सांख्यिकी और बिग डेटा

इस सवाल का पहले से ही यहाँ एक जवाब है: एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर में वास्तव में एक बीज क्या है? 3 जवाब मुझे लगता है कि एक set.seed()छद्म यादृच्छिक संख्या पीढ़ी के लिए आर में उपयोग करता है। मुझे यह भी एहसास है कि उसी नंबर का उपयोग करने …

37 r  random-generation 

सरल रैखिक प्रतिगमन में, हमारे पास , जहां । मैंने अनुमानक प्राप्त किया: जहां और और का नमूना साधन हैं ।y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy अब मैं का प्रसरण …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

मैं सोच रहा था कि पूर्वानुमान और भविष्यवाणी के बीच क्या अंतर और संबंध है? विशेष रूप से समय श्रृंखला और प्रतिगमन में? उदाहरण के लिए, क्या मैं सही हूँ: टाइम सीरीज़ में, पूर्वानुमान का मतलब एक टाइम सीरीज़ के पिछले मूल्यों को देखते हुए भविष्य के मूल्यों का अनुमान …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

कई लोकप्रिय पुनरुत्पादन तकनीकें हैं, जो अक्सर अभ्यास में उपयोग की जाती हैं, जैसे बूटस्ट्रैपिंग, क्रमपरिवर्तन परीक्षण, जैकनाइफ, आदि। इन तकनीकों पर चर्चा करने वाले कई लेख और पुस्तकें हैं, उदाहरण के लिए फिलिप आई गुड (2010) क्रमपरिवर्तन, पैरामीटर और बूटस्ट्रैप टेस्ट परिकल्पनाओं की मेरा सवाल यह है कि कौन …

37 hypothesis-testing  nonparametric  bootstrap  permutation-test 

मैं अपने डेटा को विभिन्न मॉडलों में फिट करने की कोशिश कर रहा था और यह पता लगा लिया कि fitdistrलाइब्रेरी MASSके फंक्शन से Rमुझे Negative Binomialसबसे अच्छा फील होता है। अब विकी पेज से, परिभाषा इस प्रकार दी गई है: नेगबिन (आर, पी) वितरण के k + r बर्नौली …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

मैं आर में कैरेट पैकेज का उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए कर रहा हूं । कैरेट क्रॉस सत्यापन या बूट स्टैपिंग द्वारा मॉडल हाइपर-मापदंडों को ट्यून करने के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप वर्गीकरण के लिए …

37 r  time-series  cross-validation 

पृष्ठ संख्या 223 में सांख्यिकीय शिक्षा के लिए एक परिचय में , लेखक रिज रिग्रेशन और लासो के बीच के अंतर को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं। वे एक उदाहरण (चित्र 6.9) प्रदान करते हैं, जब "लास्सो पूर्वाग्रह, प्रसरण और MSE के संदर्भ में रिज प्रतिगमन को बेहतर बनाता है"। …

37 machine-learning  prediction  lasso  regularization  ridge-regression 

मैं एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रहा हूं और प्रशिक्षण हानि कम हो जाती है, लेकिन सत्यापन हानि नहीं करता है, या यह बहुत कम घटता है जो मैं अपेक्षा करता हूं, बहुत समान आर्किटेक्चर और डेटा के साथ संदर्भ या प्रयोगों के आधार पर। मैं इसे कैसे ठीक …

37 neural-networks  deep-learning 

मैं " सांख्यिकीय ज्ञान का परिचय " के माध्यम से पढ़ रहा हूं । अध्याय 2 में, वे एक फ़ंक्शन अनुमान लगाने के कारण पर चर्चा करते हैं ।fff 2.1.1 क्यों अनुमान ?fff दो मुख्य कारण हम अनुमान कर सकते हैं कर रहे हैं च : भविष्यवाणी और अनुमान । …

37 prediction  terminology  causality 

सजातीय तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में "कर्नेल" और "फ़िल्टर" के बीच अंतर क्या है?

37 neural-networks  terminology  deep-learning  conv-neural-network 

मेंटल का टेस्ट व्यापक रूप से जैविक अध्ययन में जानवरों के स्थानिक वितरण (अंतरिक्ष में स्थिति) के साथ सहसंबंध की जांच करने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए, उनकी आनुवंशिकता, आक्रामकता की दर या कुछ अन्य विशेषता। बहुत सारी अच्छी पत्रिकाएँ इसका इस्तेमाल कर रही हैं ( PNAS, …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

मैं वर्तमान में R पैकेज lme4 का उपयोग कर रहा हूं । मैं यादृच्छिक प्रभावों के साथ एक रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग कर रहा हूं: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

मैं एक प्रमुख रिटेलर से एक एमएल विशेषज्ञ द्वारा एक प्रस्तुति देख रहा था, जहां उन्होंने स्टॉक इवेंट्स के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल विकसित किया था। आइए एक पल के लिए मान लें कि समय के साथ, उनका मॉडल बहुत सटीक हो जाता है, क्या यह …

36 machine-learning  predictive-models 

मैं ग्रेडिएंट डिसेंट और स्टोचस्टिक ग्रेडिएंट डीसेंट के इतिहास को समझने की कोशिश कर रहा हूं । धीरे-धीरे वंश का आविष्कार 1847 में कॉची में किया गया था । मेथोड गनेरेल ने ला रिसेसोलिंग डे सिस्टीम्स डी -क्वाशंस को एक साथ जोड़ा । पीपी। 536–538 इसके बारे में अधिक जानकारी …

36 references  gradient-descent  history  sgd 

मैं बस उत्सुक हूं कि आमतौर पर केवल और मानदंड नियमित क्यों हैं । क्या इस बात के प्रमाण हैं कि ये बेहतर क्यों हैं?L1L1L_1L2L2L_2

36 lasso  regularization  ridge-regression