सांख्यिकी और बिग डेटा

डी-फैक्टो स्टैंडर्ड सिग्मोइड फ़ंक्शन, , इतना लोकप्रिय (गैर-गहन) तंत्रिका-नेटवर्क और लॉजिस्टिक प्रतिगमन में क्यों लोकप्रिय है?11+e−x11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}} क्यों हम कई अन्य व्युत्पन्न कार्यों का उपयोग नहीं करते हैं, तेजी से गणना समय या धीमी क्षय के साथ (ताकि गायब होने वाला ढाल कम होता है)। सिग्मोइड कार्यों के बारे में कुछ …

40 logistic  neural-networks  least-squares 

तो यह एक बहुत ही सरल और बेवकूफ सवाल है। हालाँकि, जब मैं स्कूल में था, तब मैंने कक्षा में सिमुलेशन की पूरी अवधारणा पर बहुत कम ध्यान दिया और इससे मुझे उस प्रक्रिया से थोड़ा डर लगा। क्या आप आम शब्दों में सिमुलेशन प्रक्रिया की व्याख्या कर सकते हैं? …

40 simulation 

मेरे पास फायर फाइटर प्रवेश परीक्षा परिणाम दिखाने वाला डेटा है। मैं इस परिकल्पना का परीक्षण कर रहा हूं कि परीक्षा परिणाम और जातीयता परस्पर स्वतंत्र नहीं हैं। इसे जांचने के लिए, मैंने आर में पियर्सन ची-स्क्वायर टेस्ट चलाया। परिणाम दिखाते हैं कि मुझे क्या उम्मीद थी, लेकिन इसने चेतावनी …

40 r  categorical-data  chi-squared  small-sample  error-message 

मैं रिज प्रतिगमन के समाधान के व्युत्पन्न के साथ कुछ मुद्दे रख रहा हूं। मैं नियमितीकरण शब्द के बिना प्रतिगमन समाधान जानता हूं: β=(XTX)−1XTy.β=(XTX)−1XTy.\beta = (X^TX)^{-1}X^Ty. λ∥β∥22λ‖β‖22\lambda\|\beta\|_2^2 β=(XTX+λI)−1XTy.β=(XTX+λI)−1XTy.\beta = (X^TX + \lambda I)^{-1}X^Ty.

40 regression  least-squares  regularization  ridge-regression 

मैंने याद और सटीकता की कुछ परिभाषाएं पढ़ीं, हालांकि यह सूचना पुनर्प्राप्ति के संदर्भ में हर बार है। मैं सोच रहा था कि क्या कोई इसे वर्गीकरण के संदर्भ में थोड़ा और समझा सकता है और शायद कुछ उदाहरणों का वर्णन करता है। उदाहरण के लिए कहें कि मेरे पास …

40 machine-learning  metric 

मैं 30 स्वतंत्र चर के एक सेट के बाहर एक सतत निर्भर चर के लिए भविष्यवाणियों को खोजना चाहता हूं। मैं Lasso प्रतिगमन का उपयोग कर रहा हूँ जैसा कि R में glmnet पैकेज में लागू किया गया है। यहाँ कुछ डमी कोड है: # generate a dummy dataset with …

40 r  multiple-regression  lasso  glmnet  communication 

मैं थोड़ी देर के लिए इस बारे में सोच रहा था; मुझे यह थोड़ा अजीब लगता है कि यह अचानक कैसे हो जाता है। असल में, हमें लिए केवल तीन वर्दी की आवश्यकता क्यों है ZnZnZ_nजैसे कि यह बाहर करता है? और स्मूथिंग-आउट इतनी जल्दी क्यों होता है? Z2Z2Z_2 : …

40 normal-distribution  mathematical-statistics  uniform  central-limit-theorem 

क्या किसी को पता है कि कैसे अंक 7, 16 और 29 प्रभावशाली अंक हैं या नहीं? मैंने कहीं पढ़ा है कि क्योंकि कुक की दूरी 1 से कम है, वे नहीं हैं। क्या मैं सही हू?

40 r  regression  residuals  diagnostic  cooks-distance 

मैं सिर्फ अपने पैरों को आंकड़ों में गीला कर रहा हूं इसलिए मुझे खेद है कि अगर यह सवाल समझ में नहीं आता है। मैंने खोज इंजन पर उपयोगकर्ताओं के क्लिक का अध्ययन करने के लिए छिपे हुए राज्यों (अनुचित कैसीनो, डाइस रोल, आदि) और तंत्रिका नेटवर्क की भविष्यवाणी करने …

40 data-mining  algorithms  neural-networks  markov-process 

मैं एक प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) या एम्पिरिकल ऑर्थोगोनल फंक्शन (EOF) एनालिसिस से निकलने वाले महत्वपूर्ण पैटर्न की संख्या निर्धारित करने में दिलचस्पी रखता हूँ। मुझे इस पद्धति को जलवायु डेटा पर लागू करने में विशेष रुचि है। डेटा फ़ील्ड MxN मैट्रिक्स है जिसमें M समय आयाम (जैसे दिन) और …

40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 

प्लॉट्स तैयार करते समय मैं आमतौर पर अपनी खुद की पहचान बनाता हूं। हालांकि, मुझे आश्चर्य है कि क्या भूखंडों के निर्माण के लिए कोई सर्वोत्तम प्रथाएं हैं। नोट: इस सवाल के जवाब के लिए रॉब की टिप्पणी यहां बहुत प्रासंगिक है।

40 data-visualization  references 

विकिपीडिया से: मान लीजिए कि आप गेम शो में हैं, और आपको तीन दरवाजों का विकल्प दिया गया है: एक दरवाजे के पीछे एक कार है; दूसरों के पीछे, बकरियाँ। आप एक दरवाजा चुनते हैं, नंबर 1 कहते हैं, और मेजबान, जो जानता है कि दरवाजे के पीछे क्या है, …

40 probability  intuition  puzzle 

मैंने पाया कि रैखिक नेटवर्क (ReLU) ने कई स्थानों पर तंत्रिका नेटवर्क के लिए लुप्त हो रही ढाल समस्या के समाधान के रूप में प्रशंसा की । यही है, एक सक्रियण फ़ंक्शन के रूप में अधिकतम (0, x) का उपयोग करता है। जब सक्रियण सकारात्मक होता है, तो यह स्पष्ट …

40 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

मैं समझने की कोशिश कर रहा हूं कि सॉफ्टपैक्स / क्रॉस-एन्ट्रापी आउटपुट लेयर के लिए बैकप्रॉपैगैशन कैसे काम करता है। क्रॉस एन्ट्रापी एरर फंक्शन है E(t,o)=−∑jtjlogojE(t,o)=−∑jtjlog⁡ojE(t,o)=-\sum_j t_j \log o_j साथ और न्यूरॉन में लक्ष्य और आउटपुट के रूप में , क्रमशः। आउटपुट लेयर में प्रत्येक न्यूरॉन के ऊपर योग होता …

40 backpropagation  derivative  softmax  cross-entropy 

समय श्रृंखला की क्लस्टरिंग करने के लिए डायनामिक टाइम वार्पिंग (DTW) का उपयोग करने का तरीका क्या होगा? मैंने DTW के बारे में दो समय श्रृंखलाओं के बीच समानता खोजने के तरीके के रूप में पढ़ा है, जबकि उन्हें समय में स्थानांतरित किया जा सकता है। क्या मैं इस विधि …

40 time-series  clustering