सांख्यिकी और बिग डेटा

जोशुआ एपस्टीन ने "व्हाई मॉडल?" शीर्षक से एक पेपर लिखा। http://www.santafe.edu/media/workingpapers/08-09-040.pdf पर उपलब्ध है जिसमें 16 कारण दिए गए हैं: स्पष्ट करें (भविष्यवाणी से बहुत अलग) गाइड डेटा संग्रह कोर डायनामिक्स को रोशन करें डायनामिक एनालॉग का सुझाव दें नए प्रश्नों की खोज करें मन की एक वैज्ञानिक आदत को …

11 modeling 

इस प्रश्न की क्रिया पृष्ठभूमि के लिए क्षमा करें: कभी-कभी जानवरों के व्यवहार की जांच में, एक प्रयोग करने वाले को उस समय की मात्रा में दिलचस्पी होती है जो एक विषय एक परीक्षण उपकरण में विभिन्न, पूर्व-परिभाषित क्षेत्रों में खर्च करता है। मैंने अक्सर देखा है कि एनोवा का …

11 anova 

"में श्रेणीबद्ध अभ्यावेदन की स्केलेबल के चलते किसी सीखने के लिए Convolutional गहरे विश्वास नेटवर्क ली एट द्वारा"। अल। ( पीडीएफ ) रूपांतरण डीबीएन प्रस्तावित हैं। इसके अलावा छवि वर्गीकरण के लिए विधि का मूल्यांकन किया जाता है। यह तार्किक लगता है, क्योंकि प्राकृतिक स्थानीय छवि विशेषताएं हैं, जैसे छोटे …

11 classification  unsupervised-learning  intuition  deep-belief-networks 

MCMC प्रोग्राम डीबग करना बेहद कठिन है। कई मुद्दों में से कुछ के कारण यह कठिनाई उत्पन्न होती है: (a) एल्गोरिथम की चक्रीय प्रकृति हम इसे अन्य सभी मापदंडों पर सशर्त रूप से आरेखित करते हैं। इस प्रकार, यदि कोई कार्यान्वयन ठीक से काम नहीं कर रहा है, तो बग …

11 mcmc 

मैं विधि चयन (नोट: मॉडल चयन नहीं) के लिए सैद्धांतिक ढांचे में देख रहा हूं और बहुत कम व्यवस्थित, गणितीय रूप से प्रेरित काम पाया है। 'मेथड सिलेक्शन' से मेरा मतलब किसी समस्या, या समस्या के प्रकार के संबंध में उचित (या बेहतर, इष्टतम) विधि को भेदने के लिए एक …

11 machine-learning  methodology  theory 

मेरे पास चार प्रतिस्पर्धी मॉडल हैं जो मैं द्विआधारी परिणाम चर की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग करता हूं (जैसे, स्नातक करने के बाद रोजगार की स्थिति, एन विषयों के लिए 1 = नियोजित, 0 = नियोजित नहीं)। मॉडल प्रदर्शन का एक प्राकृतिक मीट्रिक हिट दर है जो प्रत्येक एक …

11 anova  chi-squared  generalized-linear-model 

कार्य-कारण के संदर्भ में वाद्य चर की मानक योजना ->है: Z -> X -> Y जहां Z एक उपकरण है, X एक अंतर्जात चर है, और Y एक प्रतिक्रिया है। क्या यह संभव है, कि निम्नलिखित संबंध: Z <- X ->Y Z <-> X ->Y भी मान्य हैं? जबकि साधन …

11 causality  instrumental-variables  endogeneity 

इसलिए मैंने फेसबुक के नबी के बारे में जो पढ़ा है, वह यह है कि यह मूल रूप से टाइम सीरीज़ को ट्रेंड और सीज़न में तोड़ता है। उदाहरण के लिए, एक योजक मॉडल के रूप में लिखा जाएगा: y( t ) = जी( t ) + s ( t …

11 regression  machine-learning  time-series  prophet 

यह मानते हुए कि मेरे पास दो गैर-स्वतंत्र यादृच्छिक चर हैं और मैं बहुत अधिक "सिग्नल" खोए बिना यथासंभव उनके बीच सहसंबंध कम करना चाहता हूं, क्या इसका मतलब मदद करना है? मैं कहीं पढ़ता हूं कि इसका मतलब है कि एक महत्वपूर्ण कारक द्वारा केंद्रसंबंध कम हो जाता है, …

11 correlation  covariance  random-vector 

मेरा सवाल बल्कि अर्थ है। जब कोई विधि नियमित रूप से उच्च पी-मान उत्पन्न करती है तो उसे रूढ़िवादी कहा जाता है। क्या आप विपरीत, अर्थात उच्च-द्वितीय-त्रुटि दर उदार के साथ एक विधि कहेंगे?

11 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  terminology  type-i-and-ii-errors 

यादृच्छिक चर को देखते हुए , प्रायिकता वितरण , सहसंबंध मैट्रिक्स सकारात्मक अर्ध-निश्चित है, अर्थात इसका सकारात्मक या शून्य हैं।nnnXiXiX_iP(X1,…,Xn)P(X1,…,Xn)P(X_1,\ldots,X_n)Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]C_{ij}=E[X_i X_j]-E[X_i]E[X_j] मैं पर स्थिति में दिलचस्पी कि आवश्यक और / या पर्याप्त हैं के लिए के लिए शून्य eigenvalues। उदाहरण के लिए, एक पर्याप्त शर्त यह है कि यादृच्छिक चर …

11 correlation 

मैं एक फ़ंक्शन लिखने की कोशिश कर रहा हूं जो समान रूप से वितरित शोर उत्पन्न करता है जो आयामों के पी-नोर्मल बॉल से आता है :nnn ||x||p≤r||x||p≤r\begin{equation} ||x||_p \leq r \end{equation} मुझे हलकों ( ) ( http://mathworld.wolfram.com/DiskPointPicking.html ) के लिए संभावित समाधान मिल गए हैं , हालांकि मुझे विभिन्न …

11 simulation  noise 

जैसा कि मैंने समझा, k-NN एक आलसी सीखने वाला एल्गोरिथ्म है और इसे प्रशिक्षण चरण की आवश्यकता नहीं है। तो हमें .fit()स्केलेर के साथ उपयोग करने की आवश्यकता क्यों है और जब हम इसका उपयोग करते हैं तो क्या होता है?

11 classification  scikit-learn  k-nearest-neighbour 

मैं K- साधनों के लिए प्रारंभिक बीजों (क्लस्टर केंद्रों) का चयन करने के लिए कला की वर्तमान स्थिति में दिलचस्पी रखता हूं। Googling से दो लोकप्रिय विकल्प निकलते हैं: प्रारंभिक बीजों का यादृच्छिक चयन, और, KMeans ++ चयन तकनीक का उपयोग: आर्थर और वासिल्वित्सकी 2006 k- साधन ++: सावधान सीडिंग …

11 clustering  k-means 

एसवीएम की मेरी समझ यह है कि यह एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR) के समान है, अर्थात सुविधाओं का एक भारित योग सिग्मॉइड फ़ंक्शन को एक वर्ग से संबंधित होने की संभावना प्राप्त करने के लिए दिया जाता है, लेकिन इसके बजाय क्रॉस-एन्ट्रॉपी (लॉजिस्टिक) नुकसान समारोह, प्रशिक्षण काज नुकसान का उपयोग …

11 machine-learning  logistic  svm