অভিজ্ঞ বিকাশকারীদের পরিসংখ্যান দিয়ে কোথায় শুরু করবেন

Question

2015 এর প্রথমার্ধে আমি মেশিন লার্নিংয়ের কোর্স কোর্স করেছি (অ্যান্ড্রু এনজি, গ্রেট কোর্স দ্বারা)। এবং মেশিন লার্নিংয়ের বেসিকগুলি শিখলেন (লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, এসভিএম, নিউরোনাল নেটওয়ার্ক ...)

এছাড়াও আমি 10 বছর ধরে বিকাশকারী, তাই নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা শেখা কোনও সমস্যা হবে না।

ইদানীং, আমি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োগ করার জন্য আর শিখতে শুরু করেছি।

তবে আমি বুঝতে পেরেছি যে আমি যদি শেখা চালিয়ে যেতে চাই তবে আমার কাছে পরিসংখ্যানগুলির আরও আনুষ্ঠানিক জ্ঞানের প্রয়োজন হবে, বর্তমানে আমার এটি সম্পর্কে একটি অনানুষ্ঠানিক জ্ঞান রয়েছে তবে এতটা সীমাবদ্ধ যে, উদাহরণস্বরূপ, বেশ কয়েকটি লিনিয়ার মডেলগুলির মধ্যে আমি কোনটি সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে পারি নি আরও ভাল হবে (সাধারণত আমি এর জন্য আর-স্কোয়ার ব্যবহার করার প্রবণতা রাখি তবে দৃশ্যত এটি খুব ভাল ধারণা নয়)।

সুতরাং আমার কাছে এটি অত্যন্ত সুস্পষ্ট বলে মনে হয়েছে যে পরিসংখ্যানের মূল বিষয়গুলি শিখতে হবে (আমি এটি ইউনিয়নে শিখেছি তবে এর বেশিরভাগটি ভুলে গিয়েছি), কোথায় আমার শেখা উচিত, দয়া করে নোট করুন যে আমার সত্যিকার অর্থে একটি সম্পূর্ণ বিস্তৃত কোর্সের দরকার নেই, কেবল কিছু যে এক মাসের মধ্যে আমাকে যথেষ্ট পরিমাণে জানতে দেয় যাতে আমি আগ্রহী হয়ে উঠতে পারি এবং আরও শিখতে পারি :) :)

এতক্ষণ আমি " চোখের জল ছাড়াই পরিসংখ্যান ", অন্য কোনও পরামর্শ সম্পর্কে পড়েছি ?

Comments

পরিসংখ্যানগুলির জন্য: কেসেলা, জি এবং আরএল বার্জার (2002): স্ট্যাটিস্টিকাল ইনফারেন্স, ডক্সবারি। ইকোনোমেট্রিক্সের জন্য: হায়াশি, এফ (2000): একনোমেট্রিক্স, প্রিন্সটন ইউনিভার্সিটি প্রেস। দেখুন অন্য বিন্দু জন্য: stats.stackexchange.com/questions/91863/...

— Guilherme Salome

আমি referencesট্যাগ যুক্ত। আপনি এই বিষয়টির হিটগুলির প্রথম পৃষ্ঠার মাধ্যমে স্ক্যান করতে পছন্দ করতে পারেন ।

— Glen_b

আমি দেখতে পাচ্ছি না যে এটি বন্ধ করা উচিত। যদিও আমি এটি সিডব্লিউ করার জন্য একটি যুক্তি দেখতে পাচ্ছি।

— গুং - মনিকা পুনরায়

আমার দৃষ্টিকোণ থেকে, যদি আপনি পূর্বে সম্ভাব্য তত্ত্বগুলির পরিচিতি ছাড়াই পরিসংখ্যান শিখতে শুরু করেন তবে জ্ঞান পক্ষপাতদুষ্ট হবে।

— মেটেরিয়াত

আমি একটি সতর্কতা শব্দ যুক্ত করতে চাই। আমি নিশ্চিত যে আপনি এটি ইতিমধ্যে কিছুটা ডিগ্রী বুঝতে পেরেছেন তবে আমি এটি বলতে চাই। আমি একজন এমডি / পিএইচডি ছাত্র। আমার এমডি ডিগ্রি সহ, আমি অভ্যন্তরীণ medicineষধ অনুশীলন করার পরিকল্পনা করছি। আমার পিএইচডি করার জন্য, আমি বায়োস্টাটিক্স পড়ছি am আমি আপনাকে জানতে চাই যে আপনি এক মাসে মেডিসিনে আয়ত্তের চেয়ে 1 মাসের মধ্যে পরিসংখ্যানের উপর দক্ষতা অর্জন করতে পারবেন না। আমি কোনওভাবেই পরিসংখ্যান শেখার থেকে নিরুৎসাহিত করার চেষ্টা করছি না। একেবারে বিপরীত, আমি আশা করি আপনি এটি দুর্দান্তভাবে বুঝতে পেরেছেন। তবে কেবল বুঝতে পারুন এটি উদাহরণস্বরূপ বিকাশকারী হতে চাওয়ার চেয়ে কম জড়িত নয়।

— ভিনসেন্ট লউফার

Answer 1

এটি সম্পর্কে কীভাবে যেতে হবে সে সম্পর্কে আমি আপনাকে একটি প্রাথমিক রোড-ম্যাপের পরামর্শ দেব:

• আপনি খান একাডেমিতে বেসিক গণিত এবং পরিসংখ্যানগুলি তুলতে পারেন , এবং / অথবা উদাসিটির দ্বারা পরিসংখ্যানের কোর্সে পাঠাবেন ।
• তারপরে, আপনি উদাসিতার এই দুটি দুর্দান্ত কোর্স নিতে পারেন। বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান এবং অনুমানের পরিসংখ্যান
• তারপরে, আপনি কিছু বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানে ডুব দিতে পারেন। এবং ওয়েবে যে সর্বাধিক সম্পর্কিত সম্পদের সন্ধান পেয়েছি তা হ'ল থিংক বেয়েস ফ্রি ই-বুক
• তারপরে, মেশিন লার্নিংয়ের বেসিকগুলিতে ডুব দিন। কোর্সেরার অ্যান্ড্রু এনজির কোর্সটি হ'ল নিখুঁতভাবে শুরু। এবং এই সংস্থান: বিকাশকারীদের জন্য মেশিন লার্নিং দ্রুত ধারণাগুলির মাধ্যমে স্কিমিংয়ের জন্যও খুব দরকারী।
• তারপরে, আপনি নিজেরাই আছেন। এই ধারণাগুলি তৈরি করার জন্য আপনার কাছে ইন্টারনেটে পর্যাপ্ত সংস্থান এবং ব্লগ রয়েছে।

বোনাস:

এই জাতীয় সড়ক মানচিত্রের জন্য একটি দুর্দান্ত সাইটটি হ'ল মেটাকাদেমি , যা আমি ব্যক্তিগতভাবে ওয়েবে সেরা ডেটা সায়েন্স রিসোর্সগুলির মধ্যে একটি হিসাবে প্রত্যাশা করব।

গিটজিভ আরেকটি সুন্দর সাইট, যা ডেটা সায়েন্সে আর্কসিভ গবেষণা কাগজপত্রকে সম্পর্কিত ওপেন সোর্স বাস্তবায়ন / লাইব্রেরির সাথে সংযুক্ত করে।

Comments

ওপি ইতোমধ্যে এনজি'র কোর্সটি গ্রহণ করেছে, এ কারণেই তিনি প্রথম স্থানে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছিলেন।

— আকসকল

@ আকসাল আমি এটি লক্ষ্য করেছি। তবে, এটিকে রাস্তার মানচিত্রের অংশ হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। আসলেই কোনও পার্থক্য তৈরি করবে না, তাই আমি ভেবেছিলাম এটি সহ এই পোস্টটি পড়া অন্যদের সহায়তা করবে।

— দাওয়ানি 33

Answer 2

আপনি কি থিংক পরিসংখ্যান বা থিংক বেইস যাচাই করেছেন - প্রোগ্রামারগুলির দিকে এবং প্রচুর পাইথন কোড সহ এটি উভয় (ফ্রি) পরিসংখ্যান বই books

এছাড়াও, আপনি যদি আর শিখতে আগ্রহী হন তবে CRAN এর কাছে প্রচুর (ফ্রি) পিডিএফ রয়েছে যা আপনি যাচাই করতে চাইতে পারেন, যেমন সম্ভাব্যতার পরিচিতি এবং আর ব্যবহারের পরিসংখ্যানের পরিচিতি । আর একটি কোর্সেরা কোর্স রয়েছে যা আর ব্যবহার করে যা প্রচুর লোকেরা সত্যই পছন্দ করে (তারা এই পাঠ্যপুস্তকটি ব্যবহার করে , আপনি এটিও দেখতে চাইতে পারেন, এবং ডেটা ক্যাম্পে ল্যাব রয়েছে , আমি বিশ্বাস করি)।

এছাড়াও, যদি আপনি কয়েকটি পরিসংখ্যানের বিষয়গুলি ব্রাশ করতে চান তবে আপনি সর্বদা খান একাডেমিতে কয়েকটি ভিডিও দেখতে পারবেন ।

Comments

আমি থিংস স্ট্যাটাস এবং থিংক বেয়েসকে পছন্দ করি তবে তারা ইচ্ছাকৃতভাবে কোডের মাধ্যমে কাজগুলি করার পক্ষে প্রচুর আনুষ্ঠানিক পরিসংখ্যান তত্ত্বকে এড়িয়ে চলে। বিষয়টিতে একটি স্বজ্ঞাত উপলব্ধি অর্জনের জন্য দুর্দান্ত, তবে আপনার লক্ষ্য অন্তর্নিহিত তত্ত্বটি বোঝার জন্য ততটা ভাল নয়।

— মারিয়াস

@ মারিয়াস: আপনার অর্থ কী তা আমি জানি। তবে আমি ভাবছিলাম যে তিনি ইতিমধ্যে একজন প্রোগ্রামার এবং কারণ তিনি "ছোট, সাধারণ এবং দ্রুত কিছু" চেয়েছিলেন বলে মনে হয়েছিল যাতে সে যা খুঁজছিল তার চেয়ে আরও বেশি কিছু এটি হতে পারে।

— স্টিভ এস

Answer 3

যদি আপনি কখনও ছিলেন, এমনকি অতীতের অতীতেও, এই তালিকায় সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম হন , তবে আপনার প্রয়োগ পরিসংখ্যানগুলি "সঠিকভাবে" অধ্যয়ন করার চেষ্টা করা উচিত । আমি আপনাকে একটি সহজ দুটি ধাপের অ্যালগরিদম দেব।

প্রথমে সম্ভাব্যতা তত্ত্ব নিয়ে গতিতে উঠুন। অনেক দুর্দান্ত বই আছে। আমার প্রিয়টি ফিলারের ক্লাসিক বই । এটিকে "ভূমিকা" বলা হয় তবে শিরোনাম দ্বারা বোকা বানাবেন না, এটি আপনি যেতে ইচ্ছুক গভীর, তবুও যদি আপনি কেবল পৃষ্ঠটি স্কিম করতে চান তবে খুব ভাল লেখা এবং সহজ।

দ্বিতীয় ধাপটি পরিসংখ্যান। আবার, এখানে প্রচুর বই আছে। আমি আপনাকে একটি ব্যবহার করব যা আমি ব্যবহার করেছি, গুজরাটি "বেসিক একনোমেট্রিক্স", চতুর্থ সংস্করণ একটি শালীন পরিচয় পাঠ্য। অর্থনীতিতে অর্থনীতিতে প্রয়োগ করা হয় পরিসংখ্যান E একটি রেফারেন্সের জন্য, একজন লোক যা সবাই মনে করে যে ডেটা সায়েন্টিস্ট আগামী 10 বছরের মধ্যে সবচেয়ে যৌন কাজ হয়ে উঠবে, তিনি হলেন ভেরিয়ান, একজন বার্কলে অর্থনীতিবিদ। প্রচুর পরিমাণে মেশিন লার্নিং স্টাফ বুনিয়াদি পরিসংখ্যান, রিগ্রেশন ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় যা এই বইয়ের আওতায় আছে, এবং আপনার এটি পড়ার দরকার নেই, এটি এমনভাবে লেখা হয়েছে যাতে আপনি নিজের ক্রমে অধ্যায়গুলি বেছে নিতে পারেন।

এই লেখাগুলি পড়ার সময় এনজি এর ক্লাসটি দ্রুত পূরণ করার পরে কতগুলি ফাঁকাগুলি খোলা রয়েছে তা অবাক করে আপনি অবাক হয়ে যাবেন।

একজন চিকিত্সক হিসাবে, এই দুটি পদক্ষেপের পরে আপনার খুব বেশি তত্ত্বের দরকার নেই। আপনি এমএল কৌশলগুলি এই ক্ষেত্রে বিশেষত বইগুলি পড়া শিখতে পারেন। সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানের শুরুতে খুব গভীর না হওয়া গুরুত্বপূর্ণ। প্রথমে আপনার এমএল যাবার জন্য আপনার কোডটি পান এবং আপনার যাওয়ার ফাঁক পূরণ করুন।

Answer 4

প্রত্যেকে ক্যাসেলা এবং বার্জারের পরামর্শ দিচ্ছেন, যা স্নাতক পরিসংখ্যান প্রোগ্রামগুলিতে প্রায় সর্বজনীনভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি কোনও খারাপ রেফারেন্স বই নয় তবে আমি নিশ্চিত নই যে আমি প্রথম 4-5 টি অধ্যায় স্ক্যান করার চেয়ে আরও বেশি কিছু করব। "পরিসংখ্যান" অর্থাত ডেটা বিশ্লেষণ করার আগে আপনার কীভাবে নেইমেন-পিয়ারসন টাইপ পরীক্ষাটি তৈরি করা যায় তার তত্ত্বটি আপনার প্রয়োজন বলে আমি মনে করি না।

পরিবর্তে, আমি শেখার পদ্ধতিগুলিতে ফোকাস করব। আমার স্নাতক প্রোগ্রামটি ঘন ঘন পরীক্ষার্থীদের জন্য প্রয়োগিত লিনিয়ার পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করে এবং এটি একটি সুন্দর শালীন ব্যাপক রেফারেন্স, তবে এটি কোনও স্ব-শিক্ষার দৃষ্টিকোণ থেকে সর্বাধিক যোগাযোগযোগ্য বই নাও হতে পারে। এমআইটি বা কোর্স থেকে দুটি বা কোর্সই এটি শুরু করার একটি ভাল উপায় হতে পারে, কারণ আপনি বই পড়ার চেয়ে আরও উদাহরণ সহ একটি বিস্তৃত ওভারভিউ পাবেন।

বেয়েসের জন্য, আমি যে বইটি প্রায়শই ব্যবহার করেছি তা হ'ল ডুয়িং বেয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস , যা কুকুরছানা ছবি সহ আসে (স্পষ্টতই, এটি বইটি অন্যান্য বায়েশিয়ার পরিচিতি পাঠ্যপুস্তকের চেয়ে উচ্চতর করে তোলে)। আমি নিজেই বইটি কখনও ব্যবহার করি নি, তবে আমি এটির পৃষ্ঠপোষকতা করেছি এবং এটি বেশ শালীন বলে মনে হয়েছে - গেলম্যানের বইয়ের চেয়ে অনেক ভাল, যা আমি বেয়েশিয়ার পরিসংখ্যানের দুটি শ্রেণির পরে কিছুটা বোধগম্য বলে খুঁজে পেয়েছি - ব্যাখ্যাগুলি ভয়ানক।

Comments

সি অ্যান্ড বি এর প্রথম 5 টি অধ্যায় আসলে কোনও পরিসংখ্যানই নয়, আরও পটভূমির মতো ... একটি পরিসংখ্যানের ধারণাটি অধ্যায় 6 এর শুরুতে সম্বোধন করা হয়েছে! মূল বিষয় হল, শেখার পদ্ধতিগুলি সম্ভবত এই নির্দিষ্ট ব্যক্তিকে সহায়তা করবে না। এটি তাকে পরিসংখ্যান প্রয়োগ করতে সহায়তা করবে, এটি বুঝতে হবে না, যা তার প্রয়োজন। যদি তার গাণিতিক প্রশিক্ষণ উন্নত থাকে তবে তিনি সম্ভবত এটি কিছুটা এড়িয়ে যেতে পারেন, তবে তার উত্তর থেকে বোঝা যায় যে তিনি বর্তমানে এমএল-র অনুভূতিগুলি বুঝতে সক্ষম নন ... যা দৃ strongly়ভাবে বোঝায় যে তার গণিত সীমাবদ্ধ রয়েছে (আমার পক্ষে, কমপক্ষে)। সিএন্ডবি শুরু করার জন্য খারাপ জায়গা নাও হতে পারে।

— ভিনসেন্ট লউফার

এগুলি পরিসংখ্যান হিসাবে নাও থাকতে পারে, তবে কোনও ধরণের মডেলিংয়ের জন্য সম্ভাব্যতা বিতরণের ব্যাকগ্রাউন্ডটি প্রয়োজনীয় - উদাহরণস্বরূপ, আপনি লজিস্টিক রিগ্রেশন বুঝতে পারার আগে আপনার একটি বার্নোল্লি বিতরণ কী এবং এর বৈশিষ্ট্যগুলি কী তা জানতে হবে। আমি এখনও মাঝে মাঝে সিঅ্যান্ডবি রেফারেন্স করি, তবে আমি মনে করি না যে আমি বইটি যে ক্লাসটি নিয়েছিলাম তার বাইরে chapter ষ্ঠ অধ্যায় এর বাইরে আমি কখনও কিছু ব্যবহার করেছি।

— svvenderplas

আপনি যা বলেছিলেন তা নিয়ে আমি বেশ একমত, তবে এটি মূল পয়েন্টের পরিবর্তে ডিগ্রেশনটির সাথে সম্পর্কিত which যা প্রথম স্থানে ডিগ্রেশন যুক্ত করার জন্য আমার দোষ। যে কোনও হারে, মূল কথাটি হ'ল অন্য বেশিরভাগ লোক যেমন পরামর্শ দিয়েছেন, তাত্ত্বিক গণিত এবং পরিসংখ্যান সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা পাওয়ার জন্য ওপিকে আসলে কী করা উচিত। কোনও পোস্টে এটি নির্দেশ করে না যেখানে আরও পরিসংখ্যানমূলক পরীক্ষা প্রয়োগের জন্য তার কোনও সহায়তা প্রয়োজন। তিনি এটা করতে পারেন। তিনি আরও গভীরভাবে তাদের বুঝতে ইচ্ছুক। এর জন্য, সিএন্ডবি অ্যাপ্লিকেশন ভিত্তিক প্রস্তুতির উপর আরও বেশি হাত শেখার চেয়ে ভাল।

— ভিনসেন্ট লউফার

Answer 5

এটি সম্পূর্ণ উত্তর হওয়ার উদ্দেশ্যে নয়, এটি কেবল একটি পরামর্শ। আপনি যদি পরিসংখ্যান (ভিত্তি) সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে আপনি পড়তে পারেন:

Casella, G. and R. L. Berger (2002): Statistical Inference, Duxbury

এটি পরিসংখ্যানবিদদের জন্য একটি দুর্দান্ত মানক বই এবং এটির অনেক আকর্ষণীয় ফলাফল রয়েছে। তাত্ত্বিকতার সমস্ত প্রমাণের মধ্য দিয়ে যাওয়ার দরকার নেই, তবে ফলাফলের সাথে আরও সুরক্ষিত বোধ করার জন্য আপনি কিছু অনুশীলন করতে চাইতে পারেন।

আপনি যদি একনোমেট্রিক্স (ডেটার জন্য মডেল) সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে আপনি একবার দেখে নিতে পারেন:

Hayashi, F. (2000): Econometrics, Princeton University Press

অন্য কেউ আসলে আপনি যা চেয়েছিলেন তার অনুরূপ কিছু জিজ্ঞাসা করেছিল এবং একটি দুর্দান্ত উত্তর পেয়েছে: "কেসেলা এবং বার্গার" এর পরে কী করা উচিত ।

তদুপরি, আপনি যদি এই বইগুলি সত্যিই পড়তে চান, তবে একনোমেট্রিক্স কোর্সের এই পাঠ্যক্রমটি আপনাকে কী পড়তে হবে (সিবি এবং হায়াশি) এবং কখন পড়তে হবে সে সম্পর্কে আপনাকে বেশ ভাল দিকনির্দেশ এবং গতি দিতে পারে।

Comments

পরামর্শের জন্য ধন্যবাদ, তবে আপনি যে প্রথম বইটির কথা উল্লেখ করেছেন তা প্রায় pages60০ পৃষ্ঠার ... আমি বড় বই পড়েছি তবে এখানে কি ছোট, সরল এবং দ্রুত কিছু আছে যাতে আমি এর একটি প্রাথমিক উপলব্ধি পেতে পারি?

— জুয়ান আন্তোনিও গোমেজ মরিয়ানো

কেসেলা এবং বার্জার আপনাকে পরিসংখ্যানের তত্ত্বের একটি অংশ দেবে , তবে আপনি ডেটা বিশ্লেষণ সম্পর্কে খুব কম শিখবেন।

— Glen_b

পুনঃটুইট করেছেন আমি সর্বদা একটি প্রাথমিক পয়েন্ট হিসাবে পরিসংখ্যানের সাথে মিথ্যা কিভাবে ভক্ত ছিল ।

— icc97

(-1) পরিসংখ্যানগুলিতে গাণিতিক বা তাত্ত্বিক পদ্ধতির পছন্দ করে এমন ব্যক্তির পক্ষে নিখুঁত পছন্দগুলির মতো যারা এই শব্দটি পছন্দ করেন, ওপি অনুরোধের চেয়ে অনেক বিপরীত।

— গালা

তিনি বলেছিলেন যে পরিসংখ্যান সম্পর্কে তার আরও "ফর্মাল" জ্ঞান এবং বুনিয়াদি জ্ঞান প্রয়োজন।

— গিলহর্ম সালোম

Answer 6

আমি মূল বইয়ের পরে একটি নতুন বইয়ের পরামর্শ পেয়েছি যা প্রকাশিত হয়েছিল: স্ট্যাটিস্টিকাল রিথিংকিং: আর সি সি সি প্রেসের রিচার্ড ম্যাকেলারিথ, আর স্টান-এর উদাহরণ সহ একটি বয়েশিয়ান কোর্স ।

এটি খুব ভাল লেখা এবং একটি বয়েশিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার করে। এটি খুব ইন্টারেক্টিভ, এবং আপনি সমস্যাগুলি কাজ করতে চাইবেন বা আপনি অর্ধেক পেরিয়ে যেতে এবং হারিয়ে যেতে শুরু করতে পারেন।

এটি খুব বেসিক শুরু হয় এবং বহু-স্তরের মডেলগুলির সাথে শেষ হয় এবং এটির লক্ষ্য মোটামুটি উন্নত বিজ্ঞানীদের যাদের কিছু পরিসংখ্যানগত জ্ঞান আছে তবে পরিসংখ্যানগুলির সাথে সামগ্রিকভাবে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন না কারণ এটি তাদের শেখানো হয়েছিল। সুতরাং আমি ঠিক এটি একটি শিক্ষানবিশ এর বই বলতে পারি না, তবে এটি খুব সহজভাবে শুরু হয় এবং তার একটি দুর্দান্ত চাপ এবং স্টাইল রয়েছে।

শিরোনামের "স্ট্যান" অংশটি একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যমূলক বায়েশিয়ান নমুনা সরঞ্জাম। মূলত, এটি একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সি ++ তে সংকলিত হয় এবং তারপরে একটি এক্সিকিউটেবলের কাছে সংকলিত হয়। (বায়েশিয়ান অনুমান সাধারণ, বিকল্পগুলির মতো নয়, তাই আপনার কাছে সাধারণ সরঞ্জাম রয়েছে)

Answer 7

অনুভূত যে আমি উত্তরটি উত্তরসূরির জন্য ছুঁড়ে ফেলি, এমনকি আপনার পক্ষে দরকারী হতে খুব বেশি দেরি হলেও। ল্যারি ওয়াসেরম্যানের সমস্ত পরিসংখ্যান মেশিন লার্নিংয়ের পটভূমি, অন্যান্য কমপ্লেক্স সায়েন্টিফিক শাখা, বা গণিত যাদের কোনও আনুষ্ঠানিক পরিসংখ্যান প্রশিক্ষণ নেই তাদের জন্য একটি কোর্স হিসাবে ধারণা করা হয়েছিল - অর্থাত্ আপনার বর্তমান পরিস্থিতি ঠিক তেমন লোক। আনুষ্ঠানিক পরিসংখ্যানের অনুরূপ অভাব থাকার কারণে, কয়েকজন বন্ধু এবং আমি গ্রেড স্কুলে এটির জন্য একটি স্ব-অধ্যয়ন গ্রুপ গঠন করি। আমি মনে করি আমি সেই অভিজ্ঞতা থেকে সত্যিই উপকৃত হয়েছি।

গ্রাফিকাল মডেল এবং বুটস্ট্র্যাপিংয়ের মতো সাধারণ "সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানগত অনুমান" কোর্সের উপাদানগুলি ছাড়িয়ে ওয়াসারম্যান যে অতিরিক্ত বিষয়গুলি ছুঁড়ে ফেলেছেন, বিশেষত মেশিন লার্নিংয়ে কাজ করা কারও সাথেই প্রাসঙ্গিক। আমার বলা উচিত যে বইটি কেসেলা এবং বার্জারের মতো কোনও কিছুর সাথে তুলনা করে খুব সুন্দর হতে পারে, তাই আপনি যদি কিছু অংশের (বিশেষত প্রমাণগুলি) আরও বিশদ বা অনুপ্রেরণা চান তবে আপনাকে অন্যান্য পড়ার উপাদান দিয়ে পরিপূরক করতে হতে পারে। এটি বলেছিল, আমি বেশ কয়েকটি অনুশীলনের সমস্যার সাথেও বইটি স্পষ্টভাবে লিখিত হতে দেখেছি এবং এটি একটি দুর্দান্ত দ্রুত রেফারেন্স।

এক মাস অনেক সময় হয় না। আপনি যদি খুব আক্রমণাত্মক গতি সেট করেন তবে, আমি মনে করি আপনি অবশ্যই একটি সেমিস্টারে এই পাঠ্যটি থেকে অবশ্যই অনেক কিছু পেতে পারেন: উদাহরণস্বরূপ, আমরা গ্রীষ্মে আমাদের স্ব-অধ্যয়ন দলটি করেছি। এটি বিশেষত সত্য যদি আপনি বেশিরভাগ লিনিয়ার মডেলিংয়ে আগ্রহী হন, যা আপনি সিএইচ দ্বারা আঘাত করবেন। 13-14।