large-data पर टैग किए गए जवाब

मैं अपने डेटासेट के एक हिस्से की जांच कर रहा हूं जिसमें दो समूहों में 1 से 1690 तक के 46840 दोहरे मान हैं। इन समूहों के बीच अंतर का विश्लेषण करने के लिए मैंने सही परीक्षण लेने के लिए मूल्यों के वितरण की जांच करके शुरू किया। सामान्यता के …

12 r  normal-distribution  normality-assumption  large-data 

आप बड़े आंकड़ों के साथ परिकल्पना परीक्षण कैसे करते हैं? मैंने अपनी उलझन पर ज़ोर देने के लिए निम्नलिखित MATLAB स्क्रिप्ट लिखी। यह सब करता है दो यादृच्छिक श्रृंखला उत्पन्न करता है, और दूसरे पर एक चर का एक सरल रैखिक प्रतिगमन चलाता है। यह विभिन्न यादृच्छिक मूल्यों और रिपोर्ट …

12 hypothesis-testing  large-data 

मैं ऊर्जा और मौसम के भंडार के बीच एक मॉडल की तलाश कर रहा हूं। मेरे पास यूरोप के देशों के बीच खरीदे गए MWatt की कीमत है, और मौसम पर बहुत सारे मूल्य हैं (ग्रिब फाइलें)। 5 साल (2011-2015) की अवधि पर प्रत्येक घंटे। मूल्य / दिन यह प्रति …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

मैं एक आर नॉब हूं, जो आर। में बड़े डेटा सेट पर विभिन्न प्रकार के विश्लेषण करने के लिए आवश्यक है। इसलिए इस साइट और अन्य जगहों पर घूमते समय, यह मुझे दिखाई दिया कि यहां बहुत सारे गूढ़ और कम प्रसिद्ध मुद्दे हैं - जैसे कौन सा पैकेज कब, …

11 r  large-data 

प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस '(PCA) क्लासिकल तरीके से इसे इनपुट डेटा मैट्रिक्स पर किया जाता है, जिसमें कॉलम का मतलब शून्य होता है (तब PCA "वेरिएंट को अधिकतम कर सकता है")। इसे स्तंभों को केंद्रित करके आसानी से प्राप्त किया जा सकता है। हॉवेनवर, जब इनपुट मैट्रिक्स विरल होता है, तो …

10 pca  algorithms  dimensionality-reduction  large-data  sparse 

अपने प्रश्न को बेहतर ढंग से पूछने के लिए, मैंने 16 वेरिएबल मॉडल ( fit) और 17 वेरिएबल मॉडल ( fit2) इन दोनों मॉडलों में से कुछ आउटपुट प्रदान किए हैं (इन मॉडलों में सभी पूर्वानुमान वेरिएबल निरंतर हैं, जहां इन मॉडलों के बीच एकमात्र अंतर यह है कि fitऐसा …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

क्या यह विश्वास अंतराल की गणना करने और परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए समझ में आता है जब पूरी आबादी से डेटा उपलब्ध है? मेरी राय में, इसका उत्तर नहीं है, क्योंकि हम मापदंडों के सही मूल्यों की सही गणना कर सकते हैं। लेकिन फिर, मूल आबादी से डेटा …

10 hypothesis-testing  confidence-interval  sample-size  large-data  population 

मैं अक्सर समय श्रृंखला डेटा के उचित आकार की राशि के साथ सौदा करता हूं, संबद्ध समय टिकटों के साथ 50-200 मिलियन डबल्स और उन्हें गतिशील रूप से कल्पना करना चाहूंगा। क्या प्रभावी रूप से ऐसा करने के लिए मौजूदा सॉफ़्टवेयर है? पुस्तकालयों और डेटा प्रारूपों के बारे में कैसे? …

10 time-series  data-visualization  large-data  interactive-visualization 

मेरी पहुंच बहुत बड़े डेटासेट तक है। डेटा चार लोगों में से एक से संगीत अंश सुनने वाले एमईजी रिकॉर्डिंग से है। डेटा इस प्रकार है: 6 विषय 3 प्रायोगिक दोहराव (युग) 120 परीक्षण प्रति युग 275 MEG चैनलों से 500Hz (= 4000 नमूने) पर परीक्षण के अनुसार 8 सेकंड …

10 machine-learning  feature-selection  large-data  feature-construction 

मूल रूप से, विशाल डेटासेट के खिलाफ सीखने के दो सामान्य तरीके हैं (जब आप समय / स्थान प्रतिबंधों का सामना करते हैं): धोखा :) - प्रशिक्षण के लिए सिर्फ एक "प्रबंधनीय" सबसेट का उपयोग करें। घटते रिटर्न के कानून की वजह से सटीकता की हानि नगण्य हो सकती है …

10 machine-learning  large-data  model-evaluation  train 

मेरे पास डेटा माइनिंग या बड़े डेटा में उद्योग का अनुभव नहीं है इसलिए आपको कुछ अनुभव साझा करने के लिए सुनना अच्छा लगेगा। क्या वास्तव में बड़े डेटासेट पर लोग k- साधन, PAM, CLARA आदि चलाते हैं? या वे सिर्फ बेतरतीब ढंग से इसका एक नमूना निकालते हैं? यदि …

10 clustering  data-mining  k-means  convergence  large-data 

बस यह देखना चाहता था कि क्या किसी के पास उच्च आयामी डेटा सेटों में गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन (जीपीआर) को लागू करने का कोई अनुभव है। मैं विभिन्न विरल जीपीआर विधियों (जैसे विरल छद्म-इनपुट जीपीआर) में से कुछ में देख रहा हूं कि उच्च आयामी डेटा सेट के लिए क्या …

10 machine-learning  predictive-models  large-data  gaussian-process 

विशेषताओं की संख्या को ध्यान में रखते हुए, बार्न्स-हट टी-एसएनई में एक जटिलता है , यादृच्छिक अनुमानों और पीसीए में की एक जटिलता है जो उन्हें बहुत बड़े डेटा सेटों के लिए "सस्ती" बनाती है।O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)O(n)O(n)O(n) दूसरी ओर, पर निर्भर तरीकों बहुआयामी स्केलिंग एक है जटिलता।O(n2)O(n2)O(n^2) क्या अन्य आयाम में …

9 pca  dimensionality-reduction  large-data  multidimensional-scaling  tsne 

स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इन दिनों चर्चा की तरह लग रहे हैं। हर कंपनी बड़े डेटा की कमी नहीं कर रही है । क्या कोई पाठ्यपुस्तक है जो इस बात पर चर्चा करती है कि मैप-रिड्यूस जैसे समानांतर आर्किटेक्चर का उपयोग करके किस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को स्केल किया जा …

9 machine-learning  large-data 

निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography