सांख्यिकी और बिग डेटा

एक अनुमानक और एक अनुमान क्या है की मेरी समझ है: अनुमानक: एक अनुमान की गणना करने के लिए एक नियम अनुमान: अनुमान के आधार पर डेटा के एक सेट से गणना की गई मूल्य इन दो शब्दों के बीच, यदि मुझे यादृच्छिक चर को इंगित करने के लिए कहा …

10 mathematical-statistics  inference  random-variable  estimators 

यह बहुत बार उद्धृत किया जाता है जब आयामीता के अभिशाप का उल्लेख और जाता है (दाएं सूत्र को इसके विपरीत कहा जाता है) लिमघ→ ∞var ( | | X)घ| |कइ[ | | एक्सघ| |क]) =0,फिर: डीअधिकतमकघ- डीमिनटकघडीमिनटकघ→ 0लिमघ→∞वर(||एक्सघ||कइ[||एक्सघ||क])=0,फिर:डीअधिकतमघक-डीमिनटघकडीमिनटघक→0 \lim_{d\rightarrow \infty} \text{var} \left(\frac{||X_d||_k}{E[||X_d||_k]} \right) = 0, \text{then}: \frac{D_{\max^{k}_{d}} - D_{\min^{k}_{d}}}{D_{\min^{k}_{d}}} …

10 machine-learning  distance-functions  high-dimensional 

पिटमैन-कोपमैन-डॉर्मोइस प्रमेय का कहना है कि यदि संभाव्यता वितरण के एक पैराडाइरिज्ड परिवार से एक ईद नमूना पर्याप्त सांख्यिकीय मानता है, जिसके स्केलर घटकों की संख्या नमूना आकार के साथ नहीं बढ़ती है, तो यह एक घातीय परिवार है। क्या कोई पाठ्यपुस्तक या प्रारंभिक एक्सपोजर पेपर सबूत देते हैं? इसका …

10 mathematical-statistics  references 

निम्नलिखित सिम्पसन के विरोधाभास के अस्तित्व के 'चित्र द्वारा सबूत' के रूप में पेश किए गए कई विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में एक सवाल है, और संभवतः शब्दावली के बारे में एक सवाल है। सिम्पसन के विरोधाभास का वर्णन करने के लिए और इसके (और क्यों गहरी और दिलचस्प हो सकता …

10 mathematical-statistics  data-visualization  causality  contingency-tables  simpsons-paradox 

मॉडलिंग और सिमुलेशन में लगातार सरलीकरण एक यादृच्छिक चर को उसके औसत मूल्य से बदलना है। इस सरलीकरण से गलत निष्कर्ष कब निकलेगा?

10 modeling  mean  random-variable 

मैं चो 2014 पेपर के माध्यम से काम कर रहा हूं जिसने seq2seq मॉडलिंग के लिए एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर पेश किया। कागज में, वे दिए गए आउटपुट इनपुट की संभावना (या यह नकारात्मक-लॉग-संभावना) का उपयोग करते हैं, लंबाई इनपुट और लंबाई आउटपुट के लिए नुकसान फ़ंक्शन के रूप में :एम वाई …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

मान लें कि हमारे पास 3 यादृच्छिक चर , और हम सीमांत वितरण जानते हैं, लेकिन हमें कुछ और पता नहीं है (जैसे कि सशर्त स्वतंत्रता के रूप में)। क्या हमें संयुक्त वितरण ?एक्स1, एक्स2, एक्स3एक्स1,एक्स2,एक्स3X_1,X_2,X_3पी( एक्स)1, एक्स2) , पी( एक्स)2, एक्स3) , पी( एक्स)3, एक्स1)पी(एक्स1,एक्स2),पी(एक्स2,एक्स3),पी(एक्स3,एक्स1)P(X_1,X_2), P(X_2,X_3), P(X_3,X_1)पी( एक्स)1, एक्स2, …

10 probability  distributions 

ऑपरेटर का नाम क्या है जो एक श्रेणीगत वेक्टर लेता है और इसे एक-गर्म एन्कोडिंग का उपयोग करके द्विआधारी प्रतिनिधित्व में बदल देता है? मैं सोच रहा हूं कि मैं एक वैज्ञानिक पत्र लिख रहा हूं और उसके लिए एक उचित नाम की आवश्यकता है।

10 terminology  categorical-encoding 

चलो स्वतंत्र मानक सामान्य यादृच्छिक चर हो। वहाँ कई (लंबा) सबूत हैं, जो दिखा रहे हैंजेड1, ⋯ , जेडnजेड1,⋯,जेडnZ_1,\cdots,Z_n ∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χ2n−1∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χn−12 \sum_{i=1}^n \left(Z_i - \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n Z_j \right)^2 \sim \chi^2_{n-1} कई सबूत काफी लंबे होते हैं और उनमें से कुछ प्रेरण का उपयोग करते हैं (जैसे कि कैसला सांख्यिकीय इंजेक्शन)। मैं सोच …

10 mathematical-statistics  sampling 

कई उत्तरों में मैंने देखा है कि CrossValidated उपयोगकर्ता ओपी को लस्सो, रिज और इलास्टिक नेट पर शुरुआती कागजात खोजने का सुझाव देते हैं। पश्चात के लिए, लास्सो, रिज और इलास्टिक नेट पर सेमिनल क्या हैं?

10 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

अगर मेरे पास एक डिज़ाइन मैट्रिक्स , जहां आयाम की टिप्पणियों की संख्या है , तो लिए हल करने की जटिलता क्या है LASSO, wrt और ? मुझे लगता है कि उत्तर को संदर्भित करना चाहिए कि इन मापदंडों के साथ एक LASSO पुनरावृत्ति तराजू कैसे, इसके बजाय पुनरावृत्तियों की …

10 optimization  lasso  regularization  time-complexity 

मुझे एक नौकरी के लिए एक साक्षात्कार प्रश्न का सामना करना पड़ा जहां साक्षात्कारकर्ता ने मुझे मान लिया कि आपका एक मूल्य लोच मॉडल के लिए बहुत कम (5 से 10% के बीच) है। आप इस प्रश्न को कैसे हल करेंगे?आर2R2R^2 मैं इस तथ्य के अलावा और कुछ नहीं सोच …

10 regression  self-study  theory 

मैं R में कुछ सरल सिमुलेशन का उपयोग करते हुए त्रुटियों और अवशिष्टों के बीच संबंधों के साथ प्रयोग कर रहा था। एक बात जो मुझे मिली है, वह यह है कि नमूना आकार या त्रुटि भिन्नता की परवाह किए बिना, मैं हमेशा ढलान के लिए ठीक प्राप्त करता हूं …

10 regression  least-squares  residuals 

मुझे आश्चर्य है कि इन दो प्रकार के पुजारियों के बीच क्या अंतर है: गैर-जानकारीपूर्ण अनुचित

10 bayesian  prior  improper-prior 

मुझे मैनुअल बहुपद विस्तार और आर polyफ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए अलग-अलग भविष्यवाणियां क्यों मिल रही हैं ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- …

10 r  regression  polynomial