सांख्यिकी और बिग डेटा

मोटे तौर पर एक पी-मूल्य बोलने से एक परिकल्पना (मॉडल) दिए गए प्रयोग के देखे गए परिणाम की संभावना मिलती है। इस संभावना (पी-वैल्यू) के बाद हम अपनी परिकल्पना (यह कितनी संभावना है) का न्याय करना चाहते हैं। लेकिन क्या यह अधिक स्वाभाविक नहीं होगा कि परिकल्पित परिकल्पना की संभावना …

43 likelihood  p-value 

मैं खुद को सुदृढीकरण सीखने के बारे में सिखा रहा हूं, और रियायती इनाम की अवधारणा को समझने की कोशिश कर रहा हूं। तो इनाम यह बताने के लिए आवश्यक है कि कौन सा सिस्टम राज्य-एक्शन जोड़े अच्छा है, और कौन सा बुरा है। लेकिन मुझे समझ में नहीं आता …

43 machine-learning  reinforcement-learning 

मैं हाल ही में इस पहचान में आया: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] मैं निश्चित रूप से उस नियम के सरल संस्करण से परिचित हूं, अर्थात् लेकिन मैं इसके लिए औचित्य नहीं ढूंढ पा रहा था इसका सामान्यीकरण।E[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

ठीक है, यह एक सवाल है जो मुझे रात में रखता है। क्या बूटस्ट्रैप प्रक्रिया की व्याख्या कुछ बायेसियन प्रक्रिया (बायेसियन बूटस्ट्रैप को छोड़कर) के रूप में की जा सकती है? मुझे वास्तव में बायेसियन की व्याख्या "पसंद है" जो मुझे अच्छी तरह से सुसंगत और समझने में आसान लगती …

43 bayesian  bootstrap 

जब मैं टाइम सीरीज़ के संबंध में "मूविंग एवरेज" पढ़ता हूं, तो मुझे लगता है कि , या शायद एक भारित औसत जैसे । (मुझे लगता है कि ये वास्तव में एआर (3) मॉडल हैं, लेकिन ये वही हैं जो मेरा मस्तिष्क कूदता है।) एमए (क्यू) त्रुटि शब्दों के मॉडल …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

मैं डेटा माइनिंग के लिए नया हूं और मैं एक डेटा सेट के खिलाफ एक निर्णय पेड़ को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं जो अत्यधिक असंतुलित है। हालाँकि, मुझे खराब भविष्यवाणियाँ सटीकता के साथ समस्या हो रही हैं। डेटा में पाठ्यक्रम का अध्ययन करने वाले छात्र होते हैं, …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

रेखीय प्रतिगमन के लिए रिज, लास्सो, इलास्टिकनेट जैसे तरीकों का उपयोग करते हुए नियमितीकरण काफी सामान्य है। मैं निम्नलिखित जानना चाहता था: क्या ये तरीके लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए लागू हैं? यदि हां, तो क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए उनका उपयोग करने के तरीके में कोई अंतर है? यदि ये …

42 regression  logistic  regularization 

अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) बनाम कम से कम वर्गों के अनुमानों (LSE) के बीच मुख्य अंतर क्या है? हम रैखिक प्रतिगमन और इसके विपरीत में मूल्यों की भविष्यवाणी के लिए MLE का उपयोग क्यों नहीं कर सकते हैं?yyy इस विषय पर किसी भी मदद की बहुत सराहना की जाएगी।

42 regression  estimation  maximum-likelihood  least-squares 

क्या कोई समझा सकता है कि तंत्रिका नेटवर्क में अधिकतम यूनिट क्या करती हैं? वे कैसे प्रदर्शन करते हैं और पारंपरिक इकाइयों से अलग कैसे होते हैं? मैंने गुडफेलो एट अल द्वारा 2013 के "मैक्सआउट नेटवर्क" पेपर को पढ़ने की कोशिश की । (प्रोफेसर योशुआ बेंगियो के समूह से), लेकिन …

42 machine-learning  neural-networks 

मैं अपनी पुस्तक में ज्यादातर "गॉसियन वितरण" का उपयोग करता हूं, लेकिन किसी ने सुझाव दिया कि मैं "सामान्य वितरण" पर स्विच कर दूं। शुरुआती के लिए किस शब्द का उपयोग करने पर कोई सहमति? बेशक दो शब्द पर्यायवाची हैं , इसलिए यह पदार्थ के बारे में सवाल नहीं है, …

42 normal-distribution  terminology 

लापता मूल्यों को संभालने के लिए सैद्धांतिक कारण क्या हैं? ग्रेडिंग बूस्टिंग मशीन, रिग्रेशन ट्री लापता मूल्यों को संभालते हैं। रैंडम फ़ॉरेस्ट ऐसा क्यों नहीं करता है?

42 random-forest  missing-data  gbm 

मैं वर्तमान में कई एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषणों के साथ एक पेपर लिख रहा हूं। जबकि बिखरे हुए भूखंडों के माध्यम से एकतरफा रैखिक प्रतिगमन की कल्पना करना आसान है, मैं सोच रहा था कि क्या कई रैखिक रजिस्टरों की कल्पना करने का कोई अच्छा तरीका है? मैं वर्तमान में केवल …

42 regression  data-visualization  multiple-regression 

मैं दावे के पार चला गया है कि प्रत्येक बूटस्ट्रैप नमूना (या जीता पेड़) औसतन लगभग शामिल होंगे 2/32/32/3 टिप्पणियों की। मैं समझता हूँ कि नहीं की संभावना से किसी में चयनित होने nnn से ड्रॉ nnn नमूने के साथ प्रतिस्थापन है (1−1/n)n(1−1/n)n(1- 1/n)^n है, जो लगभग करने के लिए …

42 bootstrap 

मैं उलझन में हूं। मैं एक ARMA और एक GARCH प्रक्रिया के अंतर को नहीं समझता .. मेरे लिए वही हैं जो नहीं हैं? यहाँ (G) ARCH (p, q) प्रक्रिया है σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} और यहाँ ARMA ( ) है:p,qp,qp, q …

42 arima  garch  finance 

मेरा सवाल है कि एक व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली विधि को उचित ठहराने की कोशिश की जा रही है, जिसका अर्थ है टेलर श्रृंखला का अपेक्षित मूल्य लेना। मान लें कि हमारे पास सकारात्मक माध्य और विचरण साथ एक यादृच्छिक चर । इसके अतिरिक्त, हमारे पास एक …

42 self-study  mathematical-statistics  expected-value