सांख्यिकी और बिग डेटा

मैंने एसवीएम के बारे में पढ़ा और सीखा कि वे एक अनुकूलन समस्या को हल कर रहे हैं और अधिकतम मार्जिन विचार बहुत उचित था। अब, गुठली का उपयोग करके वे गैर-रेखीय पृथक्करण सीमाएं भी पा सकते हैं जो महान थी। अब तक, मुझे वास्तव में यह पता नहीं है …

10 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  kernel-trick 

मेरे पास डेटा माइनिंग या बड़े डेटा में उद्योग का अनुभव नहीं है इसलिए आपको कुछ अनुभव साझा करने के लिए सुनना अच्छा लगेगा। क्या वास्तव में बड़े डेटासेट पर लोग k- साधन, PAM, CLARA आदि चलाते हैं? या वे सिर्फ बेतरतीब ढंग से इसका एक नमूना निकालते हैं? यदि …

10 clustering  data-mining  k-means  convergence  large-data 

यह एक वैचारिक प्रश्न है, लेकिन जैसा कि मैं उपयोग करता हूं Rमैं संकुल को संदर्भित करूंगा R। यदि उद्देश्य भविष्यवाणी के प्रयोजनों के लिए एक रैखिक मॉडल को फिट करना है, और फिर भविष्यवाणियां करें जहां यादृच्छिक प्रभाव उपलब्ध नहीं हो सकते हैं, तो क्या मिश्रित प्रभाव मॉडल का …

10 r  multiple-regression  mixed-model  lme4-nlme 

हैमिल्टन डायनेमिक्स हमेशा कुछ मामलों में मेट्रोपोलिस एल्गोरिथ्म में यादृच्छिक चलने की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है। क्या कोई बहुत ज्यादा गणित के बिना सरल शब्दों में कारण बता सकता है?

10 mcmc 

मैं क्लस्टरिंग प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं मेट्रिक्स पर स्कीस्किट-लर्न डॉक्यूमेंटेशन पढ़ रहा था । मुझे एआरआई और एएमआई के बीच अंतर समझ में नहीं आता है। मुझे ऐसा लगता है कि वे दो अलग-अलग तरीकों से एक ही काम करते हैं। प्रलेखन से उद्धृत: …

10 clustering  python  scikit-learn 

तकनीकी शब्दों के दुरुपयोग के लिए माफी माँगता हूँ। मैं संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (CNNs) के माध्यम से सिमेंटिक विभाजन की परियोजना पर काम कर रहा हूं; एनकोडर-डिकोडर प्रकार की वास्तुकला को लागू करने की कोशिश कर रहा है, इसलिए आउटपुट इनपुट के समान आकार है। आप लेबल कैसे डिज़ाइन करते …

10 conv-neural-network  image-processing  segmentation 

या किन शर्तों की गारंटी देता है? सामान्य तौर पर (और न केवल सामान्य और द्विपद मॉडल) मुझे लगता है कि मुख्य कारण यह दावा टूट गया है कि नमूना मॉडल और पूर्व के बीच असंगति है, लेकिन और क्या है? मैं इस विषय से शुरू कर रहा हूं, इसलिए …

10 bayesian  variance  information-theory 

y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} प्रतिगमन मॉडल का वर्णन करने के लिए भाषा, जैसे कि ऊपर निर्दिष्ट बहुत ही सरल रेखीय प्रतिगमन अक्सर भिन्न होता है और इस तरह के बदलाव अक्सर अर्थों में सूक्ष्म बदलाव करते हैं। उदाहरण के लिए, समीकरणों में बायीं ओर समीकरण के बाईं …

10 regression  terminology 

\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\newcommand{\P}{\mathbb{P}} केंद्रीय सीमा प्रमेय (CLT) में कहा गया है कि स्वतंत्र और समान रूप से वितरित (iid) और , योग एक सामान्य वितरण में : एक्स1,एक्स2, …X1,X2,…X_1,X_2,\dotsई [एक्समैं] = ०E[Xi]=0\E[X_i]=0वार(एक्समैं) &lt; ∞वार⁡(एक्समैं)&lt;∞\operatorname{ Var} (X_i)<\inftyn → ∞n→∞n\to\inftyΣमैं = १nएक्समैं→ एन( 0 ,n--√) का है ।Σमैं=1nएक्समैं→एन(0,n)। \sum_{i=1}^n X_i \to N\left(0, \sqrt{n}\right). इसके …

10 markov-process  central-limit-theorem 

असंतुलित घटना की घटना का पता लगाने के लिए मैं द्विदिश RNN का उपयोग करता हूं। सकारात्मक वर्ग नकारात्मक वर्ग की तुलना में 100 गुना कम है। जबकि कोई नियमितीकरण उपयोग मैं ट्रेन सेट पर 100% सटीकता और सत्यापन सेट पर 30% प्राप्त कर सकता है। मैं एल 2 नियमितीकरण …

10 neural-networks  deep-learning  regularization  rnn 

मैं मशीन लर्निंग (सिद्धांत और वित्त में आवेदन) में गहराई से जाना चाहता हूं। मैं पूछना चाहता हूं कि मशीन लर्निंग के आधार के रूप में जटिल विश्लेषण और कार्यात्मक विश्लेषण कितने प्रासंगिक हैं ? क्या मुझे इन विषयों को सीखने की आवश्यकता है या क्या मुझे खुद को अन्य …

10 machine-learning  pac-learning 

मान लीजिए कि मेरे पास न्यूनतम, माध्य और अधिकतम कुछ डेटा सेट हैं, कहते हैं, 10, 20 और 25. क्या कोई तरीका है: इन आंकड़ों से वितरण बनाएँ, और जानते हैं कि जनसंख्या का कितना प्रतिशत माध्य से ऊपर या नीचे निहित है संपादित करें: ग्लेन के सुझाव के अनुसार, …

10 distributions  standard-deviation  mean  maximum  minimum 

मेरे कार्यक्रम में मुझे अपने स्वयं के आरएनजी के साथ प्रत्येक एन-थ्रेड को अलग-अलग चलाने की आवश्यकता है जो कि एक बड़े डेटासेट के नमूने के लिए उपयोग किया जाता है। मुझे इस पूरी प्रक्रिया को एक मान के साथ बीजने में सक्षम होने की आवश्यकता है ताकि मैं परिणामों …

10 python  monte-carlo  random-generation  numpy 

मुझे कॉक्स PH मॉडल के संदर्भ में आनुपातिक खतरों के परीक्षण के बारे में पता है, लेकिन मुझे पैरामीट्रिक मॉडल से संबंधित कुछ भी सामना नहीं करना पड़ा है? क्या कुछ पैरामीट्रिक मॉडल की PH धारणा का परीक्षण करने का एक व्यावहारिक तरीका है? ऐसा लगता है कि वहाँ दिया …

10 survival  assumptions  proportional-hazards 

क्या कोई संभावना (गणितीय) की परिभाषा है जो 'फ्रीक्वेंसी' के तहत आवृत्तियों को समझते हैं। मैंने पढ़ा कि यह लंबे समय में होने वाली घटना की सापेक्ष आवृत्ति है '', लेकिन क्या इसे परिभाषित करने का कोई औपचारिक तरीका है? क्या कोई ज्ञात संदर्भ हैं जहां मुझे वह परिभाषा मिल …

10 probability  frequentist  definition