सांख्यिकी और बिग डेटा

परिवर्तनशील चर बनाते समय, क्या आपको एक ही परिवर्तन का उपयोग करना होगा? उदाहरण के लिए, क्या मैं अलग-अलग रूपांतरित चर चुन सकता हूं, जैसे: आज्ञा देना, आयु, रोजगार की लंबाई, निवास की लंबाई और आय।x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) या, क्या आपको अपने परिवर्तनों के अनुरूप …

41 r  regression  logistic  data-transformation 

मैंने कई बार पढ़ा / सुना है कि कम से कम 30 इकाइयों के नमूने का आकार "बड़ा नमूना" माना जाता है (सामान्य अर्थ की धारणाएं आमतौर पर सीएलटी के कारण होती हैं, ...)। इसलिए, मेरे प्रयोगों में, मैं आमतौर पर 30 इकाइयों के नमूने उत्पन्न करता हूं। क्या आप …

41 references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb 

मान लें कि आपको दो ऑब्जेक्ट दिए गए हैं जिनके सटीक स्थान अज्ञात हैं, लेकिन ज्ञात मापदंडों के अनुसार सामान्य वितरण के अनुसार वितरित किए जाते हैं (जैसे और । हम यह मान सकते हैं कि इन दोनों द्विचर Normals, ऐसी है कि पदों एक वितरण पर द्वारा वर्णित हैं …

41 normal-distribution  distance-functions 

मुझे सामान्यता परीक्षणों का पता है, लेकिन मैं "पॉइसन-नेस" का परीक्षण कैसे करूँ? मेरे पास ~ 1000 गैर-नकारात्मक पूर्णांक का नमूना है, जो मुझे लगता है कि एक पॉइसन वितरण से लिया गया है, और मैं इसका परीक्षण करना चाहूंगा।

41 hypothesis-testing  distributions  poisson-distribution  goodness-of-fit 

अगर आप वुल्फराम अल्फा को देखें या यह विकिपीडिया पृष्ठ मध्ययुगीन देशों की सूची है स्पष्ट रूप से मध्ययुगीन युग की बात आती है तो यह पसंद का आँकड़ा है। मैं खुद को यह नहीं समझा पा रहा हूं कि अंकगणित का मतलब एक खराब आंकड़ा क्यों होगा। ऐसा क्यों …

41 mean  median 

यदि दो चर में 0 संबंध हैं, तो वे आवश्यक रूप से स्वतंत्र क्यों नहीं हैं? क्या शून्य सहसंबंधित चर विशेष परिस्थितियों में स्वतंत्र हैं? यदि संभव हो तो, मैं एक सहज व्याख्या की तलाश कर रहा हूं, एक उच्च तकनीकी नहीं।

41 correlation  independence 

मैं एक निश्चित डेटासेट के लिए वीका में वर्गीकृत कर रहा हूं और मैंने देखा है कि अगर मैं नाममात्र मूल्य की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं तो आउटपुट विशेष रूप से सही और गलत तरीके से अनुमानित मूल्यों को दिखाता है। हालाँकि, अब मैं इसे संख्यात्मक विशेषता …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

मैं वर्तमान में बेंगियो और बर्गस्टा के रैंडम सर्च फॉर हाइपर-पैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से जा रहा हूं [1] जहां लेखक दावा करते हैं कि यादृच्छिक खोज लगभग समान प्रदर्शन प्राप्त करने में ग्रिड खोज से अधिक कुशल है। मेरा प्रश्न है: क्या यहाँ के लोग उस दावे से सहमत …

41 machine-learning  hyperparameter  optimization 

क्या एक नॉर्मल और गॉसियन डिस्ट्रीब्यूशन के बीच गहरा अंतर है, मैंने कई पेपरों को बिना डिस्टिंक्शन के इस्तेमाल करते हुए देखा है, और मैं आमतौर पर उन्हें एक ही चीज के रूप में भी संदर्भित करता हूं। हालांकि, मेरे पीआई ने हाल ही में मुझे बताया कि एक सामान्य …

41 normal-distribution  terminology 

मान लीजिए ϕ(⋅)ϕ(⋅)\phi(\cdot) और Φ(⋅)Φ(⋅)\Phi(\cdot) घनत्व समारोह और मानक सामान्य वितरण के वितरण समारोह कर रहे हैं। अभिन्न की गणना कैसे की जा सकती है: ∫∞−∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw∫−∞∞Φ(w−ab)ϕ(w)dw\int^{\infty}_{-\infty}\Phi\left(\frac{w-a}{b}\right)\phi(w)\,\mathrm dw

41 mathematical-statistics  normal-distribution  integral 

मैं जानना चाहता हूं कि एफ-माप मूल्यों के अंतर की व्याख्या कैसे करें। मुझे पता है कि एफ-माप सटीक और याद के बीच एक संतुलित साधन है, लेकिन मैं एफ-उपायों में अंतर के व्यावहारिक अर्थ के बारे में पूछ रहा हूं। उदाहरण के लिए, यदि एक क्लासिफायरियर C1 में 0.4 …

41 classification  precision-recall 

मैं मानता हूं कि मैं प्रवृत्ति स्कोर और कारण विश्लेषण के लिए अपेक्षाकृत नया हूं। एक बात यह है कि एक नवागंतुक के रूप में मेरे लिए यह स्पष्ट नहीं है कि प्रवृत्ति स्कोर का उपयोग करते हुए "संतुलन" गणितीय रूप से भिन्न कैसे होता है जब हम एक प्रतिगमन …

41 regression  multivariate-analysis  causality  propensity-scores 

विशेष रूप से, मुझे लगता है कि मैं इस कथन के बारे में आश्चर्यचकित हूं: TensorFlow के भविष्य के प्रमुख संस्करण ग्रेडिएंट्स को डिफ़ॉल्ट रूप से बैकप्रॉप पर लेबल इनपुट में प्रवाहित करने की अनुमति देंगे। जिसका उपयोग करने पर दिखाया जाता है tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits। एक ही संदेश में यह मेरे …

41 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation 

मेरे पास एक कंप्यूटर विज्ञान पृष्ठभूमि है, लेकिन मैं इंटरनेट पर समस्याओं को हल करके खुद को डेटा विज्ञान सिखाने की कोशिश कर रहा हूं। मैं पिछले कुछ हफ्तों से इस समस्या पर काम कर रहा हूं (लगभग 900 पंक्तियाँ और 10 विशेषताएँ)। मैं शुरू में लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग …

41 random-forest  overfitting 

दो यादृच्छिक चर A और B सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र हैं। इसका मतलब है कि प्रक्रिया के DAG में: और निश्चित रूप से । लेकिन क्या इसका यह भी मतलब है कि बी से ए तक कोई फ्रंट-डोर नहीं है?पी ( ए | बी ) = पी ( ए )(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A …

40 independence  causality  bayesian-network  dag