सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं वैरिएबल बे पर पढ़ रहा हूं, और जैसा कि मैं इसे समझता हूं, यह इस विचार पर उतरता है कि आप अनुमानित हैं p ( z)∣ x )p(z∣x)p(z\mid x) (कहाँ पे zzz आपके मॉडल के अव्यक्त चर हैं और एक्सxx एक समारोह के साथ मनाया डेटा) क्ष( z))q(z)q(z), धारणा …

10 variational-bayes 

मैं cs224d ऑनलाइन स्टैनफोर्ड क्लास कोर्स सामग्री के पहले समस्या सेट के माध्यम से अपने तरीके से काम करने की कोशिश कर रहा हूं और मुझे समस्या 3 ए के साथ कुछ समस्याएं आ रही हैं: सॉफ्टमैक्स प्रेडिक्शन फ़ंक्शन और क्रॉस एन्ट्रॉपी लॉस फंक्शन के साथ स्किप ग्राम 2 वर्ड …

10 machine-learning  self-study  word2vec 

मैंने एक लेख प्रस्तुत किया, जो उत्तरजीविता विश्लेषण करने के अनुचित तरीके के कारण खारिज कर दिया गया था। रेफरी ने इसके अलावा कोई अन्य विवरण या स्पष्टीकरण नहीं छोड़ा: "समय के रुझान पर अस्तित्व विश्लेषण को सेंसर करने के अधिक परिष्कृत तरीकों की आवश्यकता होती है।" प्रश्न: क्या पिछले …

10 regression  survival  incidence-rate-ratio  interval-censoring 

पैकेज removeSparseTermsसे फ़ंक्शन के दस्तावेज़ीकरण के अनुसार tm, यह वही है जो स्पार्सिटी की आवश्यकता है: A term-document matrix where those terms from x are removed which have at least a sparse percentage of empty (i.e., terms occurring 0 times in a document) elements. I.e., the resulting matrix contains only …

10 r  text-mining  natural-language 

संकेतन पढ़ा जाता है? क्या यह एक सामान्य वितरण का अनुसरण करता है? या है एक सामान्य वितरण? या शायद लगभग सामान्य है ..एक्स∼ एन( μ ,σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)एक्सXX एक्सXX एक्सXX क्या होगा यदि कई चर हैं जो समान वितरण का पालन करते हैं (या जो भी शब्द हैं)? यह कैसे …

10 normal-distribution  notation 

यहाँ पायथन में सुविधा चयन विधि के लिए मेरा कोड है : from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X.shape (150, 4) X_new = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False).fit_transform(X, y) X_new.shape (150, 3) लेकिन नया X (आश्रित चर - X_new) प्राप्त करने के …

10 feature-selection  python  scikit-learn 

आर फ़ंक्शन cv.glm (पुस्तकालय: बूट) सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के लिए अनुमानित K- गुना क्रॉस-सत्यापन भविष्यवाणी त्रुटि की गणना करता है और डेल्टा लौटाता है। क्या यह लस्सो रिग्रेशन (पुस्तकालय: ग्लमनेट) के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए समझ में आता है और यदि हां, तो इसे कैसे किया …

10 r  regression  cross-validation  lasso  glmnet 

OLS प्रतिगमन के के विषय में एक बहुत ही मूल प्रश्नR2R2R^2 ओएलएस प्रतिगमन y ~ X1 चलाएं, हमारे पास , 0.3 कहेंR2R2R^2 ओएलएस प्रतिगमन y ~ x2 चलाएं, हमारे पास एक और , 0.4 कहेंR2R2R^2 अब हम एक प्रतिगमन y ~ X1 + x2 चलाते हैं, इस प्रतिगमन के R …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

मिश्रित प्रभाव मॉडल पर बेट्स की पुस्तक के पृष्ठ 12 पर , उन्होंने मॉडल का वर्णन इस प्रकार है: स्क्रीनशॉट के अंत के पास, वह उल्लेख करता है रिश्तेदार सहसंयोजक कारक , विचरण-घटक पैरामीटर , पर निर्भर करता हैΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta यह बताए बिना कि वास्तव में संबंध क्या है। कहते हैं …

10 mixed-model  references  multilevel-analysis 

शार्प अनुपात या सूचना अनुपात के महत्व का परीक्षण करने का उचित तरीका क्या है? शार्प अनुपात विभिन्न इक्विटी सूचकांकों पर आधारित होगा और इसमें परिवर्तनीय लुक-बैक अवधि हो सकती है। एक समाधान जो मैंने देखा है वह बस स्टूडेंट टी-टेस्ट पर लागू होता है, डीएफ के साथ लुक-बैक अवधि …

10 time-series  statistical-significance  mean  finance  ratio 

Supose मीन-केंद्रित डेटा का एक मैट्रिक्स है। मैट्रिक्स है , है , अलग अभिलक्षणिक मान तथा अभिलक्षणिक सदिशAA\mathbf AS=cov(A)S=cov(A)\mathbf S=\text{cov}(\mathbf A)m×mm×mm\times mmmms1s1\mathbf s_1, s2s2\mathbf s_2 ... smsm\mathbf s_m, जो ऑर्थोगोनल हैं। iii-तथा प्रमुख घटक (कुछ लोग उन्हें "स्कोर" कहते हैं) वेक्टर है zi=Asizi=Asi\mathbf z_i = \mathbf A\mathbf s_i। दूसरे शब्दों …

10 correlation  pca  linear-algebra 

मैं मशीन लर्निंग में "बकेटाइजेशन" का स्पष्ट विवरण खोजने के लिए चारों ओर जा रहा हूं। मैं अब तक जो समझ रहा हूं वह यह है कि बकेटिटेज डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग में क्वांटिज़ेशन के समान है जहां निरंतर मूल्यों की एक श्रृंखला को एक अलग मूल्य के साथ बदल दिया …

10 machine-learning  dataset  data-preprocessing 

मैं अक्सर लोगों को नेस्टेड क्रॉस सत्यापन के विशेष मामले के रूप में 5x2 क्रॉस-सत्यापन के बारे में बात करते हुए देखता हूं । मैं पहली संख्या मानता हूं (यहां: 5) आंतरिक लूप में सिलवटों की संख्या को संदर्भित करता है और दूसरी संख्या (यहां: 2) बाहरी लूप में सिलवटों …

10 machine-learning  cross-validation  hyperparameter 

मेरे पास 50 नमूनों का डेटासेट है। प्रत्येक नमूना 11 (संभवतः सहसंबद्ध) बूलियन सुविधाओं से बना है। मैं कुछ ऐसे नमूनों को 2 डी प्लॉट पर देखना चाहता हूं और जांचना चाहता हूं कि क्या 50 नमूनों में समूह / समूह हैं। मैंने निम्नलिखित दो तरीकों की कोशिश की है: …

10 clustering  data-visualization  pca  k-means  spectral-analysis 

मेरा एक बुनियादी सवाल है। कहें कि मेरे पास दो यादृच्छिक चर हैं, और । मैं मानक विचलन को घटाकर और मानक विचलन द्वारा विभाजित कर सकता हूं, अर्थात, ।एक्सएक्सXYYYएक्सs t a n da r dमैं zई घ=( एक्स)- ई( एक्स)) )( S)डी ( एक्स)) )एक्सरोंटीएnघएआरघमैंzइघ=(एक्स-इ(एक्स))(एसडी(एक्स))X_{standardized} = \frac{(X - E(X))}{(SD(X))} …

10 correlation  covariance  standardization