सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं वर्तमान में टी-एसएनई विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक पर पढ़ रहा हूं और यह उल्लेख किया गया था कि उच्च-आयामी डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) का उपयोग करने की एक खामी यह है कि यह केवल बिंदुओं के बीच बड़ी जोड़ीदार दूरी को संरक्षित करता है। अर्थ …

10 machine-learning  data-visualization  pca  tsne 

में इस पत्र (केंद्रीय PubMed के माध्यम से स्वतंत्र रूप से उपलब्ध), लेखकों 10 आइटम स्क्रीनिंग साधन पर स्कोर मॉडल करने के लिए नकारात्मक द्विपद प्रतिगमन का उपयोग 0-40 रन बनाए। यह प्रक्रिया गणना डेटा मानती है, जो स्पष्ट रूप से यहां मामला नहीं है। मुझे इस पर आपकी राय …

10 regression  negative-binomial  count-data 

एक छोटा-विश्व नेटवर्क एक प्रकार का गणितीय ग्राफ है जिसमें अधिकांश नोड्स एक दूसरे के पड़ोसी नहीं होते हैं, लेकिन अधिकांश नोड्स को छोटी संख्या में हॉप्स या चरणों द्वारा हर दूसरे से पहुंचा जा सकता है। विशेष रूप से, एक छोटे से विश्व नेटवर्क को एक नेटवर्क के रूप …

10 hypothesis-testing  graph-theory  networks 

आज हमारे प्राध्यापक ने कक्षा में बताया कि "रेखीय वर्गीय अक्षरों के साथ ओवरफिटिंग संभव नहीं है"। मुझे लगता है कि गलत होने के लिए, चूंकि रैखिक सेटिफ़ायर प्रशिक्षण सेट में आउटलेर्स के लिए संवेदनशील हो सकते हैं - उदाहरण के लिए एक कठिन मार्जिन का सहारा लें वेक्टर मशीन: …

10 classification  overfitting 

मेरे पास विभिन्न लॉजिस्टिक मॉडल की तुलना करने के लिए RMSE (रूट मीन स्क्वेयर एरर) का उपयोग करने की वैधता के बारे में एक प्रश्न है। प्रतिक्रिया 0या तो है 1और भविष्यवाणियों के बीच संभावनाएं हैं 0- 1? क्या नीचे दिया गया तरीका द्विआधारी प्रतिक्रियाओं के साथ भी मान्य है? …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

मैं निम्नलिखित प्रकार के मामले में दिलचस्पी रखता हूं: 'n' निरंतर यादृच्छिक चर हैं जिनका योग 1 होना चाहिए। किसी भी एक व्यक्ति के लिए पीडीएफ क्या होगा? इसलिए, यदि n=3n=3n=3 , तो मुझे X 1 के वितरण में दिलचस्पी हैX1X1+X2+X3X1X1+X2+X3\frac{X_1}{X_1+X_2+X_3} , जहांX1,X2X1,X2X_1, X_2औरX3X3 X_3 सभी समान रूप से वितरित …

10 uniform 

मान लीजिए कि मैं एक संभावना समारोह को फिर से करने की कोशिश कर रहा हूं जो तेजी से वितरित हो रहा है। यदि मेरा मूल संभावना कार्य है: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} और मैं इसे फिर से इस्तेमाल करना चाहूँगा / करूँगी , क्योंकि एक …

10 regression  bayesian  mathematical-statistics 

यदि कोई है, तो कई अलग-अलग "प्रयोगों" के लिए एक लाइन फिटिंग के बीच फिट बैठता है, या अलग-अलग प्रयोगों से डेटा का औसत तो औसत डेटा फिटिंग। मुझे विस्तार से बताएं: मैं कंप्यूटर सिमुलेशन करता हूं जो एक वक्र उत्पन्न करता है, जो नीचे दिखाया गया है। हम एक …

10 error  fitting  average 

मेरे पास कुछ डेटा हैं जो एक ग्राफ । कोने दो वर्गों में से एक हैं , और मैं दो वर्गों के बीच अंतर करने के लिए एक एसवीएम प्रशिक्षण में रुचि रखता हूं। इसके लिए एक उपयुक्त कर्नेल है डिफ्यूजन कर्नेल , जहां का लाप्लासियन है और एक ट्यूनिंग …

10 svm  cross-validation  kernel-trick  graph-theory 

मैं एक आकस्मिक तालिका में स्वतंत्रता का परीक्षण कर रहा हूं । मुझे नहीं पता कि जी-टेस्ट या पियर्सन की ची-स्क्वेर्ड टेस्ट बेहतर है या नहीं। नमूना आकार सैकड़ों में है, लेकिन कुछ कम सेल मायने रखता है। जैसा कि विकिपीडिया पृष्ठ पर कहा गया है कि पी -सन की …

10 chi-squared  p-value  monte-carlo  contingency-tables 

मैं एक फ़ंक्शन f, यानी का अनुमान लगाना चाहता हूं , जहां X और Y स्वतंत्र यादृच्छिक चर हैं। मैं च के नमूने लेकिन नहीं आईआईडी: के लिए आईआईडी नमूने हैं Y 1 , वाई 2 , ... वाई एन और प्रत्येक के लिए वाई मैं देखते हैं n मैं …

10 variance  unbiased-estimator  estimators 

क्या एक आर पैकेज (या यहां तक ​​कि एक आधार आर फ़ंक्शन) है जो पी-मूल्यों के संयोजन के लिए फिशर या स्टॉफ़र की विधि को लागू करता है? कोडिंग यह लगभग तुच्छ होना चाहिए, लेकिन मैं पैकेज का उपयोग (और हवाला) करूंगा। इस प्रश्न में उदाहरण कोड: पी-मूल्यों को संयोजित …

10 r  combining-p-values 

प्रमाणिक भारों के साक्ष्य (WOE) परिवर्तन का वजन कब उपयोगी होता है? उदाहरण WOE परिवर्तन में देखा जा सकता है (तो एक प्रतिक्रिया के लिए , और के साथ एक स्पष्ट भविष्यवक्ता कश्मीर श्रेणियों, और y जे से बाहर सफलताओं एन जे भीतर परीक्षणों j इस भविष्यवक्ता की श्रेणी वें, …

10 logistic  categorical-data  regression-strategies 

प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस '(PCA) क्लासिकल तरीके से इसे इनपुट डेटा मैट्रिक्स पर किया जाता है, जिसमें कॉलम का मतलब शून्य होता है (तब PCA "वेरिएंट को अधिकतम कर सकता है")। इसे स्तंभों को केंद्रित करके आसानी से प्राप्त किया जा सकता है। हॉवेनवर, जब इनपुट मैट्रिक्स विरल होता है, तो …

10 pca  algorithms  dimensionality-reduction  large-data  sparse 

मैं सोच रहा था, जहां एक सामान्य सूत्र एक ही आर.वी. की quantiles के एक समारोह के रूप में एक सतत यादृच्छिक चर के उम्मीद मूल्य से संबंधित है आर.वी. की उम्मीद मूल्य परिभाषित किया गया है के रूप में: ई ( एक्स ) = ∫ एक्स डी एफ एक्स …

10 expected-value  quantiles  quantile-regression