सांख्यिकी और बिग डेटा

अनुमानित वर्गीकरण सटीकता के आधार पर, मैं यह परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या एक क्लासिफायरियर दूसरे क्लासिफायरियर की तुलना में बेस सेट पर सांख्यिकीय रूप से बेहतर है। प्रत्येक क्लासिफायरियर के लिए, मैं बेस सेट से बेतरतीब ढंग से एक प्रशिक्षण और परीक्षण नमूने का चयन करता हूं, मॉडल …

29 machine-learning  classification  t-test 

मैं मुख्य रूप से पर्यवेक्षित बहुभिन्नरूपी विश्लेषण तकनीकों पर लागू करने के इरादे से विभिन्न क्रॉस सत्यापन विधियों को सीखने की कोशिश कर रहा हूं। दो मैं पार K- गुना और मोंटे कार्लो क्रॉस-मान्यता तकनीक हैं। मैंने पढ़ा है कि के-गुना मोंटे कार्लो पर एक बदलाव है, लेकिन मुझे यकीन …

29 cross-validation  monte-carlo 

Univariate कर्नेल घनत्व अनुमानक (KDE) के लिए, मैं गणना के लिए सिल्वरमैन के नियम का उपयोग करता हूं :जजh 0.9 मिनट ( रों घ, मैंक्यू आर / 1.34)× एन- 0.20.9मिनट(रोंघ,मैंक्यूआर/1.34)×n-0.2\begin{equation} 0.9 \min(sd, IQR/1.34)\times n^{-0.2} \end{equation} बहुभिन्नरूपी केडीई (एक सामान्य कर्नेल मान) के लिए मानक नियम क्या हैं।

29 smoothing  kernel-smoothing 

मैं एंड्रयू एनए के कसेरा कोर्स और अन्य सामग्रियों से पीसीए का अध्ययन कर रहा हूं। स्टैनफोर्ड एनएलपी कोर्स cs224n के पहले असाइनमेंट में , और एंड्रयू एनजी से लेक्चर वीडियो में , वे कोविरियन मैट्रिक्स के ईजेन्वेक्टर अपघटन के बजाय एकवचन मूल्य अपघटन करते हैं, और एनजी यहां तक …

29 pca  linear-algebra  svd  eigenvalues  numerics 

मैं कौरसेरा पर मशीन लर्निंग स्टैनफोर्ड कोर्स कर रहा हूं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन पर अध्याय में, लागत समारोह यह है: फिर, इसे यहाँ व्युत्पन्न किया गया है: मैंने लागत समारोह के व्युत्पन्न होने की कोशिश की, लेकिन मुझे कुछ पूरी तरह से अलग मिला। व्युत्पन्न कैसे प्राप्त किया जाता है? मध्यस्थ …

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

मेरे पास एक उदाहरण है जो मैंने स्केलेर के sklearn.metrics.classification_report प्रलेखन से खींचा है। मुझे समझ में नहीं आता है कि प्रत्येक वर्ग के लिए f1- स्कोर, सटीक और रिकॉल मान क्यों हैं, जहां मुझे विश्वास है कि कक्षा भविष्यवक्ता लेबल है? मुझे लगा कि एफ 1 स्कोर आपको मॉडल …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

मैं एक glm आकलन चलाने के लिए strongbase पैकेज का उपयोग कर रहा हूं । हालाँकि जब मैं यह करता हूँ, मुझे निम्न त्रुटि मिलती है: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 इसका क्या मतलब / संकेत है? और …

29 r  generalized-linear-model  robust 

मेरे दो क्लासिफायर हैं एक: भोले Bayesian नेटवर्क बी: ट्री (एकवचन-जुड़े) बायेसियन नेटवर्क सटीकता और अन्य उपायों के संदर्भ में, A, बी से तुलनात्मक रूप से खराब प्रदर्शन करता है। हालांकि, जब मैं ROC विश्लेषण करने के लिए R संकुल ROCR और AUC का उपयोग करता हूं, तो यह पता …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

मैं एक प्रयोग के लिए एक वितरण की गैर-एकरूपता को मापने के लिए एक मीट्रिक के साथ आने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास एक यादृच्छिक चर है जिसे ज्यादातर मामलों में समान रूप से वितरित किया जाना चाहिए, और मैं उन डेटा सेटों के उदाहरणों की पहचान करना …

28 distributions  variance  random-variable  uniform 

सांख्यिकी.कॉम ने सप्ताह की एक समस्या प्रकाशित की: आवासीय बीमा धोखाधड़ी की दर 10% है (दस दावों में से एक धोखाधड़ी है)। एक सलाहकार ने दावों की समीक्षा करने और उन्हें धोखाधड़ी या नो-फ्रॉड के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक मशीन लर्निंग सिस्टम का प्रस्ताव दिया है। यह …

28 probability  bayesian  puzzle 

मैंने सीखा है कि, जब मॉडल-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके डेटा के साथ व्यवहार किया जाता है, तो पहला कदम एक सांख्यिकीय मॉडल के रूप में डेटा प्रक्रिया को मॉडलिंग करता है। फिर अगला कदम इस सांख्यिकीय मॉडल के आधार पर कुशल / तेज इंट्रेंस / लर्निंग एल्गोरिदम विकसित कर …

28 machine-learning  svm  modeling 

एक्सट्रपलेशन और इंटरपोलेशन के बीच अंतर क्या है, और इन शब्दों का उपयोग करने का सबसे सटीक तरीका क्या है? उदाहरण के लिए, मैंने एक पेपर में एक बयान देखा है जिसमें प्रक्षेप का उपयोग किया गया है: "प्रक्रिया बिन बिंदुओं के बीच अनुमानित कार्य के आकार को प्रक्षेपित करती …

28 terminology  interpolation  extrapolation 

मैंने मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए), खोजपूर्ण कारक विश्लेषण (ईएफए), और पुष्टिकरण कारक विश्लेषण (सीएफए) को पूरा किया है, डेटा को समान पैमाने (5-स्तरीय प्रतिक्रियाओं: कोई नहीं, थोड़ा, कुछ, ..) के साथ एक निरंतर के रूप में माना जाता है। चर। फिर, लावन का उपयोग करते हुए, मैंने सीएफए को चर …

28 pca  factor-analysis  ordinal-data  binary-data  likert 

आयामी कमी तकनीक जैसे प्रधान घटक विश्लेषण, एलडीए आदि में अक्सर कई गुना शब्द का उपयोग किया जाता है। गैर-तकनीकी शब्द में कई गुना क्या है? यदि एक बिंदु एक क्षेत्र से संबंधित है जिसका आयाम मैं कम करना चाहता हूं, और यदि कोई शोर और और असंबद्ध है, तो …

28 terminology  manifold-learning