सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए क्या मैं अब तक उच्च आयामी डेटा सेट के साथ दंडित मल्टीवेरिएट विश्लेषण में समझा कोशिश कर रहा हूँ, और मैं अभी भी का एक उचित परिभाषा हो रही के माध्यम से संघर्ष नरम थ्रेशोल्डिंग बनाम कमंद (या ) दण्डनीय ठहराए।एल1L1L_1 अधिक सटीक …

11 multivariate-analysis  lasso  feature-selection  genetics 

मेरे पास दो अलग-अलग विश्लेषणात्मक तरीके हैं जो एक मैट्रिक्स में किसी विशेष अणु की एकाग्रता को माप सकते हैं (उदाहरण के लिए पानी में नमक की मात्रा को मापते हैं) दो विधियाँ अलग-अलग हैं, और प्रत्येक में इसकी अपनी त्रुटि है। दो तरीकों को दिखाने के लिए क्या तरीके …

11 hypothesis-testing  measurement-error  method-comparison  bland-altman-plot 

मैं विभिन्न प्रतिगमन समस्याओं में splines का उपयोग करने के बारे में बहुत कुछ पढ़ रहा हूं। कुछ किताबें (उदाहरण के लिए हॉजेस रिचली पैरामैट्रिअज़ लिनियर मॉडल्स ) दंडित विभाजन की सलाह देती हैं। अन्य (उदाहरण के लिए, हार्इल रिग्रेशन मॉडलिंग रणनीतियाँ ) प्रतिबंधित क्यूबिक स्प्लीन के लिए चुनते हैं। …

11 regression  splines 

"स्केल पर पूर्वानुमान" (FBProphet पूर्वानुमान उपकरण ) पेपर को पढ़ते हुए, देखें https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) मैं "विरल पूर्व" शब्द के पार आया था। लेखक स्पष्ट करते हैं कि वे कुछ स्केलर रेट से एक विचलन वेक्टर के मॉडलिंग में इस तरह के "विरल पूर्व" का उपयोग कर रहे थे , जो …

11 regression  bayesian  forecasting 

मैं एक बहुत ही लोकप्रिय पेपर " एक्सप्लेनिंग और हार्नेसिंग एडिशनल एग्जामिनेशन " लागू कर रहा था और पेपर में, यह एक प्रतिकूल उद्देश्य फ़ंक्शन को प्रशिक्षित करता है J '' (') = αJ (+) + (1 - α) J' (θ)। यह α को एक हाइपरपरमीटर के रूप में मानता …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

मैंने जो भी सीखा है, उसके आधार पर, हम अलग-अलग फ़ीचर डिटेक्टरों को सीखने के लिए CNN के कन्वीनर लेयर में कई फिल्टरों का उपयोग करते हैं। लेकिन चूंकि ये फ़िल्टर समान रूप से लागू होते हैं (यानी इनपुट के क्षेत्रों में स्लेज और गुणा), तो क्या वे प्रशिक्षण के …

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter 

कभी-कभी एक समय सीरी को स्थिर बनाने के लिए अलग करने की आवश्यकता हो सकती है। हालाँकि मुझे समझ में नहीं आता है कि कैसे दूसरे क्रम के विभेदक इसे स्थिर बनाने में मदद कर सकते हैं जब प्रथम-क्रम विभेदक पर्याप्त नहीं है। क्या आप दूसरे क्रम विभेदक और उन …

11 time-series  stationarity 

क्या एक अनुमानित स्कोर प्राप्त करने का एक तरीका है (हम रैंडम फ़ॉरेस्ट या चरम ग्रेड बूस्टिंग (XGBoost) जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करते समय प्रत्येक अनुमानित मूल्य के लिए इसे आत्मविश्वास मूल्य या संभावना भी कह सकते हैं)। मान लें कि यह आत्मविश्वास स्कोर 0 से 1 तक होगा और …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

मैं इस तथ्य से अवगत हूं कि कश्मीर स्तरों के साथ श्रेणीबद्ध चर को डमी एन्कोडिंग में k-1 चर के साथ एन्कोड किया जाना चाहिए (इसी तरह बहु-मूल्यवान श्रेणीबद्ध चर के लिए)। मैं सोच रहा था कि अलग-अलग रिग्रेशन के तरीकों के लिए डमी एन्कोडिंग के ऊपर एक हॉट-इनकोडिंग (यानी …

11 regression  multiple-regression  categorical-data  many-categories 

मुझे पता है कि रिज और लास्सो रिग्रेशन के लिए सुविधाओं का मानकीकरण करना आम बात है, हालांकि, क्या इन रिग्रेशन विधियों के लिए जेड-स्कोर मानकीकरण के विकल्प के रूप में (0,1) पैमाने पर सुविधाओं को सामान्य करने के लिए यह अधिक व्यावहारिक होगा?

11 normalization  lasso  standardization  ridge-regression 

मैंने बस बूटस्ट्रैपिंग की अवधारणा के बारे में सीखा है, और एक भोली सवाल मन में आया: यदि हम हमेशा अपने डेटा के कई बूटस्ट्रैप नमूने उत्पन्न कर सकते हैं, तो अधिक "वास्तविक" डेटा प्राप्त करने के लिए परेशान क्यों हैं? मुझे लगता है कि मेरे पास एक स्पष्टीकरण है, …

11 variance  bootstrap  bias 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । पिछले साल बंद हुआ । CIFAR-10 डेटासेट पर 15 युगों के बाद प्रशिक्षण …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

साधनों की एक सामान्य टी-टेस्ट में, सामान्य परिकल्पना परीक्षण विधियों का उपयोग करके, हम या तो नल को अस्वीकार करते हैं या अशक्त को अस्वीकार करने में असफल होते हैं लेकिन हम कभी भी शून्य को स्वीकार नहीं करते हैं। इसका एक कारण यह है कि यदि हमें अधिक साक्ष्य …

11 hypothesis-testing  tost  non-inferiority 

मैं यादृच्छिक जंगल द्वारा एक बाइनरी लक्ष्य वर्ग के साथ एक डेटासेट फिट करता हूं। अजगर में, मैं इसे या तो randomforestclassifier या randomforestregressor द्वारा कर सकता हूं। मैं सीधे randomforestclassifier से वर्गीकरण प्राप्त कर सकता हूं या पहले randomforestregressor चला सकता हूं और अनुमानित स्कोर (निरंतर मूल्य) का एक …

11 python  random-forest 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि ओएलएस एक एआर (1) प्रक्रिया का एक पक्षपाती अनुमानक क्यों देता है। विचारणीय इस मॉडल में, सख्त अतिशयोक्ति का उल्लंघन किया जाता है, यानी और सहसंबद्ध होते हैं, लेकिन और असंबद्ध होते हैं। लेकिन अगर यह सच है, तो निम्न सरल …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators