सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे पास डेटा का एक सेट है जो किसी विशेष तरीके से ऑर्डर नहीं किया गया है लेकिन जब स्पष्ट रूप से प्लॉट किया गया है तो दो अलग-अलग रुझान हैं। दो श्रृंखलाओं के बीच स्पष्ट अंतर के कारण एक सरल रेखीय प्रतिगमन वास्तव में यहां पर्याप्त नहीं होगा। क्या …

34 time-series  python  curve-fitting 

वे सभी नोड्स और (संभवतः निर्देशित) किनारों के माध्यम से निर्भरता में यादृच्छिक चर का प्रतिनिधित्व करते हैं। मैं जासूसी के दृष्टिकोण में दिलचस्पी रखता हूँ।

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

X और Y सहसंबद्ध नहीं हैं (-.01); हालाँकि, जब मैं X को एक मल्टीपल रिग्रेशन Y की भविष्यवाणी करता हूं, तो तीन (A, B, C) अन्य (संबंधित) वैरिएबल, X और दो अन्य वैरिएबल (A, B) के साथ Y के महत्वपूर्ण पूर्वानुमान हैं। ध्यान दें कि दो अन्य ( ए, बी) …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

एक मॉडल को ओवरफिट करने की समस्या को पार करने की प्रक्रिया क्यों पार करती है?

34 regression  model-selection  cross-validation 

Im मेरे डेटासेट में क्लस्टर की संख्या निर्धारित करने के लिए सिल्हूट प्लॉट का उपयोग करने की कोशिश कर रहा है। डेटासेट ट्रेन को देखते हुए , मैंने निम्नलिखित मैटलैब कोड का उपयोग किया Train_data = full(Train); Result = []; for num_of_cluster = 1:20 centroid = kmeans(Train_data,num_of_cluster,'distance','sqeuclid'); s = silhouette(Train_data,centroid,'sqeuclid'); …

34 data-visualization  clustering  matlab 

एक हालिया असाइनमेंट में, हमें कहा गया था कि पीसीए का उपयोग एमएनआईएसटी अंकों पर 64 (8 x 8 चित्र) से आयामों को कम करने के लिए 2. हम फिर एक गाऊसी मिक्सचर मॉडल का उपयोग करके अंकों को क्लस्टर करना था। पीसीए केवल 2 प्रमुख घटकों का उपयोग करके …

34 classification  clustering  pca  dimensionality-reduction  tsne 

मुझे यह समझने में कुछ कठिनाई हो रही है कि रैंडम फ़ॉरेस्ट पैकेज से चर महत्व आउटपुट की व्याख्या कैसे करें। सटीकता में कमी का मतलब आमतौर पर "प्रत्येक सुविधा में मूल्यों की अनुमति देने से मॉडल सटीकता में कमी" के रूप में वर्णित किया गया है। क्या यह फीचर …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

क्या मैं एक मॉडल को कॉल कर सकता हूं जिसमें बेयस के प्रमेय को "बायेसियन मॉडल" कहा जाता है? मुझे डर है कि ऐसी परिभाषा बहुत व्यापक हो सकती है। तो वास्तव में एक बायेसियन मॉडल क्या है?

34 machine-learning  bayesian 

क्यों संभावना अनुपात परीक्षण वितरित ची-चुकता का परीक्षण आँकड़ा है? 2(ln Lalt model−ln Lnull model)∼χ2dfalt−dfnull2(ln⁡ Lalt model−ln⁡ Lnull model)∼χdfalt−dfnull22(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - \ln \text{ L}_{\rm null\ model} ) \sim \chi^{2}_{df_{\rm alt}-df_{\rm null}}

34 distributions  chi-squared  likelihood-ratio 

प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

निर्णय वृक्ष एक बहुत ही समझ में आने वाली मशीन सीखने की विधि है। एक बार बनने के बाद इसका मानव द्वारा आसानी से निरीक्षण किया जा सकता है जो कुछ अनुप्रयोगों में एक बड़ा फायदा है। निर्णय पेड़ों के व्यावहारिक कमजोर पक्ष क्या हैं?

34 machine-learning  nonparametric  cart 

मैं यह कहकर शुरू करने जा रहा हूं कि यह पुस्तक से सीधे घर का बना समस्या है। मैंने अपेक्षित मूल्यों को खोजने के लिए कुछ घंटे बिताए हैं, और निर्धारित किया है कि मैं कुछ भी नहीं समझता हूं। चलो XXX CDF है F(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, x\ge1 …

34 self-study  expected-value 

मैं repeatable प्रक्रियाओं समारोह के कार्यात्मक रूप की खोज के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि के बारे में उत्सुक हूँ y = f(A, B, C) + error_termजहाँ मेरे ही इनपुट टिप्पणियों का एक सेट है ( y, A, Bऔर C)। कृपया ध्यान दें कि कार्यात्मक रूप fअज्ञात है। …

34 regression  machine-learning  algorithms  model-selection  data-mining 

क्या कोई मुझे बता सकता है कि 'कमजोर शिक्षार्थी' वाक्यांश का क्या मतलब है? क्या यह एक कमजोर परिकल्पना माना जाता है? मैं एक कमजोर शिक्षार्थी और एक कमजोर क्लासिफायर के बीच के संबंध को लेकर उलझन में हूं। क्या दोनों समान हैं या कुछ अंतर है? Adaboost एल्गोरिथ्म में, …

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

मैंने देखा है कि लोगों ने एसवीएम और कर्नेल पर बहुत प्रयास किए हैं, और वे मशीन लर्निंग में एक स्टार्टर के रूप में बहुत दिलचस्प लगते हैं। लेकिन अगर हम उम्मीद करते हैं कि लगभग-हमेशा हम न्यूरल नेटवर्क के मामले में बेहतर समाधान पा सकते हैं, तो इस युग …

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