सांख्यिकी और बिग डेटा

यह पोस्ट एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल, को संदर्भित करता है । मैंने हमेशा त्रुटि (SSE) के लिए वर्गों के योग में वर्गों (SSTO) के विभाजन को लिया है और विश्वास पर मॉडल (SSR) के लिए वर्गों का योग है, लेकिन एक बार जब मैंने इसके बारे में सोचना शुरू कर …

9 regression  sums-of-squares  orthogonal 

बस कुछ तर्क की जाँच करना चाहते हैं। यदि मेरा मूल नमूना आकार और मैं इसे बूटस्ट्रैप करता हूं, तो मेरी विचार प्रक्रिया इस प्रकार है:nnn 1n1n\frac{1}{n} मूल नमूने से निकाले गए किसी भी अवलोकन का मौका है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि अगला ड्रा पूर्व नमूना अवलोकन नहीं …

9 sampling  bootstrap  sample-size  subsampling 

जैसा कि कई अन्य लोगों के पास है, मैंने यहां और यहां के संसाधनों को LSTM कोशिकाओं को समझने के लिए बेहद उपयोगी माना। मुझे विश्वास है कि मैं समझता हूं कि मूल्यों का प्रवाह कैसे होता है और अद्यतन किया जाता है, और मुझे विश्वास है कि उल्लेखित "पीपहोल …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn 

किसी उद्देश्य के लिए, मुझे "स्लोप्ड वर्दी" वितरण से यादृच्छिक संख्या (डेटा) उत्पन्न करने की आवश्यकता है। इस वितरण का "ढलान" कुछ उचित अंतराल में भिन्न हो सकता है, और फिर मेरा वितरण ढलान के आधार पर वर्दी से त्रिकोणीय में बदल जाना चाहिए। यहाँ मेरी व्युत्पत्ति है: आइए इसे …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

मैं हाथ से SVD करने की कोशिश कर रहा हूँ: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) लेकिन अंतिम पंक्ति mवापस नहीं आती है। क्यों? ऐसा लगता है कि इन eigenvectors के संकेतों के साथ कुछ करना है ... या क्या मैंने इस प्रक्रिया को गलत समझा?

9 r  svd  eigenvalues 

मैं निम्नलिखित द्वारा भ्रमित हूं, और मैं उत्तर को कहीं और खोदने में सक्षम नहीं हूं। मैं कुछ आँकड़े करते हुए आर सीखने की कोशिश कर रहा हूँ, और, एक अभ्यास के रूप में, मैं इन 'आर हाथ से' करके भी अंतर्निहित आर फ़ंक्शन के परिणामों की दोबारा जाँच करने …

9 r  kruskal-wallis  ties 

हस्ती और तिब्शीरानी ने अपनी पुस्तक के खंड 4.3.2 में उल्लेख किया है कि रैखिक प्रतिगमन सेटिंग में, सबसे कम वर्ग दृष्टिकोण वास्तव में अधिकतम संभावना का एक विशेष मामला है। हम इस परिणाम को कैसे साबित कर सकते हैं? पुनश्च: कोई गणितीय विवरण नहीं।

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

मैं एक डेटासेट का अनुकरण करने की कोशिश कर रहा हूं जो मेरे पास मौजूद डेटा से मेल खाता है, लेकिन यह अनिश्चित है कि मूल डेटा में त्रुटियों का अनुमान कैसे लगाया जाए। अनुभवजन्य डेटा में विषमलैंगिकता शामिल है, लेकिन मुझे इसे बदलने में कोई दिलचस्पी नहीं है, बल्कि …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

मैं स्टैनफोर्ड NLP डीप लर्निंग क्लास की लिखित असाइनमेंट समस्याओं http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln में समस्याओं से गुज़र रहा हूँ मैं 3a के उत्तर को समझने की कोशिश कर रहा हूं जहां वे केंद्र शब्द के लिए वेक्टर के व्युत्पन्न की तलाश कर रहे हैं। मान लें कि आपको लिए केंद्र शब्द c …

9 self-study  neural-networks  backpropagation  word2vec 

मैं कई आश्रित चर (DV) (~ 450) की भविष्यवाणी करने के लिए एक कम मॉडल बनाने की कोशिश कर रहा हूं जो अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। मेरे स्वतंत्र चर (IV) भी कई हैं (~ 2000) और अत्यधिक सहसंबद्ध। यदि मैं व्यक्तिगत रूप से प्रत्येक आउटपुट के लिए कम किए गए मॉडल …

9 r  lasso  multivariate-regression 

मैं एक मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल को एक ऐसे एप्लिकेशन में एक शब्द के साथ फिट कर रहा हूं, जहां समय के साथ रुझान को कर्वी-लीनियर कहा जाता है। हालांकि, मैं जो आकलन करना चाहता हूं वह यह है कि क्या कर्वी-रेखीय प्रवृत्ति रैखिकता से अलग-अलग विचलन के कारण होती …

9 r  splines  lme4-nlme 

कई गुना सीखने और गैर रेखीय आयामी कमी के बीच अंतर क्या है ? मैंने इन दोनों शब्दों को परस्पर उपयोग में लाते हुए देखा है। उदाहरण के लिए: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : मैनिफोल्ड लर्निंग (जिसे अक्सर गैर-रैखिक आयामीता में कमी के रूप में भी संदर्भित किया जाता है) लक्ष्य को डेटा …

9 terminology  dimensionality-reduction  manifold-learning 

मैं गहरे मॉडल का उपयोग करके प्रत्येक इनपुट सुविधा के महत्व की गणना करना चाहता हूं। लेकिन मुझे गहरी सीखने - गहरी सुविधा चयन का उपयोग करके फीचर चयन के बारे में केवल एक पेपर मिला । वे प्रत्येक फ़ीचर से जुड़ी नोड्स की एक परत सीधे पहली छिपी हुई …

9 feature-selection  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

मैं एक नमूना सांख्यिकीय के विचरण का अनुमान लगाने के साधन के रूप में बूटस्ट्रैपिंग के बारे में सीख रहा हूं। मुझे एक बुनियादी संदेह है। Http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf से उद्धरण : • हमें कितनी टिप्पणियों को फिर से भरना चाहिए? एक अच्छा सुझाव मूल नमूना आकार है। मूल नमूने में हम …

9 sampling  bootstrap  resampling 

मैं इस पत्र को पढ़ रहा हूं , और मुझे गौसियन प्रोसेस रिग्रेशन के समीकरणों की व्युत्पत्ति के बाद कठिनाई हो रही है। वे रासमुसेन और विलियम्स की सेटिंग और नोटेशन का उपयोग करते हैं । इस प्रकार, , शून्य-माध्य, स्थिर और सामान्य रूप से विचरण के साथ वितरित शोर …

9 regression  bayesian  gaussian-process