सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं एक पेपर पढ़ रहा हूं जहां पीसीए करने से पहले लेखक अन्य चर के लिए उच्च सहसंबंध के कारण कई चरों को छोड़ देता है। चरों की कुल संख्या लगभग 20 है। क्या इससे कोई लाभ मिलता है? यह मुझे एक ओवरहेड की तरह दिखता है क्योंकि पीसीए को …

111 correlation  pca 

मान लीजिए मैं देखना चाहता हूं कि क्या हिस्टोग्राम (यानी दाईं ओर तिरछी) के आधार पर मेरा डेटा घातीय है। मैं डेटा को कैसे समूह या बिन करता हूं, इसके आधार पर, मैं बेतहाशा अलग-अलग हिस्टोग्राम प्राप्त कर सकता हूं। हिस्टोग्राम का एक सेट बना देगा कि डेटा घातीय है। …

111 distributions  data-visualization  histogram  binning 

फ्रेडमैन द्वारा प्रस्तावित ग्रेडिएंट ट्री बूस्ट बेस शिक्षार्थियों के रूप में निर्णय पेड़ों का उपयोग करता है। मैं सोच रहा हूं कि क्या हमें आधार निर्णय पेड़ को यथासंभव जटिल (पूरी तरह से विकसित) या सरल बनाना चाहिए? क्या पसंद का कोई स्पष्टीकरण है? बेस फ़ॉरेस्ट के रूप में निर्णय …

110 machine-learning  random-forest  cart  boosting  ensemble 

मैं अपने प्रोफ़ाइल चित्रों के माध्यम से ट्विटर उपयोगकर्ताओं के चेहरे को शामिल करने वाली एक छोटी परियोजना पर काम कर रहा हूं। एक समस्या जिसका मुझे सामना करना पड़ा है, वह यह है कि मैं सभी को फ़िल्टर करने के बाद, जो स्पष्ट चित्र तस्वीरें हैं, ट्विटर उपयोगकर्ताओं का …

110 machine-learning  clustering  image-processing 

मुझे एक अजीब सा सवाल सूझा। मान लें कि आपके पास एक छोटा सा नमूना है, जहां एक साधारण रैखिक मॉडल के साथ विश्लेषण करने के लिए आप जिस पर निर्भर चर का विश्लेषण करने जा रहे हैं, वह अत्यधिक तिरछा है। इस प्रकार आप मानते हैं कि यूयूu को …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

इस सवाल के बाद, आप किसी ऐसे व्यक्ति को कैसे समझायेंगे जो केवल मतलब समझता है? , जो एक झूठ बोलने वाले व्यक्ति के लिए सहसंयोजक को समझाने के मुद्दे को संबोधित करता है, मेरे दिमाग में एक ऐसा ही सवाल आया। एक व्यक्ति को कोवरियन और सहसंबंध के बीच …

109 correlation  covariance 

वितरण घनत्व फ़ंक्शन से हम कॉची वितरण के लिए माध्य (= 0) की पहचान कर सकते हैं जैसे नीचे दिए गए ग्राफ़ से पता चलता है। लेकिन हम क्यों कहते हैं कि काउची वितरण का कोई मतलब नहीं है?

109 distributions  mathematical-statistics  mean  pdf  cauchy 

पहले यह ब्रेक्सिट था , अब अमेरिकी चुनाव है। कई मॉडल भविष्यवाणियों को एक विस्तृत मार्जिन से बंद कर दिया गया था, और क्या यहां सीखने के लिए सबक हैं? कल देर शाम 4 बजे पीएसटी के रूप में, सट्टेबाजी बाजार अभी भी हिलेरी 4 से 1 के पक्ष में …

108 predictive-models  ensemble  confounding 

एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) कैसे काम करती है, और यह रैखिक रेखांकन , रैखिक डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस , या लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे अन्य रैखिक क्लासिफायर से अलग क्या करती है ? * (* मैं एल्गोरिथ्म, अनुकूलन रणनीतियों, सामान्यीकरण क्षमताओं और रन-टाइम जटिलता के लिए अंतर्निहित प्रेरणाओं के संदर्भ में सोच …

108 machine-learning  classification  svm  statistical-learning 

यहाँ @gung .632+ नियम का संदर्भ देता है। एक त्वरित Google खोज इस नियम का क्या अर्थ है और किस उद्देश्य से इसका उपयोग किया जाता है, इसका उत्तर समझने में आसान नहीं है। क्या कोई कृपया .632+ नियम को स्पष्ट करेगा?

107 bootstrap 

कई सांख्यिकीय नौकरियां बड़े पैमाने पर डेटा के साथ अनुभव के लिए पूछती हैं। सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल कौशल के प्रकार क्या हैं जिन्हें बड़े डेटा सेट के साथ काम करने की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, प्रतिगमन मॉडल के निर्माण के बारे में 10 मिलियन नमूनों के साथ डेटा सेट …

107 regression  machine-learning  multivariate-analysis  large-data 

किसी दिए गए डेटा मैट्रिक्स (स्तंभों में चर और डेटा बिंदुओं के साथ पंक्तियों में) के लिए, ऐसा लगता है कि ए ^ टीए आंकड़ों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। उदाहरण के लिए, यह कम से कम वर्गों के विश्लेषणात्मक समाधान का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। या, पीसीए के …

107 matrix  covariance-matrix  correlation-matrix 

मैं समझता हूं कि "ओवरफिटिंग" का क्या मतलब है, लेकिन मुझे वास्तविक दुनिया के उदाहरण के साथ आने के लिए मदद की जरूरत है जो ओवरफिटिंग पर लागू होती है।

107 overfitting 

यह एक सामान्य प्रश्न है जिसे यहां परोक्ष रूप से कई बार पूछा गया था, लेकिन इसमें एक भी आधिकारिक उत्तर का अभाव है। संदर्भ के लिए इसका विस्तृत उत्तर देना बहुत अच्छा होगा। सटीकता , सभी वर्गीकरणों के बीच सही वर्गीकरण का अनुपात बहुत सरल और बहुत "सहज" उपाय …

107 machine-learning  classification  accuracy  model-evaluation  scoring-rules 

मैं वर्तमान में Udacity डीप लर्निंग ट्यूटोरियल कर रहा हूं। पाठ 3 में, वे 1x1 दृढ़ संकल्प के बारे में बात करते हैं। Google इंसेप्शन मॉड्यूल में 1x1 कनवल्शन का उपयोग किया जाता है। मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है कि 1x1 का दोषी क्या है। मैंने भी …

106 neural-networks  deep-learning  convolution  conv-neural-network