सांख्यिकी और बिग डेटा

मुझे मल्टीवेरिएट विश्लेषण के बारे में कुछ किताबें प्राप्त करने में रुचि है, और आपकी सिफारिशों की आवश्यकता है। नि: शुल्क पुस्तकों का हमेशा स्वागत है, लेकिन यदि आप कुछ महान गैर-मुक्त एमवीए पुस्तक के बारे में जानते हैं, तो कृपया इसे बताएं।

26 references  multivariate-analysis 

कृपया R कोड प्रदान करें, जो किसी को -3, -1, 1, 3 कंट्रास्ट के साथ एक अंतर-विषय एनोवा का संचालन करने की अनुमति देता है। मैं समझता हूं कि इस तरह के विश्लेषण के लिए उपयुक्त योगों के वर्ग (एसएस) प्रकार के बारे में बहस चल रही है। हालांकि, एसएएस …

26 r  anova  contrasts  sums-of-squares 

मैं आर में LOESS प्रतिगमन मॉडल चला रहा हूं, और मैं अलग-अलग नमूना आकारों के साथ 12 विभिन्न मॉडलों के आउटपुट की तुलना करना चाहता हूं। मैं वास्तविक विवरणों को अधिक विवरणों में वर्णित कर सकता हूं यदि यह प्रश्न का उत्तर देने में मदद करता है। यहाँ नमूना आकार …

26 r  regression  loess 

का हवाला देते हुए गुंग के महान जवाब कथित तौर पर, एक शोधकर्ता ने एक बार 'गैर-महत्वपूर्ण' परिणामों के साथ फिशर से संपर्क किया, उनसे पूछा कि उन्हें क्या करना चाहिए, और फिशर ने कहा, 'अधिक डेटा प्राप्त करें'। नेमन-पीयरसन के दृष्टिकोण से, यह ज़बरदस्त फेकिंग है, लेकिन क्या कोई …

26 hypothesis-testing  p-value  intuition  philosophical 

मान लें कि मैं बाइनरी वर्गीकरण करना चाहता हूं (कुछ कक्षा ए या वर्ग बी से संबंधित है)। तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट लेयर में ऐसा करने की कुछ संभावनाएँ हैं: 1 आउटपुट नोड का उपयोग करें। आउटपुट 0 (<0.5) वर्ग ए माना जाता है और 1 (> = 0.5) वर्ग …

26 machine-learning  classification  neural-networks 

मेरा प्रशिक्षण नुकसान नीचे और फिर ऊपर जाता है। यह बहुत ही अजीब है। क्रॉस-वेलिडेशन लॉस प्रशिक्षण हानि को ट्रैक करता है। क्या हो रहा है? मेरे पास दो स्टैक्ड LSTMS इस प्रकार हैं (करेस पर): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm 

मैं क्वांटाइल फ़ंक्शन के बारे में पढ़ रहा हूं, लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है। क्या आप नीचे दिए गए एक से अधिक सहज स्पष्टीकरण प्रदान कर सकते हैं? चूँकि c एक नीरस रूप से बढ़ता हुआ कार्य है, इसका उलटा होता है; आइए हम इसे दर्शाते हैं । …

26 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

बायेसियन इंट्रेंस प्रदर्शन करते समय, हम मापदंडों के बारे में हमारे पास मौजूद पुजारियों के साथ संयोजन में हमारे संभावना समारोह को अधिकतम करके संचालित करते हैं। चूँकि लॉग-लाइबिलिटी अधिक सुविधाजनक है, इसलिए हम MCMC का उपयोग करते हुए प्रभावी रूप से अधिकतम करते हैं या अन्यथा जो पीछे के …

26 bayesian  prior 

मेरे पास "सशर्त संभावना" और "संभावना" के बारे में एक सरल प्रश्न है। (मैं पहले ही इस सवाल का सर्वेक्षण कर चुका हूं लेकिन कोई फायदा नहीं हुआ।) यह संभावना पर विकिपीडिया पृष्ठ से शुरू होता है । वे यह कहते हैं: संभावना पैरामीटर मान का एक सेट की, , …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

क्या आर में पीयरसन सहसंबंध में पी-मान प्राप्त करना संभव है? पीयरसन सहसंबंध को खोजने के लिए, मैं आमतौर पर ऐसा करता हूं col1 = c(1,2,3,4) col2 = c(1,4,3,5) cor(col1,col2) # [1] 0.8315218 लेकिन मैं इसका पी-मूल्य कैसे पा सकता हूं?

26 r  correlation  p-value  pearson-r 

रैखिक प्रतिगमन में, प्रत्येक अनुमानित मान को संभावित मानों के सामान्य वितरण से उठाया गया है। निचे देखो। लेकिन प्रत्येक अनुमानित मूल्य को सामान्य वितरण से क्यों माना जाता है? रैखिक प्रतिगमन इस धारणा का उपयोग कैसे करता है? क्या होगा यदि संभव मानों को आम तौर पर वितरित नहीं …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

आइए बताते हैं कि मेरे पास तीन स्वतंत्र स्रोत हैं और उनमें से प्रत्येक कल के मौसम के लिए भविष्यवाणियां करता है। पहला व्यक्ति कहता है कि कल बारिश की संभावना 0 है, फिर दूसरा कहता है कि संभावना 1 है, और अंत में अंतिम कहता है कि संभावना 50% …

26 probability  bayesian  pooling  model-averaging  forecast-combination 

जो मैं समझता हूं, हम केवल एक प्रतिगमन फ़ंक्शन का निर्माण कर सकते हैं जो प्रशिक्षण डेटा के अंतराल के भीतर है। उदाहरण के लिए (केवल एक पैनल आवश्यक है): मैं भविष्य में KNN प्रतिगामी का उपयोग करने की भविष्यवाणी कैसे करूंगा? फिर से, यह केवल एक फ़ंक्शन को अनुमानित …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

मैं मानक विचलन की बेहतर सहज समझ हासिल करने की कोशिश कर रहा हूं। जो मुझे समझ में आया है, वह उस डेटा सेट के माध्य से सेट किए गए डेटा में टिप्पणियों के सेट के अंतर के औसत का प्रतिनिधि है। हालांकि यह वास्तव में मतभेदों के औसत के …

26 standard-deviation  intuition 

k β एल एक रों रों ओ = ( β एल एक रों रों ओ 1 , β एल एक रों रों ओ 2 , । । । , β एल एकL(β)=(Xβ−y)′(Xβ−y)+λ∥β∥1,L(β)=(Xβ−y)′(Xβ−y)+λ‖β‖1,L(\beta)=(X\beta-y)'(X\beta-y)+\lambda\|\beta\|_1,kkkβ^lasso=(β^lasso1,β^lasso2,...,β^lassok,0,...0)β^lasso=(β^1lasso,β^2lasso,...,β^klasso,0,...0)\hat{\beta}^{lasso}=\left(\hat{\beta}_1^{lasso},\hat{\beta}_2^{lasso},...,\hat{\beta}_k^{lasso},0,...0\right) हम जानते हैं कि एक है पक्षपाती अनुमान , इसलिए हम अंतिम समाधान के रूप में अधिक 'वाजिब' …

26 regression  feature-selection  lasso  regularization