्रृंखला संपत्ति को समझने की है अलघुकरणीय । इरेड्यूसिबल का अर्थ है कि स्टोकेस्टिक प्रक्रिया "किसी भी राज्य से किसी भी राज्य में जा सकती है"। लेकिन क्या यह परिभाषित करता है कि क्या यह राज्य से राज्य जा सकता है, या नहीं जा सकता है?iiijjj …

12 stochastic-processes  markov-process 

विकिपीडिया कहता है कि: कुलपति आयाम अंक के सबसे बड़े सेट की कार्डिनैलिटी है जो एक एल्गोरिथ्म चकनाचूर कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक रैखिक क्लासिफायरियर में कार्डिनैलिटी n + 1 है। मेरा सवाल यह है कि हम क्यों परवाह करते हैं? अधिकांश डेटासेट जो आप रैखिक वर्गीकरण करते …

12 classification  algorithms  vc-dimension 

मुझे 6 वर्गों के साथ एक समस्या है। इसलिए मैं एक मल्टीस्केलर क्लासिफायर का निर्माण करता हूं, जो निम्नानुसार है: प्रत्येक वर्ग के लिए, मेरे पास एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफायरियर है, जो वन बनाम ऑल का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि मेरे पास 6 अलग-अलग क्लासिफायरियर हैं। मैं …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

मैं निर्णय स्टंप का उपयोग करके Adaboost को लागू करना चाहता हूं। क्या Adaboost के प्रत्येक पुनरावृत्ति में हमारे डेटा सेट की सुविधाओं के रूप में कई निर्णय स्टंप करना सही है? उदाहरण के लिए, यदि मेरे पास 24 विशेषताओं वाला डेटा सेट है, तो क्या मुझे प्रत्येक पुनरावृत्ति में …

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

जब कोई कहता है कि एक डेटा 128 और 4000 के बीच एक समान रूप से वितरण से नमूना है, तो इसका क्या मतलब है? समान रूप से वितरण से नमूना लेने के लिए अलग कैसे? इस पेपर को देखें: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf धन्यवाद!

12 machine-learning  distributions  uniform 

जहाँ तक मुझे पता है, दोनों ऑटोएन्कोडर्स और टी-एसएनई का उपयोग नॉनलाइनियर डायनेमिटी में कमी के लिए किया जाता है। उनके बीच क्या अंतर हैं और मुझे एक बनाम दूसरे का उपयोग क्यों करना चाहिए?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

क्या यह अलग प्रकार का वितरण है (EX: द्विपद, बर्नौली, बहुपद) या किसी भी वितरण को इस तरह से दर्शाया जा सकता है। क्या कोई सरल उदाहरण के साथ विस्तृत कर सकता है

12 probability  distributions 

मेरे पास कई लापता मूल्यों के साथ एक चिड़ियाघर श्रृंखला है। मैंने पढ़ा है कि auto.arimaइन लापता मूल्यों को लागू कर सकता है? क्या कोई मुझे सिखा सकता है कि यह कैसे करना है? आपका बहुत बहुत धन्यवाद! यह मैंने कोशिश की है, लेकिन सफलता के बिना: fit <- auto.arima(tsx) …

12 arima 

मैंने पढ़ा है कि समय श्रृंखला के लिए आर-स्क्वेर का उपयोग करना उचित नहीं है क्योंकि एक समय श्रृंखला के संदर्भ में (मुझे पता है कि अन्य संदर्भ हैं) आर-स्क्वायर्ड अब अद्वितीय नहीं है। ऐसा क्यों है? मैंने इसे देखने की कोशिश की, लेकिन मुझे कुछ नहीं मिला। आमतौर पर …

12 regression  time-series  r-squared