सांख्यिकी और बिग डेटा

हम तंत्रिका नेटवर्क के साथ सुधारा हुआ रैखिक इकाइयों (ReLU) का उपयोग क्यों करते हैं? यह तंत्रिका नेटवर्क में सुधार कैसे करता है? हम क्यों कहते हैं कि ReLU एक सक्रियण कार्य है? तंत्रिका नेटवर्क के लिए सॉफ्टमैक्स सक्रियण कार्य नहीं है? मैं अनुमान लगा रहा हूं कि हम इस …

31 neural-networks 

मैंने इस पृष्ठ को पढ़ा: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html और यह कहा कि क्रॉस-एन्ट्रॉपी के साथ सिग्मॉइड आउटपुट लेयर लॉग-लाइकैलिटी के साथ सॉफ्टमैक्स आउटपुट लेयर के साथ काफी समान है। क्या होगा अगर मैं आउटपुट परत में क्रॉस एन्ट्रॉपी के साथ लॉग-लाइबिलिटी या सॉफ्टमैक्स के साथ सिग्मॉइड का उपयोग करता हूं? यह ठीक …

31 neural-networks  maximum-likelihood  softmax 

मैं समझता हूं कि पोस्टीरियर क्या है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि बाद का मतलब क्या है? कैसे 2 अलग हैं? केविन पी मर्फी ने अपनी पाठ्यपुस्तक, मशीन लर्निंग: ए प्रोबैबिलिस्टिक पर्सपेक्टिव में संकेत दिया कि यह "एक आंतरिक विश्वास राज्य" है। उसका वास्तव में क्या अर्थ है? मैं …

31 posterior  definition 

लगभग सभी विश्लेषण कार्यों में जो मैंने कभी किया है, उसका उपयोग करता हूं: set.seed(42) यह हिचहाइकर की गैलेक्सी के लिए एक श्रद्धांजलि है । लेकिन मैं सोच रहा हूं कि क्या मैं एक ही बीज का बार-बार उपयोग करके पूर्वाग्रह पैदा कर रहा हूं।

31 random-generation 

मुझे लगता है कि आर को प्लॉट तैयार करने में एक लंबा समय लग सकता है जब लाखों अंक मौजूद होते हैं - यह देखते हुए कि अंक व्यक्तिगत रूप से प्लॉट किए जाते हैं। इसके अलावा, इस तरह के प्लॉट अक्सर बहुत गुच्छेदार होते हैं और उपयोगी होने के …

31 r  data-visualization 

यदि संयुक्त संभावना 2 घटनाओं का प्रतिच्छेदन है, तो क्या 2 स्वतंत्र घटनाओं की संयुक्त संभावना शून्य नहीं होनी चाहिए क्योंकि वे बिल्कुल भी अंतर नहीं करते हैं? मैं उलझन में हूं।

30 probability  joint-distribution 

मेरा मतलब है कि उनमें से कुछ चर आपस में दृढ़ता से सहसंबद्ध हैं। कैसे / क्यों / किस संदर्भ में हम उन्हें स्वतंत्र चर के रूप में परिभाषित करते हैं ?

30 regression  terminology  predictor 

मैं अक्सर देखता हूँ कि लोग मशीन सीखने की समस्या पर मौजूदा सुविधाओं के आधार पर नई सुविधाएँ बनाते हैं। उदाहरण के लिए, यहां: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ लोगों ने एक व्यक्ति के परिवार के आकार को एक नई विशेषता के रूप में माना है, आधारित भाइयों, बहनों और माता-पिता की संख्या पर, …

30 machine-learning  feature-engineering 

मैं समझता हूं कि 6-पक्षीय मरने के लिए हमें अपेक्षित मूल्य के रूप में 3.5 कैसे मिलते हैं। लेकिन सहज रूप से, मैं 1/6 के समान अवसर के साथ प्रत्येक चेहरे की उम्मीद कर सकता हूं। तो क्या मरने की रोलिंग का अपेक्षित मूल्य समान संभावना वाले 1-6 के बीच …

30 expected-value  terminology  history 

एक तंत्रिका जाल कुछ लक्ष्य को प्राप्त करने के साधन के रूप में सेट किए गए डेटा की विशेषताएं सीखता है। जब यह हो जाता है, तो हम जानना चाहते हैं कि तंत्रिका जाल क्या सीखा। क्या विशेषताएं थीं और इसने उन लोगों की परवाह क्यों की। क्या कोई काम …

30 neural-networks  deep-learning 

मेरा प्रश्न से बाहर बहती है इस टिप्पणी , एक एंड्रयू गेल्मैन के ब्लॉग पोस्ट पर जिसमें उन्होंने 95% विश्वास अंतराल के बजाय 50% विश्वास के अंतराल के उपयोग की वकालत करता है, हालांकि इस आधार पर कि वे और अधिक मजबूती के साथ होने का अनुमान है नहीं: मैं …

30 confidence-interval  assumptions  robust 

हाल ही में मैं एक पेपर पर आया हूं जो एक विशिष्ट डेटासेट पर k-NN क्लासिफायर का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है। लेखकों ने विभिन्न k मानों के लिए k-fold क्रॉस सत्यापन करने के लिए उपलब्ध सभी डेटा नमूनों का उपयोग किया और सबसे अच्छा हाइपरमीटर व्यास कॉन्फ़िगरेशन के …

30 cross-validation  references  model-selection  model-evaluation 

आइए और सफेद शोर प्रक्रियाएं हैं। क्या हम कह सकते हैं कि एक सफेद शोर प्रक्रिया है?atata_tbtbtb_tct=at+btct=at+btc_t=a_t+b_t

30 time-series  econometrics  white-noise 

मैं हाल ही में मशीन / सांख्यिकीय सीखने में "क्लास असंतुलन समस्या" के बारे में बहुत कुछ सोच रहा हूं, और मैं कभी भी इस भावना को गहरा कर रहा हूं कि मुझे समझ नहीं आ रहा है कि क्या चल रहा है। पहले मुझे अपनी शर्तों को परिभाषित (या …

30 classification  predictive-models  unbalanced-classes  scoring-rules 

की सशर्त संभाव्यता के लिए सूत्र उस दिया जा रहा है जो हुआ है:AA\text{A}P ( A)BB\text{B}P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. मेरी पाठ्यपुस्तक एक वेन आरेख के संदर्भ में इसके पीछे के अंतर्ज्ञान की व्याख्या करती है। यह देखते हुए कि घटित हुआ है, घटना के लिए लिए …

30 probability  conditional-probability  intuition