सांख्यिकी और बिग डेटा

पर्दे के पीछे एक व्यक्ति है - मुझे नहीं पता कि वह व्यक्ति महिला है या पुरुष। मुझे पता है कि व्यक्ति के लंबे बाल हैं, और लंबे बालों वाले सभी 90% महिलाएं हैं मुझे पता है कि व्यक्ति के पास एक दुर्लभ रक्त प्रकार AX3 है, और इस रक्त …

32 conditional-probability  probability 

जब मैं समाचार देखता हूं तो मैंने देखा है कि राष्ट्रपति चुनाव जैसी चीजों के लिए गैलप चुनावों में 1,000 से अधिक अच्छी तरह से [मैं यादृच्छिक] नमूना आकार ग्रहण करता हूं। कॉलेज के आँकड़ों से मुझे जो याद आया, वह यह था कि 30 का एक नमूना आकार "काफी …

32 sampling  sample-size  power-analysis 

पृष्ठभूमि : मैं किसी शहर के आवासीय क्षेत्रों को उनकी सामाजिक-आर्थिक विशेषताओं के आधार पर समूहों में वर्गीकृत करना चाहता हूं, जिसमें आवास इकाई घनत्व, जनसंख्या घनत्व, हरा अंतरिक्ष क्षेत्र, आवास मूल्य, स्कूलों की संख्या / स्वास्थ्य केंद्र / दिन देखभाल केंद्र आदि शामिल हैं। मैं यह समझना चाहता हूं …

32 clustering  pca  k-means  dimensionality-reduction 

मशीन सीखने के बारे में कौरसेरा पर एंड्रयू एनजी द्वारा दिए गए रैखिक प्रतिगमन पर एक व्याख्यान से मैं थोड़ा भ्रमित हूं। वहां, उन्होंने एक लागत समारोह दिया जो योग के वर्गों को न्यूनतम करता है: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 मैं समझता हूं कि कहां से आता है। मुझे …

32 regression  machine-learning  loss-functions 

कंप्यूटर लंबे समय तक "ब्रूट-फोर्स" -टेक्नीक का उपयोग करके शतरंज खेलने में सक्षम है, एक निश्चित गहराई तक खोज और फिर स्थिति का मूल्यांकन करता है। हालाँकि, अल्फा गो कंप्यूटर केवल पदों का मूल्यांकन करने के लिए एक एएनएन का उपयोग करता है (यह किसी भी गहराई से खोज नहीं …

32 neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning  games 

वास्तविक मूल्य शून्य होने पर मैं सापेक्ष त्रुटि की गणना कैसे करूं? कहें कि मेरे पास और । अगर मैं सापेक्ष त्रुटि को परिभाषित करता हूं:xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} फिर सापेक्ष त्रुटि हमेशा अपरिभाषित होती है। अगर इसके बजाय मैं परिभाषा का उपयोग करता हूं: …

32 error  measurement-error 

मैं वर्गीकरण के लिए एसवीएम का उपयोग कर रहा हूं और मैं रैखिक और आरबीएफ गुठली के लिए इष्टतम मापदंडों को निर्धारित करने की कोशिश कर रहा हूं। रैखिक कर्नेल के लिए मैं C को निर्धारित करने के लिए क्रॉस-वेरिफ़ाइड पैरामीटर चयन का उपयोग करता हूं और RBF कर्नेल के …

32 classification  svm  kernel-trick 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) में, कोई भी घटकों को खोजने के लिए सहसंयोजक मैट्रिक्स या सहसंबंध मैट्रिक्स चुन सकता है (अपने संबंधित eigenvectors से)। ये अलग-अलग परिणाम (पीसी लोडिंग और स्कोर) देते हैं, क्योंकि दोनों मैट्रिसेस के बीच आइजनवेक्टर समान नहीं हैं। मेरी समझ यह है कि यह इस तथ्य …

32 pca  factor-analysis 

प्रतिगमन समस्या के लिए, मैंने देखा है कि लोग "चयन के गुणांक" (उर्फ आर स्क्वार्ड) का उपयोग मॉडल चयन करने के लिए करते हैं, उदाहरण के लिए, नियमितीकरण के लिए उपयुक्त दंड गुणांक का पता लगाना। हालाँकि, प्रतिगमन सटीकता के माप के रूप में "माध्य चुकता त्रुटि" या "मूल माध्य …

32 regression  r-squared 

मैंने प्रोग्रामिंग भाषा सीखने में अविश्वसनीय रूप से उपयोगी होने के लिए प्रोजेक्ट यूलर http://projecteuler.net/ पाया । क्या मशीन लर्निंग के लिए समान साइट है? मैंने http://www.kaggle.com/ को देखा , लेकिन यह प्रोजेक्ट यूलर के रूप में शुरुआती लोगों के लिए सुलभ नहीं है।

32 teaching 

पीसीए एल्गोरिथ्म को सहसंबंध मैट्रिक्स के रूप में तैयार किया जा सकता है (मान लें कि डेटा XXX पहले से ही सामान्य हो गया है और हम केवल पहले पीसी पर प्रक्षेपण पर विचार कर रहे हैं)। उद्देश्य समारोह के रूप में लिखा जा सकता है: maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1.maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1. \max_w (Xw)^T(Xw)\; \: …

32 pca  optimization 

मैंने व्यापक साहित्य को सभी प्रकार के मानदंडों (जैसे ग्लेन एट अल। 1985 (पीडीएफ) और जंग एट अल। 2002 (पीडीएफ)) का प्रस्ताव करते हुए पाया है । हालांकि, इनमें से अधिकांश को लागू करना आसान नहीं है (कम से कम मेरे दृष्टिकोण से)। मैं एक क्लस्टर पदानुक्रम प्राप्त करने के …

32 clustering 

मैं मैट्रिक्स A में प्रत्येक कॉलम के खिलाफ एक वेक्टर B प्राप्त करना चाहता हूं। यह एक तुच्छ है यदि कोई लापता डेटा नहीं है, लेकिन यदि मैट्रिक्स A में लापता मान हैं, तो A के विरुद्ध मेरा प्रतिगमन केवल पंक्तियों को शामिल करने के लिए विवश है जहां सभी …

32 r  missing-data  linear-model 

मैं एक बहुस्तरीय GLMM को आर का उपयोग करके एक पॉइसन वितरण (अति-फैलाव के साथ) फिट करना चाहता हूं फिलहाल मैं lme4 का उपयोग कर रहा हूं लेकिन मैंने देखा कि हाल ही में quasipoissonपरिवार को हटा दिया गया था। मैंने कहीं और देखा है कि आप एक स्तर प्रति …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

परिचय पृष्ठभूमि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के भीतर, हमारे पास आमतौर पर एक सामान्य संरचना / प्रवाह होता है जो इस तरह दिखता है: इनपुट छवि (अर्थात एक 2D वेक्टर x) (1 संकेंद्रित परत (Conv1) यहां से शुरू होती है ...) w12 डी छवि (यानी z1 = w1*x + b1डॉट …

32 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network