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प्रिडिक्टिव मॉडल वे सांख्यिकीय मॉडल होते हैं, जिनका प्राथमिक उद्देश्य किसी प्रणाली की अन्य टिप्पणियों का अनुमान लगाना है, जैसा कि उन मॉडलों के विपरीत है, जिनका उद्देश्य किसी विशेष परिकल्पना का परीक्षण करना या किसी घटना को यंत्रवत् रूप से समझाना है। जैसे, पूर्वानुमानात्मक मॉडल व्याख्या पर कम और प्रदर्शन पर अधिक जोर देते हैं।

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मॉडल की सटीकता निर्धारित करें जो घटना की संभावना का अनुमान लगाता है
मैं एक घटना को दो परिणामों के साथ मॉडलिंग कर रहा हूं, ए और बी। मैंने एक मॉडल बनाया है जो इस संभावना का अनुमान लगाता है कि या तो एक या बी होगा (यानी मॉडल गणना करेगा कि 40% संभावना के साथ होगा और बी 60% मौका के साथ …
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बेइज़ियन अनुमान में, कुछ शब्दों को पूर्ववर्ती भविष्य कहनेवाला क्यों कहा जाता है?
केविन मर्फी के गाऊसी वितरण के संवेदी बायेसियन विश्लेषण में , वह लिखते हैं कि पश्चवर्ती पूर्वानुमान वितरण है पी ( एक्स | डी ) = ∫पी ( एक्स | θ ) पी ( θ | डी ) घθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) …
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LASSO प्रतिगमन गुणांक की व्याख्या
मैं वर्तमान में ~ 300 चर और 800 टिप्पणियों के साथ एक डेटासेट पर एक द्विआधारी परिणाम के लिए एक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने पर काम कर रहा हूं। मैंने इस साइट पर स्टेप वाइज रिग्रेशन से जुड़ी समस्याओं के बारे में बहुत कुछ पढ़ा है और इसका उपयोग क्यों …
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तिरछे डेटा के साथ प्रतिगमन
जनसांख्यिकी और सेवा से यात्रा की गणना करने की कोशिश कर रहा है। डेटा बहुत तिरछा है। हिस्टोग्राम: qq भूखंड (बाएं लॉग है): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityऔर serviceकारक चर हैं। मुझे सभी चर के लिए कम p मान मिलता है, लेकिन मुझे .05 का निम्न r-squared भी …
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निर्णय पेड़ और प्रतिगमन - क्या अनुमानित मूल्यों को प्रशिक्षण डेटा के बाहर सीमा हो सकती है?
जब पेड़ों पर निर्णय लेने की बात आती है, तो क्या अनुमानित मूल्य प्रशिक्षण डेटा की सीमा के बाहर हो सकता है? उदाहरण के लिए, यदि प्रशिक्षण डेटा लक्ष्य श्रेणी की रेंज 0-100 है, जब मैं अपना मॉडल तैयार करता हूं और इसे किसी और चीज पर लागू करता हूं, …
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नेटफ्लिक्स अपने पांच सितारा रेटिंग सिस्टम से एक पसंद / नापसंद प्रणाली पर स्विच क्यों करेगा?
नेटफ्लिक्स अपने सुझावों को उपयोगकर्ता की अन्य फिल्मों / शो की रेटिंग पर आधारित करता था। इस रेटिंग प्रणाली में पाँच तारे थे। अब, नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ताओं को फिल्मों / शो को पसंद / नापसंद (अंगूठे-ऊपर / अंगूठे नीचे) करने की अनुमति देता है। उनका दावा है कि फिल्मों को रेट …
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परिणाम की व्याख्या कैसे करें जब रिज और लासो दोनों अलग-अलग प्रदर्शन करते हैं लेकिन अलग-अलग गुणांक पैदा करते हैं
मैं लासो और रिज दोनों के साथ एक प्रतिगमन मॉडल चला रहा हूं (0-5 से भिन्न असतत परिणाम चर की भविष्यवाणी करने के लिए)। मॉडल को चलाने से पहले, मैं 250 से 25 तक सेट की गई सुविधा को कम करने SelectKBestके scikit-learnलिए विधि का उपयोग करता हूं । एक …
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मुझे एक मॉडल की तलाश कब बंद करनी है?
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 …
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कई-लक्ष्य तकनीकों के बारे में सीखने के लिए संसाधन?
मैं उन तकनीकों के बारे में संसाधनों (पुस्तकों, व्याख्यान नोट्स, आदि) की तलाश कर रहा हूं जो डेटा को संभाल सकते हैं जिनके कई-लक्ष्य हैं (उदाहरण: तीन आश्रित चर: 2 असतत और 1 निरंतर)। क्या किसी के पास इस पर कोई संसाधन / ज्ञान है? मुझे पता है कि इसके …
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पैनल / अनुदैर्ध्य डेटा के लिए भविष्यवाणी मूल्यांकन मीट्रिक
मैं कई अलग-अलग मॉडलों का मूल्यांकन करना चाहता हूं जो मासिक स्तर पर व्यवहार की भविष्यवाणी प्रदान करते हैं। डेटा संतुलित है, और 100,000 और 12. परिणाम किसी दिए गए महीने में एक संगीत कार्यक्रम में भाग ले रहा है, इसलिए यह किसी भी महीने में ~ 80% लोगों के …
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वहाँ इस modellng दृष्टिकोण में overfitting है
मुझे हाल ही में बताया गया था कि मैंने जिस प्रक्रिया का पालन किया था (एक एमएस थीसिस के घटक) को ओवर-फिटिंग के रूप में देखा जा सकता है। मैं इस बारे में बेहतर जानकारी प्राप्त करना चाह रहा हूं और यह देखना चाहता हूं कि क्या अन्य सहमत हैं। …
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सट्टेबाज अपनी शुरुआती बाधाओं का चयन कैसे करते हैं?
मुझे पता है कि सट्टेबाजों ने प्रत्येक परिणाम में रखे गए धन की मात्रा की संभावनाओं की भविष्यवाणी करते हुए, लाभ को अधिकतम करने के लिए अपनी बाधाओं को समायोजित किया। सट्टेबाज अपनी शुरुआती बाधाओं का चयन कैसे करते हैं?
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समय श्रृंखला में अंतर के लिए आत्मविश्वास अंतराल
मेरे पास एक स्टोकेस्टिक मॉडल है जो किसी प्रक्रिया की समय श्रृंखला का अनुकरण करने के लिए उपयोग किया जाता है। मैं एक पैरामीटर को एक विशिष्ट मूल्य में बदलने के प्रभाव में दिलचस्पी लेता हूं और समय श्रृंखला (मॉडल ए और मॉडल बी) और कुछ प्रकार के सिमुलेशन आधारित …
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लंबी-मेमोरी प्रक्रियाओं का पूर्वानुमान लगाना
मैं लिए साथ में दो-राज्य की प्रक्रिया के साथ काम कर रहा हूंxtएक्सटीx_t{1,−1}{1,−1}\{1, -1\}t=1,2,…t=1,2,…t = 1, 2, \ldots आटोक्लेरेशन फ़ंक्शन लंबी-मेमोरी के साथ एक प्रक्रिया का संकेत है, अर्थात यह एक घातांक के साथ एक शक्ति कानून क्षय को प्रदर्शित करता है <1. आप आर के साथ एक समान श्रृंखला …
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एक दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (LSTM) आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है?
आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) के पीछे का विचार मेरे लिए स्पष्ट है। मैं इसे निम्नलिखित तरीके से समझता हूं: हमारे पास अवलोकन का एक क्रम है ( ) (या, दूसरे शब्दों में, मल्टीवेरेट समय श्रृंखला)। प्रत्येक एकल अवलोकन एक -डायमेंशनल न्यूमेरिक वेक्टर है। मॉडल के भीतर हम मानते हैं कि …
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