सांख्यिकी और बिग डेटा

Ethem Alpaydın की पुस्तक "मशीन सीखने का परिचय" में कहा गया है कि एक अक्ष-संरेखित आयत का VC आयाम 4. है, लेकिन वैकल्पिक सकारात्मक और नकारात्मक बिंदुओं के साथ एक आयत चार कोलीनियर बिंदुओं के सेट को कैसे चकनाचूर कर सकता है ?? क्या कोई समझा सकता है और एक …

9 classification  vc-dimension 

वर्षों पहले मुझे यह पहचान डेटा और परिवर्तनों के साथ प्रयोग के माध्यम से मिली। मेरे सांख्यिकी प्राध्यापक को यह समझाने के बाद वह वेक्टर और मैट्रिक्स नोटेशन का उपयोग करते हुए एक पृष्ठ के प्रमाण के साथ अगली कक्षा में आए। दुर्भाग्य से मैंने वह कागज खो दिया जो …

9 regression  r-squared 

मैं एक पूर्व-निर्दिष्ट स्पार्सिटी संरचना ( नोड्स पर एक ग्राफ द्वारा निर्दिष्ट) के साथ सहसंबंध मैट्रिक्स (सममित psd) उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं । ग्राफ़ में जो नोड्स जुड़े हुए हैं, उनमें सहसंबंध , बाकी सभी 0 हैं और विकर्ण सभी 1 है।पी × पीपी×पीp\times pपीपीpρ ∼ यू( …

9 correlation  matrix  sparse  correlation-matrix 

एक लॉजिस्टिक सामान्यीकृत रैखिक मिश्रित मॉडल (परिवार = द्विपद) में, मैं नहीं जानता कि यादृच्छिक प्रभावों की व्याख्या कैसे करें: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 मैं इस संख्यात्मक परिणाम की व्याख्या कैसे करूं? मेरे पास एक बहुस्तरीय अध्ययन …

9 r  lme4-nlme 

ImageNet प्रतियोगिता के लिए मूल्यांकन पद्धति में से एक (1,000 श्रेणियों की छवियों को वर्गीकृत करें) शीर्ष -5 त्रुटि है, इसका क्या मतलब है? देखें: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning  classification  computer-vision 

संक्षिप्त संदर्भ का लघु संस्करण चलो yyy सीडीएफ के साथ एक यादृच्छिक चर हो F(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} मान लीजिए कि …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

कम से कम वर्गों की विधि में हम मॉडल में अज्ञात मापदंडों का अनुमान लगाना चाहते हैं: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yजे=α+βएक्सजे+εजे(जे=1 ...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) एक बार जब हम ऐसा कर लेते हैं (कुछ देखे गए मूल्यों के लिए), तो हमें फिट होने वाली प्रतिगमन लाइन मिल …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

एक रैखिक मॉडल पर विचार करें yमैं= α + βएक्समैं+εमैंyमैं=α+βएक्समैं+εमैंy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i और ढलान और अवरोधन के लिए अनुमान और साधारण कम से कम वर्गों का उपयोग कर। गणितीय आँकड़ों के लिए यह संदर्भ यह बयान करता है कि और स्वतंत्र हैं (उनके प्रमेय के प्रमाण …

9 regression 

सिर्फ इसलिए कि कुछ संवाददाता ने आटोक्लेररेशन की गणना के तरीकों के बारे में एक दिलचस्प सवाल पेश किया, मैंने इसके साथ खेलना शुरू किया, लगभग समय श्रृंखला और ऑटोक्रेलेशन के बारे में बिना किसी ज्ञान के। संवाददाता ने अपने डेटा की व्यवस्था की (323232 एक टाइम सीरीज़ के डेटा …

9 time-series  pca 

मैंने 15 निरंतर व्याख्यात्मक चर के साथ एक क्रमिक श्रेणीगत प्रतिक्रिया चर के लिए एक क्रमिक लॉजिस्टिक प्रतिगमन चलाने के लिए एमएएसएस पैकेज में 'पोलर' फ़ंक्शन का उपयोग किया है। मैंने यह जांचने के लिए कोड का उपयोग किया है (नीचे दिखाया गया है) कि मेरा मॉडल यूसीएलए के गाइड …

9 r  logistic  assumptions  ordered-logit  polr 

मैं प्रचारक मॉडलिंग उद्देश्यों के लिए बहिर्जात चर के साथ संवर्धित ARIMA मॉडलिंग के साथ व्याप्त हूं और मेरे पास व्यवसाय उपयोगकर्ताओं के लिए इसे समझाने में कठिन समय है। कुछ मामलों में सॉफ्टवेयर पैकेज एक साधारण ट्रांसफर फंक्शन यानी पैरामीटर * एक्सोजेनस वेरिएबल के साथ समाप्त होते हैं। इस …

9 time-series  data-visualization  forecasting  arima  causality 

मेरे पास अलग-अलग चर हैं जो आबादी के भीतर बातचीत करते हैं। मूल रूप से मैं मिलिपेड की एक सूची बना रहा हूं और इलाके के कुछ अन्य मूल्यों को माप रहा हूं, जैसे: प्रजातियों और नमूनों की मात्रा एकत्र की विभिन्न वातावरण जहां जानवर हैं पीएच जैविक सामग्री का …

9 pca  multivariate-analysis  ecology  correspondence-analysis 

मैं कनवल्शन की गणना / मूल्यांकन करना चाहता हूं जी( x ) =∫डीच( x - t ) ϕ ( t ) dटी ,जी(एक्स)=∫डीच(एक्स-टी)φ(टी)घटी,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, जहां एक घनत्व है और कॉम्पैक्ट समर्थन साथ एक चिकनी कार्य है । समापन बंद-रूप में उपलब्ध नहीं है और मुझे इसे संख्यात्मक रूप …

9 r  convolution 

मेरे पास अत्यंत विरल इनपुट्स हैं, उदाहरण के लिए एक इनपुट इमेज में कुछ विशेषताओं के स्थान। इसके अलावा प्रत्येक फीचर में कई डिटेल हो सकते हैं (यह सुनिश्चित नहीं है कि यह सिस्टम के डिजाइन पर असर पड़ेगा)। यह मैं उस सुविधा की उपस्थिति का प्रतिनिधित्व करने वाले ON …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

क्या कोई यह बता सकता है कि एफडीआर प्रक्रियाएं मॉडल के बिना एफडीआर का अनुमान लगाने में सक्षम कैसे हैं / वास्तविक सकारात्मकता की आधार दर?

9 false-discovery-rate