dataset पर टैग किए गए जवाब

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

"आइरिस" डाटासेट शायद यहां ज्यादातर लोगों के लिए परिचित है - यह विहित परीक्षण डेटा सेट में से एक और डेटा दृश्य से मशीन सीखने के लिए सब कुछ के लिए एक उदाहरण के जाने के लिए डाटासेट है। उदाहरण के लिए, इस प्रश्न में सभी ने उपचार द्वारा अलग …

28 dataset 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

क्या सॉफ्टवेयर अंततः सांख्यिकीविदों को अप्रचलित बना देगा? क्या किया जाता है जो कंप्यूटर में प्रोग्राम नहीं किया जा सकता है?

26 machine-learning  dataset  careers 

जैसा कि विज्ञान को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य होना चाहिए, परिभाषा के अनुसार, यह मान्यता बढ़ रही है कि डेटा और कोड प्रजनन के लिए येलो राउंडटेबल द्वारा चर्चा किए गए अनुसार प्रतिलिपि प्रस्तुत करने का एक अनिवार्य घटक है । उस पत्रिका के लिए एक पांडुलिपि की समीक्षा करने …

23 dataset  validation  reproducible-research  journals 

कई मशीन सीखने के अनुप्रयोगों में, तथाकथित डेटा वृद्धि विधियों ने बेहतर मॉडल बनाने की अनुमति दी है। उदाहरण के लिए, बिल्लियों और कुत्तों की छवियों का एक प्रशिक्षण सेट मान लें । घूर्णन, मिररिंग, कंट्रास्ट को एडजस्ट करने आदि से मूल लोगों से अतिरिक्त चित्र उत्पन्न करना संभव है।100100100 …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मैंने ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग के बारे में कुछ शोध किया है, और मैंने समझा है कि वे वास्तव में क्या हैं, लेकिन मैं इसके कारणों का पता नहीं लगा सकता। ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग के मुख्य कारण क्या हैं? हम एक मॉडल को प्रशिक्षित करने में इन दो समस्याओं का सामना …

20 machine-learning  dataset  overfitting 

विरल डेटा और लापता डेटा के बीच मुख्य अंतर क्या हैं? और यह मशीन सीखने को कैसे प्रभावित करता है? अधिक विशेष रूप से, स्पार्क डेटा और गुम डेटा का वर्गीकरण एल्गोरिदम और रिग्रेशन (संख्याओं की भविष्यवाणी) के प्रकारों पर क्या प्रभाव पड़ता है। मैं एक स्थिति के बारे में …

20 machine-learning  dataset  missing-data  sparse 

"दूर का पर्यवेक्षण" एक सीखने की योजना है जिसमें एक क्लासिफायरियर को एक कमजोर लेबल प्रशिक्षण सेट दिया जाता है (प्रशिक्षण डेटा स्वचालित रूप से हेयूरिस्टिक्स / नियमों के आधार पर लेबल किया जाता है)। मुझे लगता है कि दोनों पर्यवेक्षित शिक्षण, और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण में ऐसे "दूर के पर्यवेक्षण" …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

मैं मशीन सीखने के लिए नया हूं और कुछ डेटासेट की तलाश कर रहा हूं जिसके माध्यम से मैं अलग-अलग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (डिसीजन ट्रीज, बूस्टिंग, एसवीएम और न्यूरल नेटवर्क्स) के बीच अंतर की तुलना और विरोधाभास कर सकता हूं। मुझे ऐसे डेटासेट कहां मिल सकते हैं? डेटासेट पर विचार …

19 machine-learning  dataset 

मैंने बहुत सारे आर डेटासेट, डीएएसएल में पोस्टिंग और अन्य जगहों पर देखा है, और प्रयोगात्मक डेटा के लिए सहसंयोजक के विश्लेषण के दिलचस्प डेटासेट के बहुत अच्छे उदाहरण नहीं मिल रहे हैं। स्टेटबुक पाठ्यपुस्तकों में कंट्रोल्ड डेटा के साथ कई "टॉय" डेटासेट हैं। मैं एक उदाहरण रखना चाहता हूँ …

19 dataset  ancova  predictor 

वे समान लगते हैं। क्या वे एक ही चीज हैं लेकिन सिर्फ अलग-अलग नामों से संदर्भित हैं?

19 regression  dataset  econometrics 

मैं गंभीर रूप से असंतुलित डेटा पर काम कर रहा हूं। साहित्य में, री-सैंपलिंग (ओवर- या अंडर-सैंपलिंग) का उपयोग करके डेटा को फिर से संतुलित करने के लिए कई तरीकों का उपयोग किया जाता है। दो अच्छे दृष्टिकोण हैं: SMOTE: सिंथेटिक माइनॉरिटी ओवर-सैंपलिंग TEchnique ( SMOTE ) ADASYN: असंतुलित शिक्षण …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling