सांख्यिकी और बिग डेटा

अंकन और बीच के अर्थ में क्या अंतर है जो आमतौर पर कई पुस्तकों और कागजात में उपयोग किया जाता है?P(z;d,w)P(z;d,w)P(z;d,w)P(z|d,w)P(z|d,w)P(z|d,w)

27 probability  notation 

जब एक पिक्सेल विभाजन तंत्रिका नेटवर्क, जैसे पूरी तरह से दृढ़ नेटवर्क, को प्रशिक्षित करते हैं, तो आप क्रॉस-एन्ट्रापी लॉस फ़ंक्शन बनाम डाइस-गुणांक हानि फ़ंक्शन का उपयोग करने का निर्णय कैसे लेते हैं? मुझे लगता है कि यह एक छोटा सवाल है, लेकिन यह निश्चित नहीं है कि अन्य जानकारी …

27 neural-networks  loss-functions  cross-entropy 

यकीन नहीं होता कि यह सवाल यहाँ है, लेकिन यह अनुकूलन में ढाल के तरीकों से निकटता से संबंधित है, जो यहाँ विषय पर लगता है। वैसे भी, अगर आपको लगता है कि कुछ अन्य समुदाय के विषय में बेहतर विशेषज्ञता है तो आप बेझिझक पलायन कर सकते हैं। संक्षेप …

27 optimization  derivative  tensorflow  automatic-differentiation 

मार्कले और स्टेयर्स (2013) लिखते हैं: औपचारिक रूप से एक उचित स्कोरिंग नियम को परिभाषित करने के लिए, चलो को एक बर्नौली परीक्षण d का एक संभावित पूर्वानुमान है, जिसमें सच्ची सफलता प्रायिकता p है । उचित स्कोरिंग नियम मेट्रिक्स हैं जिनके अपेक्षित मानों को कम किया जाता है यदि …

27 classification  forecasting  scoring-rules 

मैं इलेक्ट्रिक लोड पूर्वानुमान के बारे में एक पेपर को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मैं अंदर की अवधारणाओं से जूझ रहा हूं, विशेष रूप से SARIMAX मॉडल। इस मॉडल का उपयोग लोड की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है और कई सांख्यिकीय अवधारणाओं का उपयोग करता …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

मान लें कि हम सरल f = x * yडीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके सरलता के लिए प्रतिगमन करना चाहते हैं । मुझे याद है कि ऐसे पुनर्विक्रेता हैं जो बताते हैं कि एनएन एक हीडेन परत के साथ किसी भी फ़ंक्शन को लगभग कर सकता है, लेकिन मैंने …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मान लें कि हमारे पास SVM क्लासिफायर है, हम ROC वक्र कैसे बनाते हैं? (सैद्धांतिक रूप से) (क्योंकि हम प्रत्येक सीमा के साथ TPR और FPR उत्पन्न करते हैं)। और हम इस एसवीएम क्लासिफायर के लिए इष्टतम सीमा कैसे निर्धारित करते हैं?

27 machine-learning  svm 

अबला अध्ययन क्या है? और क्या इसे करने का एक व्यवस्थित तरीका है? उदाहरण के लिए, मेरे पास एक रेखीय प्रतिगमन में nnn भविष्यवाणियां हैं जिन्हें मैं अपना मॉडल कहूंगा। मैं इस पर एक अध्ययन कैसे करूँगा? मुझे किन मेट्रिक्स का उपयोग करना चाहिए? एक व्यापक स्रोत या पाठ्यपुस्तक की …

27 regression  machine-learning  neural-networks 

इस एसई पर कई पोस्ट हैं जो प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) के लिए मजबूत दृष्टिकोणों पर चर्चा करते हैं, लेकिन मैं इस बात का एक भी अच्छा विवरण नहीं पा सकता हूं कि पीसीए पहली जगह में आउटलेर्स के लिए संवेदनशील क्यों है।

26 machine-learning  pca  outliers 

आधार आर पैकेज betareg1 के विगनेट से यह उद्धरण है । इसके अलावा और अधिक, मॉडल सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (GLMs; मैककुलघ और नेल्डर 1989) के साथ कुछ गुण (जैसे रैखिक भविष्यवक्ता, लिंक फ़ंक्शन, फैलाव पैरामीटर) साझा करता है, लेकिन यह इस ढांचे का एक विशेष मामला नहीं है (तय फैलाव …

26 generalized-linear-model  beta-regression  dirichlet-regression 

मैं यहाँ निम्नलिखित पढ़ें : सिग्मॉइड आउटपुट शून्य केंद्रित नहीं हैं । न्यूरल नेटवर्क में प्रसंस्करण की बाद की परतों में न्यूरॉन्स के बाद से यह अवांछनीय है (जल्द ही इस पर) डेटा प्राप्त होगा जो शून्य-केंद्रित नहीं है। धीरे-धीरे वंश के दौरान गतिकी पर इसका प्रभाव पड़ता है, क्योंकि …

26 neural-networks  deep-learning  backpropagation 

मैं वर्तमान में Coursera पर सांख्यिकीय इंजेक्शन कक्षा का अध्ययन कर रहा हूं। असाइनमेंट में से एक में, निम्नलिखित प्रश्न आता है। | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 …

26 probability  self-study  conditional-probability 

जब हम कोई पुस्तक पढ़ते हैं, तो सूचनाओं को समझना सामग्री को समझने में बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। दुर्भाग्य से, विभिन्न समुदायों के मॉडल और अनुकूलन समस्या पर सूत्रीकरण के लिए अलग-अलग संकेतन सम्मेलन हैं। क्या कोई भी कुछ सूत्र संकेतन यहाँ प्रस्तुत कर सकता है और संभावित कारण …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

पृष्ठभूमि और अनुभवजन्य उदाहरण मेरे दो अध्ययन हैं; मैंने एक प्रयोग (अध्ययन 1) चलाया और फिर उसे दोहराया (अध्ययन 2)। अध्ययन 1 में, मुझे दो चर के बीच एक अंतःक्रिया मिली; अध्ययन 2 में, यह बातचीत एक ही दिशा में थी लेकिन महत्वपूर्ण नहीं थी। यहाँ अध्ययन 1 के मॉडल …

26 bayesian 

क्षमा करें यदि यह कहीं और उत्तर दिया गया है, तो मैं इसे नहीं पा सका हूं। मैं सोच रहा हूं कि मानक विचलन बनाने के लिए हम विशेष रूप से, वर्गमूल को क्यों लेते हैं ? यह वर्गमूल लेने के बारे में क्या है जो एक उपयोगी मूल्य पैदा …

26 variance  standard-deviation