सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरी समझ में, अत्यधिक सहसंबद्ध चर यादृच्छिक वन मॉडल में बहु-संप्रभुता मुद्दों का कारण नहीं बनेंगे (कृपया मुझे गलत समझें तो सही करें)। हालांकि, दूसरे तरीके से, अगर मेरे पास समान जानकारी वाले कई चर हैं, तो क्या मॉडल का वजन दूसरों के बजाय इस सेट पर बहुत अधिक होगा? …

32 random-forest  multicollinearity  ensemble 

चूँकि कोई p- मानों के लिए विश्वास अंतराल की गणना कर सकता है और चूंकि अंतराल अनुमान के विपरीत बिंदु अनुमान है: p- मान एक बिंदु अनुमान है?

32 confidence-interval  estimation  p-value  estimators  point-estimation 

यह सर्वविदित है कि शोधकर्ताओं को एक परिकल्पना बनाने से पहले मौजूदा डेटा और शोध को देखने और तलाशने में समय बिताना चाहिए और फिर उस परिकल्पना (अशक्त-परिकल्पना महत्व परीक्षण का जिक्र) का परीक्षण करने के लिए डेटा एकत्र करना चाहिए। कई बुनियादी सांख्यिकी पुस्तकें चेतावनी देती हैं कि परिकल्पना …

32 hypothesis-testing 

मैं अक्सर दोनों वर्तनी "हेटेरोसेडैस्टिक" और "हेटेरोसेडस्टिक" देखता हूं, और इसी तरह "होमोसैडैस्टिक" और "होमोसैकेस्टिक"। "सी" और "के" वेरिएंट के बीच अर्थ में कोई अंतर नहीं लगता है, बस शब्द के ग्रीक व्युत्पत्ति से संबंधित एक ऑर्थोग्राफिक अंतर है। दो अलग-अलग वर्तनी की उत्पत्ति क्या है? क्या एक उपयोग दूसरे …

32 terminology  heteroscedasticity  etymology 

मैं निम्नलिखित द्विपद प्रतिक्रिया के साथ और मेरे भविष्यवक्ताओं के रूप में और साथ लॉजिस्टिक प्रतिगमन करना चाहता हूं। एक्स1एक्स1X_1एक्स2एक्स2X_2 मैं निम्नलिखित प्रारूप में बर्नौली प्रतिक्रियाओं के समान डेटा प्रस्तुत कर सकता हूं। इन 2 डेटा सेट के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन आउटपुट ज्यादातर समान हैं। अवशिष्ट अवशिष्ट और AIC भिन्न …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

मैंने सुना है कि यादृच्छिक चर के बीच आंशिक सहसंबंध सहसंयोजक मैट्रिक्स को निष्क्रिय करके और इस तरह के परिणामस्वरूप सटीक मैट्रिक्स से उपयुक्त कोशिकाओं को लेने से मिल सकता है (यह तथ्य http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation में वर्णित है , लेकिन बिना किसी प्रमाण के) । यह एक केस क्यों है?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

मैं आमतौर पर BIC का उपयोग करता हूं क्योंकि मेरी समझ यह है कि यह AIC की तुलना में अधिक दृढ़ता से पारसमणि को महत्व देता है। हालाँकि, मैंने अब अधिक व्यापक दृष्टिकोण का उपयोग करने का निर्णय लिया है और एआईसी का भी उपयोग करना चाहूंगा। मुझे पता है …

32 r  model-selection  references  aic  bic 

के लिए प्रलेखन से anova(): जब वस्तुओं का एक क्रम दिया जाता है, तो 'एनोवा' निर्दिष्ट क्रम में एक दूसरे के खिलाफ मॉडल का परीक्षण करता है ... एक दूसरे के खिलाफ मॉडल का परीक्षण करने का क्या मतलब है? और आदेश क्यों मायने रखता है? यहाँ GenABEL ट्यूटोरियल से …

32 r  anova 

मैं बस अंस्कोम्बे की चौकड़ी पर आया हूं (चार डेटासेट में लगभग अप्रभेद्य वर्णनात्मक आँकड़े हैं, लेकिन प्लॉट किए जाने पर बहुत अलग दिखते हैं) और मैं उत्सुक हूं कि क्या कुछ और कम या ज्यादा जाने-माने डेटासेट हैं जो कुछ पहलुओं के महत्व को प्रदर्शित करने के लिए बनाए …

32 regression  data-visualization  dataset 

जैसा कि सभी जानते हैं, एसवीएम कर्नेल विधि का उपयोग डेटा पॉइंट्स को उच्च स्थानों में प्रोजेक्ट करने के लिए कर सकते हैं ताकि पॉइंट्स को एक रैखिक स्थान से अलग किया जा सके। लेकिन कर्नेल स्पेस में इस सीमा को चुनने के लिए हम लॉजिस्टिक रिग्रेशन का भी उपयोग …

32 svm 

मुझे इस पेपर के बारे में पता चला जो ट्रेंडिंग टॉपिक्स की भविष्यवाणी करने के लिए लिंक विसंगति का पता लगाने का उपयोग करता है, और मैंने इसे अविश्वसनीय रूप से पेचीदा पाया: पेपर "लिंक एनोमली डिटेक्शन के माध्यम से सामाजिक धाराओं में उभरते विषयों की खोज" है । मैं …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के लिए पूरी तरह से नया हूं, लेकिन उन्हें समझने में बहुत दिलचस्पी है। हालाँकि शुरुआत करना आसान नहीं है। क्या कोई अच्छी पुस्तक या किसी अन्य प्रकार के संसाधन की सिफारिश कर सकता है? क्या कोई पढ़ना चाहिए? मैं किसी भी तरह की टिप के लिए …

32 machine-learning  neural-networks  references 

क्या पायथन में कंडिशनल रैंडम फील्ड्स का लोकप्रिय कार्यान्वयन है ? मुझे ऐसा कोई भी नहीं मिल रहा है जो व्यापक रूप से उपयोग किया जाता हो और लोकप्रिय हो!

32 machine-learning  classification  python  conditional-random-field 

मान लें कि m+nm+nm+n तत्व दो समूहों ( mmm और nnn ) में विभाजित हैं । पहले समूह का विचरण है σ2mσm2\sigma_m^2 और दूसरे समूह के विचरण है σ2nσn2\sigma^2_n । तत्वों को अज्ञात माना जाता है, लेकिन मुझे पता है कि μmμm\mu_m और μnμn\mu_n । वहाँ संयुक्त विचरण गणना करने …

32 variance  pooling 

मान लीजिए मेरे पास 2 सेट हैं: सेट एक : आइटम्स की संख्या n=10n=10n= 10 , μ=2.4μ=2.4\mu = 2.4 , σ=0.8σ=0.8\sigma = 0.8 सेट बी : आइटम की संख्या , ,μ = 2 σ = 1.2n=5n=5n= 5μ=2μ=2\mu = 2σ=1.2σ=1.2\sigma = 1.2 मैं संयुक्त माध्य ( ) आसानी से पा सकता …

32 standard-deviation