सांख्यिकी और बिग डेटा

मान लीजिए कि हमारे पास नीचे दिए गए आँकड़े हैं gender mean sd n f 1.666667 0.5773503 3 m 4.500000 0.5773503 4 वास्तविक आंकड़ों के बजाय इस तरह के आंकड़ों का उपयोग करके आप दो-नमूना टी-टेस्ट कैसे करते हैं (यह देखने के लिए कि क्या किसी चर में पुरुषों और …

32 r  t-test 

मुझे पता है कि एन्ट्रापी एक प्रक्रिया / चर की यादृच्छिकता का माप है और इसे निम्नानुसार परिभाषित किया जा सकता है। रैंडम वेरिएबल सेट : - । मैकाय द्वारा एंट्रॉपी एंड इंफॉर्मेशन थ्योरी की पुस्तक में, वह Ch2 में यह कथन प्रदान करता हैX∈X∈X \inAAAH(X)=∑xi∈A−p(xi)log(p(xi))H(X)=∑xi∈A−p(xi)log⁡(p(xi))H(X)= \sum_{x_i \in A} -p(x_i) …

32 uniform  entropy  maximum-entropy 

जानना चाहूंगा कि मैं अपने में कितना आश्वस्त हो सकता हूं । किसी को एक पॉइसन वितरण के लिए ऊपरी और निचले आत्मविश्वास का स्तर निर्धारित करने का तरीका पता है?λλ\lambda अवलोकन ( ) = 88nnn नमूना का मतलब ( ) = 47.18182λλ\lambda 95% आत्मविश्वास इसके लिए कैसा दिखेगा?

32 poisson-distribution  confidence-interval 

मैं एक प्रतिगमन समस्या पर काम कर रहा हूं जहां इनपुट एक छवि है, और लेबल 80 और 350 के बीच एक निरंतर मूल्य है। प्रतिक्रिया के बाद चित्र कुछ रसायनों के होते हैं। जो रंग निकलता है, वह किसी अन्य रसायन की एकाग्रता को इंगित करता है जिसे छोड़ …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

मैं कुछ समय से LSTM का अध्ययन कर रहा हूं। मैं एक उच्च स्तर पर समझता हूं कि सब कुछ कैसे काम करता है। हालाँकि, उन्हें Tensorflow का उपयोग करके लागू करने जा रहा है मैंने देखा है कि BasicLSTMCell को कई इकाइयों (यानी num_units) पैरामीटर की आवश्यकता होती है …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

मैं " इन रिइनफोर्समेंट लर्निंग। एन इंट्रोडक्शन " में निम्नलिखित समीकरण देखता हूं , लेकिन मैंने नीचे नीले रंग में हाइलाइट किए गए चरण का पालन नहीं किया है। यह कदम वास्तव में कैसे प्राप्त होता है?

32 expected-value  reinforcement-learning 

यहाँ एक सरल सांख्यिकी प्रश्न है जो मुझे दिया गया था। मुझे यकीन नहीं है कि मैं इसे समझता हूं। एक्स = एक परीक्षा में एक्वायर्ड अंक की संख्या (बहुविकल्पी और एक सही उत्तर एक बिंदु है)। क्या एक्स द्विपदीय वितरित किया जाता है? प्रोफेसर का जवाब था: हां, क्योंकि …

31 self-study  binomial 

मैं इस प्रश्न को एक उदाहरण के माध्यम से प्रस्तावित करूंगा। मान लीजिए कि मेरे पास एक डेटा सेट है, जैसे कि बॉस्टन हाउसिंग प्राइस डेटा सेट, जिसमें मेरे पास निरंतर और श्रेणीबद्ध चर हैं। यहां, हमारे पास "गुणवत्ता" चर है, 1 से 10 तक, और बिक्री मूल्य। मैं डेटा …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि इन दो पुस्तकालयों के लॉजिस्टिक प्रतिगमन से आउटपुट अलग-अलग परिणाम क्यों देता है। मैं UCLA आईडीआर ट्यूटोरियल के डेटासेट का उपयोग कर रहा हूं , और उसके admitआधार पर भविष्यवाणी कर रहा हूं । को श्रेणीबद्ध चर के रूप में माना …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

क्वांटा मैगज़ीन के इस बहुत ही दिलचस्प लेख के अनुसार: "ए लॉन्ग-साइडेड प्रूफ़, फाउंड एंड ऑलमोस्ट लॉस्ट" - यह साबित हो चुका है कि एक वेक्टर दिया गया है जिसमें मल्टीवेरेट गौसियन डिस्ट्रीब्यूशन है। और अंतराल दिया मैं 1 , ... , मैं n चारों ओर की इसी घटकों के …

31 normal-distribution  confidence-interval  multivariate-normal 

सिर्फ एक विचार: पर्सिमोनियस मॉडल हमेशा डिफॉल्ट गो-टू मॉडल चयन में रहा है, लेकिन यह दृष्टिकोण किस हद तक पुराना है? मुझे इस बात की उत्सुकता है कि पारसीमोनी के प्रति हमारी प्रवृत्ति अबकी और स्लाइड नियमों (या अधिक गंभीरता से, गैर-आधुनिक कंप्यूटर) के समय का अवशेष है। आज की …

31 predictive-models  model-selection  model 

यह देखते हुए कि आज एक छलांग का दिन है, क्या किसी को छलांग के दिन पैदा होने की संभावना पता है?

31 probability 

मुझे हाथ में निम्नलिखित समस्या है: मेरे पास शब्दों की एक बहुत लंबी सूची है, संभवतः नाम, उपनाम आदि, मुझे इस शब्द सूची को क्लस्टर करने की आवश्यकता है, जैसे कि समान शब्द, उदाहरण के लिए समान संपादन वाले शब्द (लेवेंसहाइट) दूरी दिखाई देती है। एक ही क्लस्टर। उदाहरण के …

31 clustering  k-means  pattern-recognition 

न्यूरल नेटवर्क्स के साथ डेटा की आयामीता को कम करने में हिंटन और सलाखुद्दीनोव , विज्ञान 2006 ने एक गहन ऑटोएन्कोडर के उपयोग के माध्यम से एक गैर-रैखिक पीसीए का प्रस्ताव किया। मैंने कई बार Tensorflow के साथ PCA autoencoder बनाने और प्रशिक्षित करने की कोशिश की है लेकिन मैं …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

Winsorizing डेटा का अर्थ है कि प्रत्येक छोर से एक निश्चित प्रतिशत मान के साथ सेट किए गए डेटा के चरम मानों को बदलना , जबकि Trimming या Truncating में उन चरम मूल्यों को निकालना शामिल है । जब हमेशा माध्य या मानक विचलन जैसे आँकड़ों की गणना की जाती …

31 standard-deviation  mean  truncation  trimmed-mean  winsorizing