सांख्यिकी और बिग डेटा

तंत्रिका नेटवर्क को अक्सर उनके जटिल संरचना के कारण "ब्लैक बॉक्स" के रूप में माना जाता है। यह आदर्श नहीं है, क्योंकि यह अक्सर फायदेमंद होता है कि एक मॉडल आंतरिक रूप से कैसे काम कर रहा है। एक प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम कर रहा है, यह देखने के …

37 data-visualization  neural-networks 

मैं निर्बाध यादृच्छिक चर के योगों के लिए कुछ संभावना असमानताओं की तलाश कर रहा हूं। मैं वास्तव में इसकी सराहना करूंगा अगर कोई मुझे कुछ विचार प्रदान कर सके। मेरी समस्या यह है कि इस संभावना से अधिक एक घातीय ऊपरी सीमा का पता लगाना है कि यादृच्छिक चर …

37 probability  mathematical-statistics  probability-inequalities  mgf 

मेरे पास इस सेमेस्टर में मशीन लर्निंग कोर्स है और प्रोफेसर ने हमें वास्तविक दुनिया की समस्या का पता लगाने और कक्षा में पेश किए गए मशीन सीखने के तरीकों में से एक के द्वारा हल करने के लिए कहा , जैसे: निर्णय के पेड़ कृत्रिम तंत्रिका प्रसार समर्थन वेक्टर …

37 machine-learning 

मैं उम्मीद कर रहा हूं कि कोई व्यक्ति यह बता सकता है कि आम आदमी की शर्तों में, एक विशिष्ट कार्य क्या है और इसका उपयोग कैसे किया जाता है। मैंने पढ़ा है कि यह पीडीएफ का फूरियर रूपांतरण है, इसलिए मुझे लगता है कि मुझे पता है कि यह …

37 probability  mathematical-statistics  characteristic-function 

मैं देख सकता हूं कि कुल्बैक-लिब्लर बनाम कोलमोगोरोव-स्मिरनोव दूरी उपायों के बीच बहुत सारे औपचारिक अंतर हैं। हालांकि, दोनों का उपयोग वितरण के बीच की दूरी को मापने के लिए किया जाता है। क्या एक विशिष्ट स्थिति है जहां एक को दूसरे के बजाय इस्तेमाल किया जाना चाहिए? ऐसा करने …

37 distributions  distance-functions  kolmogorov-smirnov  kullback-leibler 

मेरे पास रेखीय प्रतिगमन के बारे में 2 सरल प्रश्न हैं: व्याख्यात्मक चरों को मानकीकृत करने की सलाह कब दी जाती है? एक बार मानकीकृत मूल्यों के साथ आकलन किया जाता है, तो कोई नए मूल्यों के साथ कैसे भविष्यवाणी कर सकता है (नए मूल्यों का मानकीकरण कैसे किया जाना …

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

जैसा कि प्रश्न में कहा गया है - क्या अशक्त परिकल्पना सिद्ध करना संभव है? परिकल्पना की मेरी (सीमित) समझ से, इसका उत्तर नहीं है, लेकिन मैं इसके लिए कठोर स्पष्टीकरण नहीं दे सकता। प्रश्न का एक निश्चित उत्तर है?

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

एक बाहरी व्यक्ति के रूप में, ऐसा प्रतीत होता है कि इस पर दो प्रतिस्पर्धात्मक विचार हैं कि किसी को सांख्यिकीय अनुमान कैसे करना चाहिए। क्या दोनों अलग-अलग तरीकों को काम करने वाले सांख्यिकीविदों द्वारा मान्य माना जाता है? क्या किसी को दार्शनिक प्रश्न के रूप में माना जाता है? …

37 bayesian  frequentist 

सभी संदर्भों में मैं क्रॉस-वैलिडेशन से परिचित हूं यह पूरी तरह से भविष्य कहनेवाला सटीकता बढ़ाने के लक्ष्य के साथ उपयोग किया जाता है। क्या चरों के बीच निष्पक्ष संबंधों का अनुमान लगाने में क्रॉस वैधीकरण के तर्क को बढ़ाया जा सकता है? जबकि रिचर्ड बर्क का यह पेपर "अंतिम" …

37 cross-validation  causality 

सांख्यिकीय पाठ्यपुस्तकों के बारे में कुछ सवाल किए गए हैं , जैसे कि प्रश्न मुक्त सांख्यिकीय पाठ्यपुस्तकें । हालाँकि, मैं ऐसी पाठ्यपुस्तकों की तलाश में हूँ, जो ओपन सोर्स हों, उदाहरण के लिए, एक क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस होना। कारण यह है कि अन्य डोमेन में निश्चित रूप से सामग्री, आप …

37 references  open-source 

एक मुद्दा जिसे मैंने सामान्य रूप से न्यूरल नेटवर्क्स के संदर्भ में अक्सर देखा है, और विशेष रूप से डीप न्यूरल नेटवर्क्स, यह है कि वे "डेटा भूखे" हैं - यही है कि वे तब तक अच्छा प्रदर्शन नहीं करते हैं जब तक कि हमारे पास एक बड़ा डेटा सेट …

37 neural-networks  deep-learning  regularization 

मैंने एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन बनाया है जहां उपचार ( Cureबनाम No Cure) प्राप्त करने के बाद परिणाम चर को ठीक किया जा रहा है । इस अध्ययन के सभी रोगियों ने उपचार प्राप्त किया। मुझे यह देखने में दिलचस्पी है कि क्या मधुमेह इस परिणाम से जुड़ा हुआ है। R …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

लेखकों में से एक से उद्धरण: टी-डिस्ट्रिब्यूटेड स्टॉचस्टिक नेबर एंबेडिंग (टी-एसएनई) आयामीता में कमी के लिए एक ( पुरस्कार विजेता ) तकनीक है जो विशेष रूप से उच्च-आयामी डेटासेट के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए अनुकूल है। तो यह बहुत अच्छा लगता है, लेकिन यह लेखक की बात कर रहा है। लेखक …

37 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne 

जहाँ तक मुझे पता है, स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट को लर्निंग एल्गोरिथम के रूप में अपनाते समय, कोई व्यक्ति पूर्ण डेटासेट के लिए 'युग', और एकल अद्यतन चरण में उपयोग किए गए डेटा के लिए 'बैच' का उपयोग करता है, जबकि दूसरा क्रमशः 'बैच' और 'मिनीबैच' का उपयोग करता है, और …

37 machine-learning 

मैंने दो अलग-अलग फ़ंक्शन ( prcompऔर princomp) का उपयोग करते हुए आर के साथ मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) किया और देखा कि पीसीए स्कोर साइन में भिन्न थे। यह कैसे हो सकता है? इस पर विचार करो: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417 [3,] -2.679669 1.0903445 …

37 r  pca  factor-analysis