सांख्यिकी और बिग डेटा

उदाहरण के लिए, मान लें कि हम किसी व्यक्ति की तस्वीर के आधार पर एक आयु अनुमानक का निर्माण कर रहे हैं। नीचे हम दो लोग सूट में हैं, लेकिन पहला वाला दूसरे से स्पष्ट रूप से छोटा है। (स्रोत: tinytux.com ) इसमें बहुत सारी विशेषताएं हैं जो इसका मतलब …

11 neural-networks  computer-vision 

यह सवाल यहां मार्टिज़न के जवाब से प्रेरित है । मान लीजिए कि हम एक पैरामीटर परिवार के लिए एक द्विपद या पॉइसन मॉडल की तरह जीएलएम फिट करते हैं और यह एक पूर्ण संभावना प्रक्रिया है (जैसा कि कहने के लिए विरोध किया जाता है, क्वासिपोइसन)। फिर, विचरण माध्य …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

यूनीवेट रिग्रेशन सेटिंग्स में, हम मॉडल करने की कोशिश करते हैं y= एक्सβ+ n o i s ey=Xβ+noisey = X\beta +noise जहाँ वेक्टर का वेक्टर और भविष्यवक्ताओं के साथ डिजाइन मैट्रिक्स । समाधान । एन एक्स ∈ आर एन × मीटर मीटर β 0 = ( एक्स टी एक्स ) …

11 regression  multivariate-analysis  multivariate-regression 

मैं कुछ बिंदुओं पर देखा है दूसरे के लिए सम्मान के साथ एक संभावना माप की रेडॉन-Nikodym व्युत्पन्न का उपयोग, सबसे विशेष रूप से Kullback-Leibler विचलन, जहां यह कुछ मनमाना पैरामीटर के लिए एक मॉडल की संभावना उपाय के व्युत्पन्न है में θθ\theta साथ असली पैरामीटर के संबंध में θ0θ0\theta_0 …

11 mathematical-statistics  kullback-leibler  derivative  measure-theory 

मैं इस नोटबुक को देख रहा था , और मैं इस कथन से हैरान हूँ: जब हम सामान्यता के बारे में बात करते हैं तो हमारा मतलब यह है कि डेटा को सामान्य वितरण की तरह देखना चाहिए। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि कई सांख्यिकीय परीक्षण इस पर भरोसा करते हैं …

11 mathematical-statistics  normal-distribution 

मेरे पास एक ही Y और तीन-स्तरीय X के दो रजिस्टर हैं। कुल मिलाकर n = 15, प्रत्येक समूह या X के स्तर में n = 5 के साथ। पहला प्रतिगमन X को श्रेणीगत के रूप में मानता है, संकेतक चर को स्तर 2 और 3 के रूप में निर्दिष्ट …

11 regression  anova 

यहाँ कुछ मैंने इयान गुडफेलो की पुस्तक डीप लर्निंग में पढ़ा है । तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में, "L2 पैरामीटर मानक जुर्माना आमतौर पर वजन क्षय के रूप में जाना जाता है। यह नियमितीकरण रणनीति मूल [...] के करीब वजन ड्राइव करती है। अधिक सामान्यतः, हम किसी भी विशिष्ट बिंदु …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization 

मैं अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना में तंत्रिका नेटवर्क की उनकी समझ और उनके लाभों में सुधार करना चाहता हूं। मेरी समझ नीचे है और मेरा प्रश्न है: क्या आप मेरी समझ को सही और पूरक कर सकते हैं? :) मेरी समझ: (1) कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क = एक फ़ंक्शन, …

11 regression  machine-learning 

अगर मेरे पास दो स्वतंत्र यादृच्छिक चर X और Y हैं, तो X और उत्पाद XY के बीच क्या संबंध है? यदि यह अज्ञात है, तो मुझे कम से कम यह जानने में दिलचस्पी होगी कि एक्स और वाई के विशिष्ट मामले में शून्य का मतलब सामान्य है, अगर इसे …

11 correlation 

मैं बहुत मानक तरीके से कलमन फ़िल्टर का उपयोग कर रहा हूं। सिस्टम को राज्य समीकरण xt+1=Fxt+vt+1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1} और अवलोकन समीकरण द्वारा दर्शाया जाता हैyt=Hxt+Azt+wtyt=Hxt+Azt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} । पाठ्यपुस्तकें सिखाते हैं कि Kalman फिल्टर लागू करने और "एक कदम आगे प्राप्त करने के बाद एक्स टी | t - 1x^t|t−1x^t|t−1\hat{x}_{t|t-1} (या "फ़िल्टर किए …

11 likelihood  kalman-filter 

परिकल्पना परीक्षण एक वर्गीकरण समस्या के समान है। तो कहते हैं, हमारे पास अवलोकन (विषय) के लिए 2 संभावित लेबल हैं - दोषी बनाम गैर-दोषी। बता दें कि नॉन-गिल्टी अशक्त परिकल्पना है। यदि हम एक वर्गीकरण दृष्टिकोण से समस्या को देखते हैं तो हम एक क्लासिफायर ट्रेन करेंगे जो डेटा …

11 probability  hypothesis-testing  classification  p-value 

मैं एक भौतिक विज्ञान का छात्र हूँ जो मशीन लर्निंग / डेटा साइंस का अध्ययन कर रहा है, इसलिए मुझे इस प्रश्न के लिए किसी भी संघर्ष को शुरू करने का मतलब नहीं है :) हालाँकि, किसी भी भौतिकी स्नातक कार्यक्रम का एक बड़ा हिस्सा प्रयोगशालाओं / प्रयोगों को करना …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

मुझे पता है कि मीन साथ एक अनुक्रम कैसे उत्पन्न होता है । उदाहरण के लिए, मतलाब में, यदि मैं की लंबाई के एक क्रम उत्पन्न करना चाहता हूं, तो यह है:0 ± 1 10000±1±1\pm 1000±1±1\pm 1100001000010000 2*(rand(1, 10000, 1)<=.5)-1 हालांकि, कैसे मतलब के साथ एक अनुक्रम उत्पन्न करने के …

11 distributions  sampling  random-generation 

संयुक्त एन्ट्रापी के बारे में परस्पर जानकारी: 0 ≤ मैं( एक्स), वाई)एच( एक्स), वाई)≤ १0≤मैं(एक्स,Y)एच(एक्स,Y)≤1 0 \leq \frac{I(X,Y)}{H(X,Y)} \leq 1 के रूप में परिभाषित किया जा सकता है: "X से Y तक जानकारी का एक टुकड़ा संप्रेषित करने की संभावना"? मुझे इतना भोला होने के लिए खेद है, लेकिन मैंने …

11 information-theory  mutual-information 

रिज या लैस्सो में नियमितीकरण पैरामीटर लैम्ब्डा को चुनने में अनुशंसित विधि लैम्ब्डा के विभिन्न मूल्यों की कोशिश करना है, सत्यापन सेट में त्रुटि को मापना और अंत में लैम्बडा के उस मूल्य को चुना जो सबसे कम त्रुटि देता है। यह मेरे लिए क्लैट नहीं है यदि फ़ंक्शन f …

11 cross-validation  error  regularization  validation  optimization