सांख्यिकी और बिग डेटा

Q & A में सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण, डेटा माइनिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में रुचि रखने वाले लोगों के लिए

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R MICE डेटा इंप्यूटेशन के लिए रनिंग टाइम कैसे सुधारें
संक्षेप में मेरा प्रश्न: क्या R MICE (डेटा प्रतिरूपण) के चलने के समय में सुधार करने के तरीके हैं? मैं एक डेटा सेट (30 चर, 1.3 मिलियन पंक्तियों) के साथ काम कर रहा हूं जिसमें (काफी यादृच्छिक रूप से) गायब डेटा है। 30 में से लगभग 15 चरों में लगभग …

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क्यों एक मिलान जोड़े के लिए स्वतंत्रता की डिग्री है
मुझे "स्वतंत्रता की डिग्री" के रूप में जानने की आदत है n−rn−rn - rहै, जहां आप रेखीय मॉडल है के साथ , \ mathbf { X} \ में M_ {n \ टाइम्स p} (\ mathbb {R}) रैंक r , \ boldsymbol {\ Beta} \ in \ mathbb {R} ^ p …

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संभावना के साथ एक बर्नौली चर का अनुकरण करें
क्या कोई मुझे बता सकता है कि मैं कैसे अनुकरण कर सकता हूं बी ई आर एन ओ यू एल एल मैं (एख)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right), कहाँ पे ए , बी ∈ एनa,b∈Na,b\in \mathbb{N}, एक सिक्का टॉस (के रूप में कई बार के रूप में आप की आवश्यकता के साथ) का उपयोग …

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चाय का स्वाद चखने वाली महिला की शक्ति
प्रसिद्ध फिशर के प्रयोग में अवलोकनीय है सही अनुमानित कप की संख्या दो प्रकार के कप और । आमतौर पर यह महत्वपूर्ण है कि महत्वपूर्ण क्षेत्र को शून्य परिकल्पना (महिला को बेतरतीब ढंग से अनुमान लगाने) को अस्वीकार करने के लिए परीक्षण करने के लिए गणना की जाती है, जिसे …

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क्या पेड़ के आकलनकर्ता हमेशा से पक्षपाती हैं?
मैं निर्णय पेड़ों पर एक होमवर्क कर रहा हूं, और मुझे जिन सवालों का जवाब देना है उनमें से एक है "क्यों अनुमान लगाने वाले पेड़ों से पक्षपाती होते हैं, और कैसे बैगिंग उनके विचरण को कम करने में मदद करता है?"। अब, मुझे पता है कि ओवरफ़ीड मॉडल में …
9 cart  bias 

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एक यादृच्छिक माप पर एकीकृत करने का क्या मतलब है?
मैं वर्तमान में डिरिचलेट प्रोसेस रैंडम इफेक्ट्स मॉडल का एक पेपर देख रहा हूं और मॉडल विनिर्देश निम्नानुसार है: yमैंψमैंजी=एक्समैंβ+ψमैं+εमैं∼ जी∼ डी पी( α ,जी0)yमैं=एक्समैंβ+ψमैं+εमैंψमैं~जीजी~डीपी(α,जी0) \begin{align*}y_{i} &= X_{i}\beta + \psi_{i} + \epsilon_{i}\\ \psi_{i} &\sim G \\ G &\sim \mathcal{DP}\left(\alpha, G_{0}\right) \end{align*} कहाँ पे αα\alphaस्केल पैरामीटर है और आधार उपाय है। …

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उन्नत प्रयोगों पर अच्छी आधुनिक पुस्तक / संसाधन क्या है?
मैं संसाधनों की तलाश में हूं (एक भी किताब नहीं है) जो प्रयोगात्मक डिजाइन और सांख्यिकीय विश्लेषण के कुछ अधिक चुनौतीपूर्ण मामलों को कवर करेगा। कुछ मामलों को मैं कवर करना चाहूंगा: 1. ऐसे मामले जहाँ यादृच्छिककरण की इकाइयाँ विश्लेषण की इकाइयों से भिन्न होती हैं उदाहरण: मैं एम विक्रेताओं …

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एक रेखीय परिवर्तन के बाद कोसाइन समानता कैसे बदलती है?
क्या इसके बीच गणितीय संबंध है: cosine समानता सिम(ए,बी)sim(A,B)\operatorname{sim}(A, B) दो वैक्टर के एAA तथा बीBB, तथा cosine समानता सिम(मए,मबी)sim(MA,MB)\operatorname{sim}(MA, MB) का एAAऔर , एक समान मैट्रिक्स माध्यम से गैर-समान रूप से बढ़ाया गया ? यहां एक दिया गया विकर्ण मैट्रिक्स है जो विकर्ण पर असमान तत्वों के साथ है।बीBBमMMमMM …

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बेयस अनुमानकों के बीच तुलना
पहले दिए गए जहां साथ द्विघात हानि । आज्ञा देना संभावना। बेस अनुमानक ।L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi भारित द्विघात हानि पर विचार करें जहां पूर्व । आज्ञा देना संभावना हो। बेयस अनुमानक का पता लगाएं ।Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 की तुलना करें औरδπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 पहले मैंने देखा कि , और मैंने यह …

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PCA प्लॉट के पच्चर जैसा आकार क्या दर्शाता है?
पाठ के वर्गीकरण के लिए ऑटोएन्कोडर्स पर अपने पेपर में हिंटन और सलाखुद्दीनोव ने 2-आयामी एलएसए (जो पीसीए से निकटता से संबंधित है) द्वारा निर्मित भूखंड का प्रदर्शन किया :। पीसीए को बिल्कुल अलग उच्च आयामी डेटा पर लागू करना मैंने एक समान दिखने वाला प्लॉट प्राप्त किया: (इस मामले …

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जब हम एक अनुभवजन्य माप के "हम एक सामान्य वितरण" मान लेते हैं तो यह लिखना ठीक है
यह दवा के रूप में लागू विषयों के शिक्षण में लिप्त है, कि आबादी में जैव-चिकित्सा मात्रा का माप एक सामान्य "घंटी वक्र" का पालन करता है। स्ट्रिंग की एक Google खोज "हमने एक सामान्य वितरण मान लिया" रिटर्न23 , 90023,900\small 23,900परिणाम! वे ध्वनि करते हैं, "चरम डेटा बिंदुओं की …

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कागज से अपेक्षा अधिकतमकरण में मदद: पूर्व वितरण को कैसे शामिल किया जाए?
प्रश्न शीर्षक वाले कागज़ पर आधारित है: युग्मित विकिरण परिवहन-प्रसार मॉडल का उपयोग करते हुए फैलाना ऑप्टिकल टोमोग्राफी में छवि पुनर्निर्माण डाउनलोड लिंक लेखक ईएम एल्गोरिथ्म के साथ लागू होते हैं एल1l1l_1 अज्ञात वेक्टर का नियमितीकरण μμ\muएक छवि के पिक्सेल का अनुमान लगाने के लिए। द्वारा दिया गया मॉडल है …

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तंत्रिका नेटवर्क के विश्वास की भविष्यवाणी करना
माना कि मैं वर्गीकरण या प्रतिगमन करने के लिए एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहता हूं, लेकिन मैं जानना चाहता हूं कि भविष्यवाणी कितनी भरोसेमंद होगी। मैं इसे कैसे हासिल कर सकता हूं? मेरा विचार प्रत्येक प्रशिक्षण डेटम के लिए क्रॉस एन्ट्रॉपी की गणना करना है, जो ऊपर …

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न्यूरल नेटवर्क्स में 1 डी कन्वेंशन
मैं समझता हूं कि कन्वोकेशन कैसे काम करता है लेकिन मुझे यह नहीं पता कि 2 डी डेटा के लिए 1 डी कैसे लागू होते हैं। इस उदाहरण में आप एक 2D डेटा में 2 डी कनवल्शन देख सकते हैं। लेकिन यह कैसे होगा यदि 1 डी का दृढ़ संकल्प …

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बीजगणितीय वर्गीकरणकर्ता, अधिक जानकारी?
मैंने बीजगणितीय वर्गीकरणों को पढ़ा है: तेजी से पार-सत्यापन, ऑनलाइन प्रशिक्षण, और समानांतर प्रशिक्षण के लिए एक सामान्य दृष्टिकोण और व्युत्पन्न एल्गोरिदम के प्रदर्शन से चकित था। हालांकि, ऐसा लगता है कि नैवे बेस (और जीबीएम) से परे फ्रेमवर्क के लिए अनुकूलित कई एल्गोरिदम नहीं हैं। क्या कोई अन्य कागजात …

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