सांख्यिकी और बिग डेटा

मान लें कि हमारे पास सच्चे (अज्ञात) माध्य और विचरण साथ वितरण से iid नमूने हैं , और हम का अनुमान लगाना चाहते हैं ।μ ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 हम इस मात्रा का एक निष्पक्ष, हमेशा सकारात्मक अनुमानक कैसे बना सकते हैं? नमूना का वर्ग लेते हुए माध्य पक्षपाती है और मात्रा, …

10 mean  unbiased-estimator 

मान लीजिए कि हमारे पास एक मॉडल है Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i। प्रतिगमन में कई तरह की धारणाएँ हैं, जैसे कि त्रुटियाँ ϵiϵi\epsilon_iसामान्य रूप से औसत शून्य और निरंतर विचरण के साथ वितरित किया जाना चाहिए। मुझे अवशिष्टों की सामान्यता के …

10 regression  residuals  error 

मेरे पास अजगर में एक डेटा फ़्रेम है जहां मुझे सभी श्रेणीबद्ध चर खोजने की आवश्यकता है। कॉलम के प्रकार की जांच करना हमेशा काम नहीं करता है क्योंकि intप्रकार भी श्रेणीबद्ध हो सकता है। इसलिए मैं यह जानने के लिए सही परिकल्पना परीक्षण विधि खोजने में मदद करता हूं …

10 hypothesis-testing  categorical-data  python  chi-squared  categorical-encoding 

मैं स्केलेरन प्रलेखन से गुजर रहा हूं लेकिन मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के संदर्भ में इन कार्यों के उद्देश्य को नहीं समझ पा रहा हूं। इसके लिए decision_functionयह कहता है कि हाइपरप्लेन और परीक्षण उदाहरण के बीच की दूरी। यह विशेष जानकारी कैसे उपयोगी है? और यह कैसे predictऔर predict-probaतरीकों से …

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

मैं ऑनलाइन वीडियो और व्याख्यान नोट्स से गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन के बारे में सीख रहा हूं, मेरी समझ यह है कि अगर हमारे पास अंकों के साथ डेटासेट है तो हम मानते हैं कि डेटा -डायमेंशनल मल्टीवेरेट गॉसियन से नमूना लिया गया है । तो मेरा सवाल उस मामले में …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

DeepMind के दशक में AlphaGo शून्य और AlphaZero कागजात, वे जोड़ने का वर्णन Dirichlet रूट नोड मोंटे कार्लो ट्री खोजें में (बोर्ड राज्य) से कार्रवाई की पूर्व संभावनाओं को शोर: अतिरिक्त अन्वेषण रूट नोड में पूर्व संभावनाओं के लिए डिरिचलेट शोर को जोड़कर प्राप्त किया जाता है रों0रों0s_0, विशेष रूप …

10 machine-learning  neural-networks  dirichlet-distribution 

मुझे आश्चर्य है कि क्या सशर्त संभाव्यताएं बेइज़ियनवाद के लिए अद्वितीय हैं, या क्या वे एक सामान्य अवधारणा से अधिक हैं जो कि सांख्यिकीय / संभाव्यता लोगों के बीच विचार के कई स्कूलों के बीच साझा किया जाता है। मैं यह मानता हूं कि यह इसलिए है, क्योंकि मेरा मानना …

10 bayesian  conditional-probability 

मैं एक वीएई को लागू कर रहा हूं और मैंने सरलीकृत यूनीवेट गॉसियन केएल विचलन के दो अलग-अलग कार्यान्वयन ऑनलाइन देखे हैं। यहाँ के अनुसार मूल विचलन है कएलएल ओ एस एस= लॉग(σ2σ1) +σ21+ (μ1-μ2)22σ22-12KLloss=log⁡(σ2σ1)+σ12+(μ1−μ2)22σ22−12 KL_{loss}=\log(\frac{\sigma_2}{\sigma_1})+\frac{\sigma_1^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma^2_2}-\frac{1}{2} यदि हम मानते हैं कि हमारी पूर्व इकाई गौसियन है μ2= 0μ2=0\mu_2=0 तथा σ2= …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

एक नियमित अभ्यास के रूप में, मैं इसके वितरण को खोजने की कोशिश कर रहा हूं X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2} कहाँ पे XXX तथा YYY स्वतंत्र हैं U(0,1)U(0,1) U(0,1) यादृच्छिक चर। का संयुक्त घनत्व (X,Y)(X,Y)(X,Y) है fX,Y(x,y)=10<x,y<1fX,Y(x,y)=10<x,y<1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right), जैसा क्योंकिθक्योंकि⁡θ\cos\theta पर घट रहा है θ ∈ [ 0 ,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]; तथाzपापθ < १⟹θ <पाप- …

10 self-study  distributions  mathematical-statistics  uniform 

मेरे डेटासेट ( ) में एक आश्रित चर (DV), पाँच स्वतंत्र "आधार रेखा" चर (P1, P2, P3, P4, P5) और एक स्वतंत्र चर (Q) है।N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 मैंने निम्नलिखित दो मॉडल के लिए ओएलएस रैखिक रजिस्टर चलाए हैं: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 + …

10 regression  linear  r-squared 

जब मैंने कलमन फ़िल्टर के बारे में पढ़ना शुरू किया तो लगा कि यह ARIMA मॉडल (अर्थात् ARIMA (0,1,1)) का एक विशेष मामला है। लेकिन वास्तव में ऐसा लगता है कि स्थिति अधिक जटिल है। सबसे पहले, ARIMA को भविष्यवाणी के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है और Kalman फ़िल्टर …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

रैंडम फूरियर विशेषताएं कर्नेल फ़ंक्शंस को सन्निकटन प्रदान करती हैं। वे विभिन्न कर्नेल विधियों के लिए उपयोग किए जाते हैं, जैसे एसवीएम और गॉसियन प्रक्रियाएं। आज, मैंने TensorFlow कार्यान्वयन का उपयोग करने का प्रयास किया और मुझे अपनी आधी विशेषताओं के लिए नकारात्मक मान मिला। जैसा कि मैंने समझा, ऐसा …

10 machine-learning  kernel-smoothing  feature-construction  tensorflow  fourier-transform 

डीप लर्निंग और इंफॉर्मेशन टोंटीलेक प्रिंसिपल नामक पेपर में लेखक II को सेक्शन II A में लिखते हैं : एकल न्यूरॉन्स केवल रेखीय रूप से वियोज्य इनपुट को वर्गीकृत करते हैं, क्योंकि वे अपने इनपुट स्थान में केवल हाइपरप्लेन को लागू कर सकते हैं u=wh+bu=wh+bu = wh+b। हाइपरप्लेन डेटा को …

10 bayesian  neural-networks  information-theory 

निरंतर यादृच्छिक चर XXX , यदि E(|X|)E(|X|)E(|X|) परिमित है, is limn→∞nP(|X|>n)=0limn→∞nP(|X|>n)=0\lim_{n\to\infty}n P(|X|>n)=0 ? यह एक ऐसी समस्या है जो मुझे इंटरनेट पर मिली, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह है या नहीं। मुझे पता है कि मार्को असमानता द्वारा nP(|X|>n)<E(|X|)nP(|X|>n)<E(|X|)n P(|X|>n)

10 probability  expected-value  probability-inequalities 

मैं एलओएफ माप में शब्द की अशुद्धि पर ठोकर खाई है (स्थानीय बाह्य कारक) , मैं आउटलेर के शब्द (अच्छी तरह से मूल रूप से झूठ - इंस्टेंस जो बाकी उदाहरणों के रूप में व्यवहार नहीं करता है) से परिचित हूं। विसंगति का पता लगाने के संदर्भ में 'इनलर्स' का …

10 residuals  outliers  anomaly-detection