सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं निरंतर परिणाम के साथ LASSO का उपयोग करते हुए कुछ उम्मीदवार भविष्यवाणियों पर मॉडल चयन करने की कोशिश कर रहा हूं। लक्ष्य सबसे अच्छा भविष्यवाणी प्रदर्शन के साथ इष्टतम मॉडल का चयन करना है, जो आमतौर पर एलएएसओ से ट्यूनिंग मापदंडों का एक समाधान पथ प्राप्त करने के बाद …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

मैं फीड-फॉरवर्ड एनएन का उपयोग कर रहा हूं। मैं अवधारणा को समझता हूं, लेकिन मेरा सवाल वजन के बारे में है। आप उनकी व्याख्या कैसे कर सकते हैं, अर्थात वे क्या प्रतिनिधित्व करते हैं या वे कैसे अविनाशी हो सकते हैं (बस कार्य गुणांक के बगल में)? मुझे "वज़न का …

11 neural-networks  weights 

क्या किसी ने यह सत्यापित करने की कोशिश की है कि ElasticNetपायथन glmnetमें आर -ए- नेट के साथ एक लोचदार नेट मॉडल फिट करना और उसी डेटा सेट पर आर में समान अंकगणितीय परिणाम उत्पन्न करता है? मैं मापदंडों के कई संयोजनों के साथ प्रयोग कर रहा हूं (चूंकि दोनों …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

मैं आर में मॉडल औसत का उपयोग करके कुछ डेटा के अपने विश्लेषण से रिपोर्ट करने और समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैं दिए गए चर पर माप की विधि के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए निम्नलिखित स्क्रिप्ट का उपयोग कर रहा हूं: यहां डेटासेट है: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 फिट …

11 r  model-averaging 

गाऊसी प्रक्रिया का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है, विशेष रूप से अनुकरण में। यह ज्ञात है कि कम्प्यूटेशनल मांग अधिक है ( )।0 ( एन3)0(n3)0(n^3) क्या उन्हें लोकप्रिय बनाता है? उनके मुख्य और छिपे हुए फायदे क्या हैं? पैरामीट्रिक मॉडल के बजाय उनका उपयोग क्यों किया जाता है …

11 gaussian-process 

मैं एक ऐसी पुस्तक की तलाश में हूं जो संभाव्यता सिद्धांत की गहरी, कठोर कवरेज प्रदान करती है, लेकिन एक सामग्री पर जोर देने के साथ जो ज्यादातर गणित विभाग के बाहर उपयोगी होती है। मैंने सुना है "संभावना का सिद्धांत: अन्वेषण और अनुप्रयोग" बहुत अच्छा है, लेकिन मैं कुछ …

11 probability  self-study  references 

स्केल किए गए विचलन, जिसे D = 2 * के रूप में परिभाषित किया गया है (संतृप्त मॉडल की लॉग-लाइबिलिटी, फिट किए गए मॉडल की लॉग-लाइबिलिटी), अक्सर GLM मॉडल में अच्छाई-से-फिट होने के उपाय के रूप में उपयोग किया जाता है। प्रतिशत विचलन को समझाया गया, जिसे [D (शून्य मॉडल) …

11 goodness-of-fit  zero-inflation  deviance 

Let साथ स्वतंत्र बर्नौली यादृच्छिक चर का एक क्रम हो सेट करें दिखाएँ कि वितरण में मानक सामान्य चर के लिए के रूप में परिवर्तित होता है, अनंत को जाता है।{Xn:n≥1}{Xn:n≥1}\{X_n:n\ge1\}P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P\{X_k=1\}=1-P\{X_k=0\}=\frac{1}{k}.Sn=∑k=1n(Xk−1k), B2n=∑k=1nk−1k2Sn=∑k=1n(Xk−1k), Bn2=∑k=1nk−1k2S_n=\sum^{n}_{k=1}\left(X_k-\frac{1}{k}\right), \ B_n^2=\sum^{n}_{k=1}\frac{k-1}{k^2}SnBnSnBn\frac{S_n}{B_n}ZZZnnn मेरा प्रयास ल्यपुनोव CLT का उपयोग करना है, इसलिए हमें यह दिखाने की आवश्यकता है …

11 probability  convergence  central-limit-theorem 

यह शब्द अपने आप को Google के लिए एक कठिन विषय है क्योंकि एक खोज में शब्द अनुकूलन और स्टोकेस्टिक एक होने के कारण लगभग स्वचालित रूप से स्टोचस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन की खोज में चूक करते हैं। लेकिन मैं वास्तव में जानना चाहता हूं कि कंप्यूटर मॉडल के अनुकूलन के लिए …

11 optimization  stochastic-processes 

मैं क्यू-लर्निंग में क्यू-मूल्य को अनुमानित करने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं जैसे कि क्यू-लर्निंग में न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करते हुए प्रश्न । जैसा कि पहले उत्तर में सुझाव दिया गया है, मैं आउटपुट लेयर के लिए एक रैखिक सक्रियण फ़ंक्शन …

11 neural-networks  reinforcement-learning 

कागज यहाँ है । रोलआउट नीति ... एक रैखिक सॉफ्टमैक्स नीति है जो तेज, वृद्धिशील रूप से गणना, स्थानीय पैटर्न-आधारित सुविधाओं पर आधारित है ... मुझे समझ में नहीं आ रहा है कि रोलआउट नीति क्या है, और यह कैसे एक चाल का चयन करने के नीति नेटवर्क से संबंधित …

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games 

मैं एसवीएम और एसवीआर के बारे में मूल बातें जानता हूं, लेकिन फिर भी मुझे नहीं मिलता है कि एसवीआर में फिट होने वाले हाइपरप्लेन को खोजने की समस्या कैसे होती है। दूसरा, मैंने SVR में सहिष्णुता के मार्जिन के रूप में प्रयुक्त बारे में कुछ पढ़ा । इसका क्या …

11 regression  machine-learning  svm 

मुझे Word2Vec एल्गोरिथ्म के स्किप-ग्राम मॉडल को समझने में समस्या हो रही है। निरंतर बैग में शब्दों को देखना आसान है कि संदर्भ शब्द तंत्रिका नेटवर्क में "फिट" कैसे हो सकते हैं, क्योंकि आप मूल रूप से इनपुट मैट्रिक्स डब्ल्यू के साथ एक-गर्म एन्कोडिंग अभ्यावेदन के प्रत्येक को गुणा करने …

11 neural-networks  deep-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings 

यह आदर्श मामला माना जाता है जिसमें श्रेणियों को अंतर्निहित संभावना संरचना पूरी तरह से जानी जाती है। बेयस क्लासिफायर के साथ ऐसा क्यों है कि हम सबसे अच्छा प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं जो हासिल किया जा सकता है? इसके लिए औपचारिक प्रमाण / स्पष्टीकरण क्या है? जैसा कि …

11 probability  classification  bayesian  bayes 

मैं वस्तुओं का एक डिटेक्टर बनाने की कोशिश कर रहा हूं जो बहुत कम (छवियों में) होता है, एक स्लाइडिंग / रिसाइज्ड विंडो में लागू सीएनएन बाइनरी क्लासिफायरियर का उपयोग करने की योजना है। मैंने संतुलित 1: 1 पॉजिटिव-निगेटिव ट्रेनिंग और टेस्ट सेट का निर्माण किया है (क्या इस तरह …

11 logistic  classification  unbalanced-classes  loss-functions