सांख्यिकी और बिग डेटा classification

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अशक्त परिकल्पना के तहत विनिमेय नमूनों के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है?

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information

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क्रॉस सत्यापन में मीन (स्कोर) बनाम स्कोर (कॉन्सेप्टन)

TLDR: मेरा डेटासेट बहुत छोटा है (120) नमूने। 10-गुना क्रॉस सत्यापन करते समय, मुझे चाहिए: प्रत्येक परीक्षण गुना से आउटपुट लीजिए, उन्हें एक सदिश में समेटना, और फिर भविष्यवाणियों के इस पूर्ण वेक्टर पर त्रुटि की गणना करें (120 नमूने)? या क्या मुझे इसके बजाय प्रत्येक गुना पर मिलने वाले …

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एक सिक्का उछालकर क्लासिफायर का संयोजन

मैं एक मशीन लर्निंग कोर्स का अध्ययन कर रहा हूं और व्याख्यान स्लाइड में वह जानकारी है जो मुझे अनुशंसित पुस्तक के साथ विरोधाभास लगती है। समस्या निम्न है: तीन वर्गीकरण हैं: क्लासिफायर A थ्रेसहोल्ड की निचली श्रेणी में बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है, उच्च श्रेणी के थ्रेसहोल्ड में बेहतर …

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लंबा वसा डेटा के साथ वर्गीकरण

मुझे अपने लैपटॉप पर सैकड़ों हजारों डेटा बिंदुओं और लगभग दस हजार विशेषताओं के साथ एक रैखिक क्लासिफायरफ़ायर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। मेरे विकल्प क्या हैं? इस प्रकार की समस्या के लिए कला की स्थिति क्या है? ऐसा लगता है कि स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट होनहार दिशा है, और मेरी …

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सुविधाओं की संख्या बढ़ने से सटीकता में गिरावट आती है लेकिन पूर्व / स्मरण में वृद्धि होती है

मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं। फिलहाल मैं एनएलटीके और अजगर का उपयोग करके 3 वर्गों में छोटे ग्रंथों को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक नैवे बे (एनबी) क्लासिफायर का उपयोग कर रहा हूं। कुछ परीक्षणों का आयोजन करने के बाद, 300,000 …

15 machine-learning classification naive-bayes precision-recall

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एक अच्छा संसाधन क्या है जिसमें विभिन्न वर्गीकरणों के पेशेवरों और विपक्षों की तुलना शामिल है?

सबसे अच्छा आउट-ऑफ-द-बॉक्स 2-क्लास क्लासिफायरियर क्या है? हां, मुझे लगता है कि यह मिलियन डॉलर का सवाल है, और हां, मैं नो लंच प्रमेय से अवगत हूं , और मैंने पिछले प्रश्नों को भी पढ़ा है: आपके आवेदन के लिए सबसे अच्छा आउट-ऑफ-द-बॉक्स बॉक्स-क्लास क्लासीफायर क्या है? और सबसे खराब …

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समय श्रृंखला की सांख्यिकीय समानता

मान लें कि किसी के पास एक समय श्रृंखला है जिसमें से कोई भी कई माप ले सकता है जैसे कि अवधि, अधिकतम, न्यूनतम, औसत आदि और फिर इनका उपयोग करके एक ही गुण के साथ एक मॉडल साइन वेव बना सकते हैं, क्या कोई सांख्यिकीय दृष्टिकोण है जो उपयोग …

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आपके आवेदन के लिए सबसे अच्छा आउट-ऑफ-द-बॉक्स बॉक्स-क्लास क्लासीफायर क्या है? [बन्द है]

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 3 साल पहले बंद हुआ …

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तंत्रिका नेटवर्क बनाम सब कुछ

मुझे Google से इसका संतोषजनक उत्तर नहीं मिला है । निश्चित रूप से यदि मेरे पास जो डेटा है वह लाखों लोगों के आदेश का है तो गहन सीखने का तरीका है। और मैंने पढ़ा है कि जब मेरे पास बड़ा डेटा नहीं है तो शायद मशीन लर्निंग में अन्य …

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समर्थन वेक्टर मशीनों और हाइपरप्लेन के लिए अंतर्ज्ञान

अपनी परियोजना में मैं द्विआधारी वर्गीकरण (1 या 0) की भविष्यवाणी के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाना चाहता हूं। मेरे पास 15 चर हैं, जिनमें से 2 श्रेणीगत हैं, जबकि बाकी निरंतर और असतत चर का मिश्रण हैं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करने के लिए मुझे एसवीएम, परसेप्ट्रान या …

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रैखिक क्लासिफायरियर के लिए, बड़े गुणांक अधिक महत्वपूर्ण विशेषताओं का संकेत देते हैं?

मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हूँ जो मशीन लर्निंग पर काम कर रहा है। मेरी समझ से, लीनियर रिग्रेशन (जैसे ओएलएस) और लीनियर क्लासिफिकेशन (जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और एसवीएम) प्रशिक्षित गुणांकों के बीच एक आंतरिक उत्पाद के आधार पर एक भविष्यवाणी करते हैं और फीचर वैरिएबल → x :w⃗ w→\vec{w}एक्स⃗ एक्स→\vec{x} …

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क्लासीफायर का मूल्यांकन करते समय त्रुटि मीट्रिक कैसे चुनें?

मैंने कागल प्रतियोगिताओं में उपयोग की जाने वाली अलग-अलग त्रुटि मीट्रिक देखी हैं: आरएमएस, माध्य-वर्ग, एयूसी, अन्य। एक त्रुटि मीट्रिक चुनने पर अंगूठे का सामान्य नियम क्या है, अर्थात आप कैसे जानते हैं कि किसी समस्या के लिए किस त्रुटि मीट्रिक का उपयोग करना है? क्या कोई दिशा-निर्देश हैं?

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कौन सा सांख्यिकीय वर्गीकरण एल्गोरिदम इनपुट के अनुक्रम के लिए सही / गलत की भविष्यवाणी कर सकता है?

इनपुट के अनुक्रम को देखते हुए, मुझे यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि क्या इस अनुक्रम में एक निश्चित वांछित संपत्ति है। संपत्ति केवल सही या गलत हो सकती है, अर्थात्, केवल दो संभावित वर्ग हैं जो एक अनुक्रम से संबंधित हो सकते हैं। अनुक्रम और संपत्ति के बीच …

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सटीक रिकॉल वक्र में "बेसलाइन" क्या है

मैं सटीक रीकॉल कर्व को समझने की कोशिश कर रहा हूं, मुझे समझ में आ रहा है कि क्या प्रिसिजन और रिकॉल हैं, लेकिन जो चीज मुझे समझ नहीं आ रही है, वह "बेसलाइन" वैल्यू है। मैं इस लिंक को पढ़ रहा था https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-prepy-recall-plot/ और मुझे आधार रेखा के हिस्से …

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निर्णय वृक्ष की गहराई

चूंकि प्रत्येक चरण में एक विशेषता पर निर्णय ट्री एल्गोरिथ्म विभाजित होता है, इसलिए निर्णय वृक्ष की अधिकतम गहराई डेटा की विशेषताओं की संख्या के बराबर होती है। क्या ये सही है?

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