পরিসংখ্যানবিদদের জন্য সংখ্যাগত অপ্টিমাইজেশান সম্পর্কিত রেফারেন্স

Question

আমি পরিসংখ্যানবিদদের লক্ষ্যতে সংখ্যাসূচক অপ্টিমাইজেশনের কৌশলগুলির উপর একটি সুনির্দিষ্ট রেফারেন্স (বা রেফারেন্স) সন্ধান করছি, অর্থাত্ এটি কিছু মানক আনুষ্ঠানিক সমস্যার ক্ষেত্রে এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করবে (যেমন সাধারণ মডেলগুলিতে এমএপি / এমএলই) LE গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত (স্ট্রেইট এবং স্টোচাস্টিক), ইএম এবং এর স্পিনফস / জেনারালাইজেশন, সিমুলেটেড অ্যানিলিং ইত্যাদি বিষয়গুলি

আমি আশা করছি এটি বাস্তবায়নের বিষয়ে কিছু ব্যবহারিক নোট থাকবে (প্রায়শই কাগজপত্রের অভাবে)। এটি সম্পূর্ণরূপে সুস্পষ্ট হতে হবে না তবে কমপক্ষে একটি কঠিন গ্রন্থপঞ্জি সরবরাহ করা উচিত।

কিছু অভিশাপ অনুসন্ধানে কিছু পাঠ্য রইল: কেন ল্যাঞ্জের পরিসংখ্যানবিদদের জন্য সংখ্যা বিশ্লেষণ এবং জন মোনাহান দ্বারা পরিসংখ্যানের সংখ্যার পদ্ধতিগুলি। প্রত্যেকের পর্যালোচনাগুলি মিশ্রিত (এবং বিরল) বলে মনে হচ্ছে। দুটি সামগ্রীর টেবিলের অনুভূতিটি বোঝায় যে ল্যাঞ্জের বইয়ের দ্বিতীয় সংস্করণটি আমি যা করছি তার থেকে সবচেয়ে নিকটে।

Comments

সম্পর্কিত থ্রেড: পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অনুকূলিতকরণ পাঠ্যপুস্তক ।

— রিচার্ড হার্ডি

Answer 1

জেমস ভদ্রতার গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যান (২০০৯)।

জেমস জেন্টলের ম্যাট্রিক্স বীজগণিত: তত্ত্ব, গণনা এবং পরিসংখ্যানগুলিতে অ্যাপ্লিকেশন (২০০,) , বইয়ের শেষের দিকে, শুরুটি খুব দুর্দান্ত তবে আপনি যা খুঁজছেন ঠিক তা নয়।

ক্রিস্টোফার এম বিশপের প্যাটার্ন রিকগনিশন (২০০))।

হস্টি এট আল এর পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানগুলি: ডেটা মাইনিং, অনুমান এবং পূর্বাভাস (২০০৯)।

আপনি কি পাঠ্যের মতো নিম্ন স্তরের এমন কিছু সন্ধান করছেন যা একটি প্রশ্নের উত্তর দেবে যেমন: "ম্যাট্রিক এবং উচ্চ মাত্রিক অ্যারেগুলিকে 1-ডি অ্যারে হিসাবে সঞ্চয় করা কেন আরও দক্ষ এবং আমি কীভাবে এগুলিকে সাধারণ এম তে সূচক করতে পারি? (0, 1, 3, ...) পথ? " বা "স্ট্যান্ডার্ড অ্যালগরিদম যেমন গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত, ইএম, ইত্যাদি অনুকূল করতে কিছু সাধারণ কৌশল কী?"

মেশিন লার্নিংয়ের বেশিরভাগ পাঠগুলি আপনার সন্ধান করা বিষয় (গুলি) এর গভীরতর আলোচনা সরবরাহ করবে।

Comments

দ্বিতীয় (কিছু সাধারণ কৌশল কী ...)। বেশিরভাগ লেখাগুলি একটি মডেল উপস্থাপন করে এবং তারপরে কীভাবে অনুমান করা যায় তা বর্ণনা করে। আমি বাছাইয়ের ধরণের সন্ধান করছি, যেখানে কোনও মডেল ফিট করার উপায়গুলিতে ফোকাস করা হয় এবং তারপরে অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে তাদের তুলনা করা হয়, যদি তা বোঝা যায়। এমসিএমসির জন্য এই ধরণের কয়েকটি বই রয়েছে যেখানে তারা বিভিন্ন স্যাম্পলারের তুলনা করে এবং তারা কোথায় দরকারী এবং কিছু ক্ষতি (যেমন গেমারম্যান এবং লোপস) এর বর্ণনা দেয়।

— জেএমএস

এছাড়াও, এই পর্যন্ত রেফারেন্সের জন্য ধন্যবাদ। হ্যাস্টি এট বইটি আসলে খুব কাছে। শেল্ফটি বন্ধ করে ফেলেছি এমন কিছুদিন হয়েছে; প্রম্পটের জন্য ধন্যবাদ :)

— জেএমএস

Answer 2

নোসেডাল এবং রাইটস বই

http://users.eecs.northwestern.edu/~nocedal/book/

সাধারণভাবে অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি ভাল রেফারেন্স এবং তাদের বইয়ের অনেকগুলি বিষয় একটি পরিসংখ্যানবিদদের পক্ষে আগ্রহী। অ-রৈখিক সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলিতে একটি পুরো অধ্যায় রয়েছে।

Answer 3

কেনেথ ল্যাঞ্জের (স্প্রিংগার, 2004) অপ্টিমাইজেশন , রাসেল স্টিল জাসায় পর্যালোচনা করেছেন । এটি মেন্ট্রিক্স ক্যালকুলাস এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রাথমিক পাঠ্যক্রমের জন্য জেন দ্য ম্যাট্রিক্স বীজগণিত সহ একটি ভাল পাঠ্যপুস্তক , যেমন জ্যান ডি লিউউ (কোর্স / 202 বি) এর মতো।

Comments

@chi এই বইটি দুর্দান্ত দেখাচ্ছে! যদিও আমি পর্যালোচকের সাথে একমত হই যে এখানে কিছু সুস্পষ্ট অনুপস্থিতি রয়েছে (সিমুলেটেড অ্যানেলিং এবং বিভিন্ন স্টোকাস্টিক ইএম স্বাদ)। এটি তাদের পরিসংখ্যান সিরিজের যেহেতু অদ্ভুত রকমের, তবে সি ল লা ভি

— জেএমএস

এছাড়াও, আপনি হার্ভিলির ম্যাট্রিক্স বীজগণিত বইয়ের সাথে পরিচিত? এটি জেন্টেলের সাথে কীভাবে তুলনা করা যায় তা জানতে আগ্রহী হব be আমি হার্ভিলকে দেখতে পেয়েছি একটি দুর্দান্ত রেফারেন্স, তবে খুব ঘন। জেন্টলের বইয়ের টিওসি থেকে কেবল আমার পুরো অংশ 2 "নির্বাচিত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে" উত্সর্গ করা ভাল

— জেএমএস

@ জেএমএস না। আমার কাছে কেবল জেন্টলের পাঠ্যপুস্তিকা রয়েছে have (কারণ আমি সাধারণত গণিতের পাঠ্যপুস্তকের একটি মাঝারি ব্যবহার করি, যা মাল্টিভারিয়েট ডেটা বিশ্লেষণের জন্য বেশ কার্যকর বলে মনে করি except) পার্ট 2 অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কিত (বিভাগ 9) এবং সফ্টওয়্যার সংক্রান্ত সমস্যা সম্পর্কিত পার্ট 3 is হোমপেজটি mason.gmu.edu/~jgentle/books/matbk

— chl

হ্যাঁ, এটি আরও দেখলে মনে হয় প্রয়োগ করা দিক থেকে আরও রয়েছে। হার্ভিলির বইটি খুব উপপাদ্য-প্রমাণ, তবে পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফলগুলিতে দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে; আমি মনে করি ওভারল্যাপিংয়ের উপাদান থাকা সত্ত্বেও তারা সম্ভবত একে অপরের পরিপূরককে বেশ ভালভাবে পরিপূরক করে।

— জেএমএস

Answer 4

এর পরিপূরক হিসাবে, আপনি ম্যাগনাস, জেআর এবং এইচ। নিউডেকার (2007) খুঁজে পেতে পারেন। পরিসংখ্যান এবং একনোমেট্রিক্সে অ্যাপ্লিকেশন সহ ম্যাট্রিক্স ক্যালকুলাস, তৃতীয় এড ভারী হলেও কার্যকর। এটি ম্যাট্রিক্স সহ অসীম ক্রিয়াকলাপগুলির একটি সম্পূর্ণ চিকিত্সা বিকাশ করে এবং তারপরে এগুলি অপ্টিমাইজেশন, এমএলই এবং লিনিয়ার-লিনিয়ার ন্যূনতম স্কোয়ারের মতো বেশ কয়েকটি সাধারণ পরিসংখ্যানমূলক কার্যগুলিতে প্রয়োগ করে। দিনের শেষে যদি আপনি আপনার ম্যাট্রিক্স অ্যালগরিদমের পিছনের স্থিতিশীলতাটি নির্ধারণ করেন, ম্যাট্রিক্স ক্যালকুলাসের ভাল উপলব্ধি অপরিহার্য হবে। আমি ব্যক্তিগতভাবে ম্যাট্রিক্স ক্যালকুলাসের সরঞ্জামগুলিকে স্থানিক পরিসংখ্যান এবং মাল্টিভারিয়েট প্যারামেট্রিক মডেলগুলিতে অ্যাসিম্পটোটিক ফলাফল অর্জন করতে ব্যবহার করেছি।