सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर लर्निंग मशीन लर्निंग हूं, खासकर एंड्रयू एनजी के मशीन लर्निंग कोर्स के जरिए । नियमितीकरण के साथ रैखिक प्रतिगमन का अध्ययन करते समय , मुझे ऐसे शब्द मिले हैं जो भ्रामक हैं: एल 1 नियमितीकरण या एल 2 नियमितीकरण के साथ प्रतिगमन LASSO रिज रिग्रेशन तो …

33 regression  terminology  lasso  regularization  ridge-regression 

मैंने इस एक सहित कुछ स्रोतों में पढ़ा है , कि रैंडम फ़ॉरेस्ट आउटलेर्स के लिए संवेदनशील नहीं हैं (जिस तरह से लॉजिस्टिक रिग्रेशन और अन्य एमएल तरीके हैं, उदाहरण के लिए)। हालाँकि, अंतर्ज्ञान के दो टुकड़े मुझे अन्यथा बताते हैं: जब भी निर्णय वृक्ष का निर्माण किया जाता है, …

33 random-forest  bootstrap  outliers  cart 

मैं इस बात की व्याख्या कर रहा हूं कि कैसे ग्रेडिएंट बूस्टेड पेड़ों में सापेक्ष परिवर्तनीय महत्व की गणना की जाती है जो सामान्य रूप से सामान्य / सरल नहीं है: उपायों को विभाजित करने के लिए चर का चयन करने की संख्या के आधार पर किया जाता है, प्रत्येक …

33 machine-learning  data-mining  predictive-models  cart  boosting 

Tikhonov नियमितीकरण और रिज प्रतिगमन अक्सर ऐसे शब्दों के रूप में उपयोग किया जाता है जैसे कि वे समान थे। क्या यह निर्दिष्ट करना संभव है कि अंतर क्या है?

33 regression  terminology  regularization  ridge-regression  tikhonov-regularization 

मैं एक ओएलएस रैखिक प्रतिगमन के साथ जुड़े विश्वास बैंड के घुमावदार आकार की उत्पत्ति को समझने की कोशिश कर रहा हूं और यह कैसे प्रतिगमन मापदंडों (ढलान और अवरोधन) के आत्मविश्वास अंतराल से संबंधित है, उदाहरण के लिए (आर का उपयोग करके): require(visreg) fit <- lm(Ozone ~ Solar.R,data=airquality) visreg(fit) …

33 regression  confidence-interval 

मैं समझता हूं कि एचएमएम (हिडन मार्कोव मॉडल) जेनेरेटिव मॉडल हैं, और सीआरएफ भेदभावपूर्ण मॉडल हैं। मैं यह भी समझता हूं कि CRF (कंडिशनल रैंडम फील्ड्स) कैसे डिजाइन और उपयोग किए जाते हैं। मुझे समझ में नहीं आता कि वे एचएमएम से कैसे अलग हैं? मैंने पढ़ा है कि एचएमएम …

33 machine-learning  hidden-markov-model  natural-language  conditional-random-field 

रिज, LASSO और इलास्टिक नियमितिकरण विधियों की तुलना कैसे करते हैं? उनके संबंधित फायदे और नुकसान क्या हैं? किसी भी अच्छे तकनीकी पेपर, या लेक्चर नोट्स की सराहना की जाएगी।

33 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

मुझे पता है कि यह एक बहुत ही गर्म विषय है जहां कोई भी वास्तव में एक सरल जवाब नहीं दे सकता है। फिर भी मैं सोच रहा हूं कि क्या निम्नलिखित दृष्टिकोण उपयोगी नहीं हो सकता है। बूटस्ट्रैप विधि केवल तभी उपयोगी है जब आपका नमूना अधिक या कम …

33 bootstrap  sample-size  methodology 

मेरे पास एक डेटासेट X है जिसमें 10 आयाम हैं, जिनमें से 4 असतत मान हैं। वास्तव में, वे 4 असतत चर क्रमबद्ध होते हैं, अर्थात उच्च मूल्य का अर्थ उच्च / बेहतर शब्दार्थ होता है। इन असतत चर में से 2 इस अर्थ में स्पष्ट हैं कि इनमें से …

33 clustering  k-means  discrete-data  continuous-data  gaussian-mixture 

एंड्रयू अधिक जानकारी के लाभ को परिभाषित करता है : IG(Y|X)=H(Y)−H(Y|X)मैंजी(Y|एक्स)=एच(Y)-एच(Y|एक्स)IG(Y|X) = H(Y) - H(Y|X) जहां है सशर्त एन्ट्रापी । हालाँकि, विकिपीडिया उपरोक्त मात्रा को पारस्परिक जानकारी कहता है ।H(Y|X)H(Y|X)H(Y|X) दूसरी ओर विकिपीडिया दो यादृच्छिक चर के बीच सूचना लाभ को कुल्बैक-लीब्लर डाइवर्जेंस (उर्फ सूचना विचलन या रिश्तेदार एन्ट्रापी) के …

33 information-theory 

यदि ऐसा है तो क्या? यदि नहीं, तो क्यों नहीं? लाइन पर एक नमूना के लिए, माध्य कुल निरपेक्ष विचलन को कम करता है। यह परिभाषा को R2 तक विस्तारित करना स्वाभाविक होगा, आदि, लेकिन मैंने इसे कभी नहीं देखा है। लेकिन फिर, मैं लंबे समय से बाएं क्षेत्र में …

33 multivariate-analysis  spatial  median 

मेरे पिता एक गणित उत्साही हैं, लेकिन आंकड़ों में ज्यादा दिलचस्पी नहीं रखते हैं। यह आँकड़ों के कुछ अद्भुत बिट्स को चित्रित करने का प्रयास करना अच्छा होगा , और CLT एक प्रमुख उम्मीदवार है। आप एक गैर-सांख्यिकीविद को केंद्रीय सीमा प्रमेय के गणितीय सौंदर्य और प्रभाव को कैसे बताएंगे?

33 theory  central-limit-theorem 

एंड्रयू एनजी के दशक में Coursera पर तंत्रिका नेटवर्क और दीप लर्निंग पाठ्यक्रम वह कहता है कि का उपयोग कर लगभग हमेशा उपयोग करने के लिए बेहतर है ।tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid कारण वह देता है कि का उपयोग कर उत्पादन है केंद्र नहीं बल्कि आसपास 0 से के 0.5, और इस "अगले …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

मैं उस डेटा पर पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग कर रहा हूं जिसे मैंने इकट्ठा किया है और Google BigQuery पर रेडिट डेटा डंप से संसाधित किया है। मेरी प्रक्रिया निम्नलिखित है: नवीनतम 1000 पोस्ट / आर / राजनीति में प्राप्त करें सभी टिप्पणियों को इकट्ठा करें डेटा संसाधित करें और एक n …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

मैं समझता हूं कि पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव डिस्ट्रीब्यूशन क्या है और मैं पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेक के बारे में पढ़ रहा हूं , हालांकि यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि यह अभी तक क्या है। वास्तव में पश्चगामी पूर्वानुमान क्या है? क्यों कुछ लेखकों का कहना है कि पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेक …

33 bayesian  model-selection  posterior