सांख्यिकी और बिग डेटा

के साथ चारों ओर खेलने के बोस्टन आवास डेटासेट और RandomForestRegressor(w / डिफ़ॉल्ट पैरामीटर) में scikit-जानने के लिए, मैं कुछ अजीब देखा: मतलब पार सत्यापन स्कोर में कमी आई के रूप में मैं 10 मेरे पार सत्यापन रणनीति के रूप में था इस प्रकार से परे परतों की संख्या में …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि जब आप टिप्पणियों की संख्या बढ़ाते हैं, तो दो (या अधिक) lognormal यादृच्छिक चर का योग एक lognormal वितरण से संपर्क करता है। मैंने ऑनलाइन देखा है और इससे संबंधित कोई परिणाम नहीं मिला है। स्पष्ट रूप से अगर और स्वतंत्र …

11 distributions  lognormal  convolution  sum 

मेरा प्रश्न आर के अंतर्निहित घातीय यादृच्छिक संख्या जनरेटर, फ़ंक्शन से प्रेरित है rexp()। जब तेजी से वितरित यादृच्छिक संख्याओं को उत्पन्न करने की कोशिश की जा रही है, तो कई पाठ्यपुस्तक इस विकिपीडिया पृष्ठ में उल्लिखित व्युत्क्रम परिवर्तन विधि की सिफारिश करती हैं । मुझे पता है कि इस …

11 r  simulation  random-generation  exponential  inverse-cdf 

मेरे पास वेतन का वितरण है और मैं पुरुषों और महिलाओं के लिए साधनों के अंतर की तुलना करना चाहता हूं। मुझे पता है कि दो साधनों की तुलना करने के लिए छात्र का टी-टेस्ट है, लेकिन एनोवा के सुझाव के बाद मुझे यह कहते हुए कुछ आलोचना मिली कि …

11 hypothesis-testing  anova  t-test 

R पैकेज mclustक्लस्टर मॉडल चयन के लिए BIC को मापदंड के रूप में उपयोग करता है। मेरी समझ से, सबसे कम BIC वाले मॉडल को अन्य मॉडलों पर चुना जाना चाहिए (यदि आप केवल केवल BIC के बारे में परवाह करते हैं)। हालाँकि, जब BIC मान सभी ऋणात्मक होते हैं, …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

मछली के घनत्व और मछली प्रजातियों की समृद्धि में अंतर को देखने के लिए मैं शोध कर रहा हूं जब दो अलग-अलग पानी के नीचे दृश्य जनगणना विधियों का उपयोग किया जाता है। मेरा डेटा मूल रूप से गणना डेटा था, लेकिन फिर आमतौर पर इसे मछली के घनत्व में …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

मान लें, मेरे पास एक क्लासिफायरियर है (यह किसी भी मानक क्लासिफायरिफायर हो सकता है जैसे नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए निर्णय पेड़, यादृच्छिक वन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन .. आदि)। library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # …

11 classification  supervised-learning 

हमारे प्रोफेसर गणित या कई रेखीय प्रतिगमन के ज्यामितीय प्रतिनिधित्व में नहीं मिल रहे हैं और इससे मुझे थोड़ा भ्रम हुआ है। एक तरफ इसे अभी भी कई रैखिक प्रतिगमन कहा जाता है , यहां तक ​​कि उच्च आयामों में भी। दूसरी ओर, अगर हमारे पास उदाहरण के लिए और …

11 multiple-regression  high-dimensional 

व्यक्तिगत स्तर के पैनल डेटा के साथ अंतर मॉडल में अंतर को निर्दिष्ट करने का सही तरीका क्या है? यहाँ सेटअप है: मान लें कि मेरे पास शहरों में व्यक्तिगत-स्तरीय पैनल डेटा कई वर्षों से एम्बेडेड है और उपचार शहर-वर्ष के स्तर पर भिन्न है। औपचारिक रूप से, चलो व्यक्ति …

11 econometrics  panel-data  fixed-effects-model  difference-in-difference 

मुझे आधे घंटे का डिमांड डेटा मिला है, जो एक बहु-मौसमी समय श्रृंखला है। मैं आर tbatsमें forecastपैकेज में इस्तेमाल किया , और इस तरह के परिणाम मिले: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) क्या इसका मतलब यह है कि श्रृंखला आवश्यक रूप से बॉक्स-कॉक्स परिवर्तन का उपयोग करने के …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

मैं सोच रहा था कि क्या अनुदैर्ध्य डेटा मॉडलिंग के लिए कोई मशीन सीखने की तकनीक (अनसुना) थी? मैंने हमेशा मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल (ज्यादातर गैर-रैखिक) का उपयोग किया है, लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या ऐसा करने के अन्य तरीके हैं (मशीन सीखने का उपयोग करके)। मशीन लर्निंग …

11 machine-learning  mixed-model 

मैं ऊर्जा और मौसम के भंडार के बीच एक मॉडल की तलाश कर रहा हूं। मेरे पास यूरोप के देशों के बीच खरीदे गए MWatt की कीमत है, और मौसम पर बहुत सारे मूल्य हैं (ग्रिब फाइलें)। 5 साल (2011-2015) की अवधि पर प्रत्येक घंटे। मूल्य / दिन यह प्रति …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

हाल ही में, हमने अवशिष्ट तंत्रिका नेट के उद्भव को देखा, जिसमें, प्रत्येक परत में एक कम्प्यूटेशनल मॉड्यूल और एक शॉर्टकट कनेक्शन होता है, जो परत को इनपुट को संरक्षित करता है जैसे कि ith लेयर का आउटपुट प्रदर्शित करता है: नेटवर्क अवशिष्ट सुविधाओं को निकालने की अनुमति देता है …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

मैंने पहले एक एमएल कोर्स लिया है, लेकिन अब जब मैं अपनी नौकरी में एमएल संबंधित परियोजनाओं के साथ काम कर रहा हूं, तो मैं वास्तव में इसे लागू करने के लिए काफी संघर्ष कर रहा हूं। मुझे यकीन है कि जो सामान मैं कर रहा हूं, उस पर पहले …

11 machine-learning  references  train  application 

मैं बैच नॉर्मलाइज़ेशन पेपर [1] पढ़ रहा था और इसमें एक सेक्शन था, जो एक उदाहरण से गुजरता है, यह दिखाने की कोशिश करता है कि क्यों नॉर्मलाइज़ेशन को ध्यान से करना पड़ता है। मैं ईमानदारी से समझ नहीं पा रहा हूं कि उदाहरण कैसे काम करता है और मैं …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network