सांख्यिकी और बिग डेटा

तंत्रिका नेटवर्क , बायेसियन नेटवर्क , डिसीजन ट्री और पेट्री नेट के बीच अंतर क्या है , भले ही वे सभी ग्राफिकल मॉडल और दृष्टिगत रूप से कारण-प्रभाव संबंध हैं।

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

जब कोई मानक त्रुटि प्राप्त करने के लिए एक पैरामीटर बूटस्ट्रैप करता है तो हमें पैरामीटर का वितरण मिलता है। हम उस वितरण के माध्यम का उपयोग क्यों नहीं करते हैं जिसके परिणामस्वरूप या हम जिस पैरामीटर को पाने की कोशिश कर रहे हैं, उसके लिए अनुमान लगाते हैं? क्या …

30 distributions  bootstrap  standard-error  expected-value 

मैं अपने सिर को चारों ओर लपेटने की कोशिश कर रहा हूं कि कैसे झूठी डिस्कवरी दर (एफडीआर) को व्यक्तिगत शोधकर्ता के निष्कर्ष को सूचित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आपका अध्ययन कमज़ोर है, तो क्या आपको α = पर महत्वपूर्ण होने पर भी अपने परिणामों को छूट देनी …

30 statistical-significance  p-value  publication-bias  false-discovery-rate 

मैं मशीन लर्निंग पर एंड्रयू एनजी के व्याख्यान नोट्स के माध्यम से जा रहा हूं । नोट हमें लॉजिस्टिक रिग्रेशन और उसके बाद परसेप्ट्रान से परिचित कराते हैं। पर्सेप्ट्रॉन का वर्णन करते हुए, नोट्स कहते हैं कि हम सिर्फ लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले थ्रेशोल्ड फ़ंक्शन की …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

LASSO (और अन्य मॉडल चयन प्रक्रियाओं के लिए) भविष्यवक्ताओं को पुनर्विक्रय करना महत्वपूर्ण है। मेरे द्वारा अनुसरण की जाने वाली सामान्य सिफारिश केवल निरंतर चर के लिए 0 मतलब, 1 मानक विचलन सामान्यीकरण का उपयोग करने के लिए है। लेकिन डमी के साथ क्या करना है? उदाहरण के लिए उसी …

30 predictive-models  model-selection  lasso  standardization  multidimensional-scaling 

मैं vifआर पैकेज में फ़ंक्शन का उपयोग करके विचरण मुद्रास्फीति कारकों की व्याख्या करने की कोशिश कर रहा हूं car। फ़ंक्शन एक सामान्यीकृत वीआईएफवीआईएफ\text{VIF} और भी \ text {GVIF} ^ {1 / (2 \ cdot \ text {df})} प्रिंट करता है GVIF1 / ( 2 ⋅ df )GVIF1/(2⋅df)\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})}। मदद फ़ाइल …

30 r  multicollinearity  vif 

चलो कहते हैं कि मैं एक है आयामी मल्टीवेरिएट गाऊसी वितरण। और मैं इस वितरण से अवलोकन (उनमें से प्रत्येक एक ट्रैक्टर) लेता हूं और नमूना सहसंयोजक मैट्रिक्स गणना करता हूं । इस पत्र में , लेखक बताते हैं कि साथ गणना की गई नमूना सहसंयोजक मैट्रिक्स विलक्षण है।एन पी …

30 covariance-matrix  linear-algebra 

साधारण रैखिक प्रतिगमन मामले में , आप कम से कम वर्ग अनुमानक ऐसा है कि आपको का अनुमान लगाने के लिएβ 1 = Σ ( एक्स मैं - ˉ एक्स ) ( y मैं - ˉ y )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 मान लीजिए कि मेरे पास , …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

मैं थोड़ा उलझन में हूँ कि एसवीडी को सहयोगी फ़िल्टरिंग में कैसे उपयोग किया जाता है। मान लीजिए कि मेरे पास एक सामाजिक ग्राफ है, और मैं किनारों से एक आसन्न मैट्रिक्स का निर्माण करता हूं, तो एक एसवीडी ले लो (चलो नियमितीकरण, सीखने की दरों, दुर्लभता अनुकूलन आदि के …

30 svd  recommender-system 

R में gbm में इंटरेक्शन डेप्थ पैरामीटर पर मेरा एक सवाल था। यह एक नॉब सवाल हो सकता है, जिसके लिए मैं माफी माँगता हूँ, लेकिन पैरामीटर, जो मैं मानता हूं कि एक पेड़ में टर्मिनल नोड्स की संख्या को दर्शाता है, मूल रूप से एक्स-वे का संकेत देता है। …

30 r  machine-learning  boosting  gbm 

हमारी छोटी टीम चर्चा कर रही थी और अटक गई। क्या किसी को पता है कि कॉक्स प्रतिगमन में अंतर्निहित पॉइसन वितरण है या नहीं। हमने एक बहस की थी कि शायद कॉक्स रिग्रेशन में लगातार समय के साथ जोखिम एक मजबूत विचरण के साथ पॉइसन रिग्रेशन के समान होगा। …

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

शून्य के साथ वजन को शुरू करना खतरनाक क्यों है? क्या कोई सरल उदाहरण है जो इसे प्रदर्शित करता है?

30 neural-networks  backpropagation 

मैंने विभिन्न स्रोतों पर पढ़ने की कोशिश की है, लेकिन मैं अभी भी स्पष्ट नहीं हूं कि मेरे मामले में कौन सी परीक्षा उपयुक्त होगी। मेरे डेटासेट के बारे में तीन अलग-अलग प्रश्न हैं: अलग-अलग समय पर एक्स से संक्रमण के लिए विषयों का परीक्षण किया जाता है। मैं जानना …

30 r  chi-squared  mcnemar-test 

मैं डीप कॉन्ट्रोवर्शियल न्यूरल नेटवर्क्स के साथ पेपर इमेजनेट क्लासिफिकेशन को पढ़ रहा था और सेक्शन 3 में वे अपने कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क के आर्किटेक्चर के बारे में बता रहे थे, वे बताते हैं कि वे कैसे उपयोग करना पसंद करते हैं: गैर-संतृप्त नॉनलाइनरिटी f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). क्योंकि यह …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

क्या कोई मुझे बता सकता है कि 'अवशिष्ट बनाम फिट', 'सामान्य q-q', 'स्केल-लोकेशन' और 'अवशिष्ट बनाम लीवरेज' प्लॉट की व्याख्या कैसे करें? मैं एक द्विपद जीएलएम फिटिंग कर रहा हूं, इसे बचा रहा हूं और फिर इसे साजिश रच रहा हूं।

30 r  logistic  data-visualization  generalized-linear-model  qq-plot