सांख्यिकी और बिग डेटा

मैंने TensorFlow में एक साधारण MLP लिखा है जो XOR-Gate मॉडलिंग कर रहा है । के लिए: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] यह निम्नलिखित उत्पादन करना चाहिए: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] नेटवर्क में एक इनपुट परत, एक छिपी हुई परत और 2, 5 …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning 

"डेटा के साथ झूठ" करने का एक सामान्य तरीका वाई-अक्ष पैमाने का उपयोग करना है जो ऐसा लगता है जैसे कि परिवर्तन वास्तव में वे जितना महत्वपूर्ण हैं उससे अधिक महत्वपूर्ण हैं। जब मैं वैज्ञानिक प्रकाशनों, या छात्रों की लैब रिपोर्टों की समीक्षा करता हूं, तो मैं अक्सर इस "डेटा …

45 data-visualization 

अल रहीमी ने हाल ही में एनआईपीएस 2017 में एक बहुत ही उत्तेजक बात की है जिसमें वर्तमान मशीन लर्निंग की तुलना कीमिया से की गई है। उनका एक दावा यह है कि हमें सैद्धांतिक घटनाक्रमों को वापस लाने की जरूरत है, जिसमें साधारण प्रमेयों को आधारभूत परिणाम साबित करना …

45 machine-learning  deep-learning  theory 

समर्थन वेक्टर मशीन का उपयोग करते समय, क्या आरबीएफ जैसे रैखिक कर्नेल बनाम नॉनलाइनियर कर्नेल चुनने पर कोई दिशानिर्देश हैं? मैंने एक बार सुना है कि गैर-रैखिक कर्नेल अच्छी तरह से प्रदर्शन नहीं करता है, क्योंकि सुविधाओं की संख्या बड़ी है। क्या इस मुद्दे पर कोई संदर्भ हैं?

45 machine-learning  classification  svm  references  kernel-trick 

मैंने अपने रैखिक मॉडल वर्ग में सीखा कि यदि दो भविष्यवाणियों को सहसंबंधित किया जाता है और दोनों को एक मॉडल में शामिल किया जाता है, तो एक महत्वहीन होगा। उदाहरण के लिए, एक घर के आकार और बेडरूम की संख्या सहसंबद्ध हैं। जब इन दो भविष्यवक्ताओं का उपयोग करके …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

मुझे पता है कि मैं लॉजिस्टिक प्रतिगमन की मेरी समझ में कुछ याद कर रहा हूं, और वास्तव में किसी भी मदद की सराहना करेगा। जहां तक ​​मैं इसे समझता हूं, लॉजिस्टिक रिग्रेशन मानता है कि इनपुट्स दिए गए '1' परिणाम की संभावना, इनपुट का एक रैखिक संयोजन है, एक …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

मैं विभिन्न देशों में मृत्यु दर (प्रति 1000 पीपीएल) के रुझानों को दिखाने के लिए एक ग्राफ बना रहा हूं और कहानी जो कि कथानक से आनी चाहिए, वह यह है कि जर्मनी (हल्की नीली रेखा) एकमात्र है जिसका चलन 1932 के बाद बढ़ रहा है। मेरी पहली (मूल) कोशिश …

45 data-visualization 

अर्थशास्त्र के क्षेत्र में (मुझे लगता है) हमारे पास नियमित रूप से समय श्रृंखला और पॉइसन के लिए ARIMA और GARCH है, मॉडलिंग बिंदु प्रक्रियाओं के लिए हॉक्स है, इसलिए अनियमित समय (असमान रूप से) के लिए मॉडलिंग के प्रयासों के बारे में कैसे - (कम से कम) किसी भी …

45 time-series  garch  poisson-process  point-process  unevenly-spaced-time-series 

यादृच्छिक चर को देखते हुए Y=max(X1,X2,…,Xn)Y=max(X1,X2,…,Xn)Y = \max(X_1, X_2, \ldots, X_n) जहाँ IID समान चर हैं, मैं की PDF की गणना कैसे करूँ ?XiXiX_iYYY

45 pdf  maximum 

क्या इसे स्थापित करने की आवश्यकता के बिना एक webinterface में आर का उपयोग करने की संभावना है? मेरे पास केवल एक छोटी सी स्क्रिप्ट है जिसे मैं चलाना पसंद करता हूं लेकिन मैं इसे एक लंबी स्थापना प्रक्रिया के बिना एक शॉट देना चाहता हूं। धन्यवाद।

45 r 

मैं आलोचनात्मक सोच के लिए जॉब इंटरव्यू एप्टीट्यूड टेस्ट में एक सवाल ले आया हूं। यह कुछ इस तरह है: Zorganian गणराज्य के कुछ बहुत ही अजीब रिवाज हैं। जोड़े केवल महिला बच्चों की इच्छा रखते हैं क्योंकि केवल महिलाएं परिवार के धन को प्राप्त कर सकती हैं, इसलिए यदि …

45 probability  ratio 

"डीवियनस" क्या है, इसकी गणना कैसे की जाती है, और आंकड़ों में विभिन्न क्षेत्रों में इसके उपयोग क्या हैं? विशेष रूप से, मैं व्यक्तिगत रूप से CART में इसके उपयोगों में रुचि रखता हूं (और R में इसके कार्यान्वयन में)। मैं यह पूछ रहा हूं क्योंकि विकी-लेख में कुछ कमी …

45 r  cart  rpart  deviance 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए बुनियादी ढाल वंश एल्गोरिदम से परिचित हूं। मैंने एडम को प्रस्तावित करने वाला पेपर पढ़ा है: एडम: एक मैथोड फॉर स्टेटिक ऑप्टिमाइज़ेशन । जबकि मुझे निश्चित रूप से कुछ अंतर्दृष्टि (कम से कम) मिली है , कागज मुझे समग्र रूप से बहुत उच्च …

45 neural-networks  optimization  gradient-descent  adam 

विशेष रूप से, मैं अगर वहाँ के बीच एक अंतर है जानना चाहता हूँ lm(y ~ x1 + x2)और glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian)। मुझे लगता है कि glm का यह विशेष मामला lm के बराबर है। क्या मै गलत हु?

45 r  normal-distribution  generalized-linear-model  lm 

डेटा 'सामान्यीकरण' और डेटा 'स्केलिंग' के बीच अंतर क्या है? अब तक मुझे लगा था कि दोनों शब्द एक ही प्रक्रिया को संदर्भित करते हैं, लेकिन अब मुझे एहसास हुआ कि कुछ और है जो मुझे नहीं पता / समझ नहीं है। इसके अलावा अगर सामान्यीकरण और स्केलिंग के बीच …

45 data-transformation  scales  normality-assumption  normalization