পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি শ্রেণিবিন্যাসকে কীভাবে পরিচালনা করে সে সম্পর্কে ইতিমধ্যে একটি দুর্দান্ত আলোচনা হয়েছে , তবে সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি রিগ্রেশনকে কীভাবে সাধারণীকরণ করে তা সম্পর্কে আমি খুব বিভ্রান্ত। যত্ন যে কেউ আমাকে জ্বালান?

26 regression  machine-learning  svm 

একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনে, আমি বুঝতে পারি যে অবশিষ্ট এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কগুলি শূন্য, তবে অবশিষ্ট এবং মানদণ্ডের ভেরিয়েবলের মধ্যে প্রত্যাশিত পারস্পরিক সম্পর্ক কী? এটি কি শূন্য বা উচ্চ সম্পর্কের প্রত্যাশা করা উচিত? এর অর্থ কী?

26 regression  residuals 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে প্রতিরোধে আগ্রহী। শূন্য লুকানো নোড + স্লিপ-স্তর সংযোগ সহ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি লিনিয়ার মডেল। একই স্নায়বিক জাল সম্পর্কে কি তবে লুকানো নোড সঙ্গে? আমি ভাবছি স্কিপ-লেয়ার সংযোগগুলির ভূমিকা কী হবে? স্বজ্ঞাতভাবে, আমি বলব যে আপনি যদি স্কিপ-স্তর সংযোগগুলি অন্তর্ভুক্ত করেন তবে চূড়ান্ত মডেলটি একটি রৈখিক মডেল + …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

সম্প্রতি আমি গড় 0 সহ একটি সাধারণ র্যান্ডম ভেরিয়েবলের বর্গক্ষেত্রের জন্য পিডিএফ প্রাপ্ত করার প্রয়োজনীয়তা পেয়েছি কারণ যাই হোক না কেন, আমি আগে থেকেই বৈকল্পিকতা স্বাভাবিক না করার জন্য বেছে নিয়েছি। আমি যদি এটি সঠিকভাবে করে থাকি তবে এই পিডিএফটি নিম্নরূপ: N2(x;σ2)=1σ2π−−√x−−√e−x2σ2N2(x;σ2)=1σ2πxe−x2σ2 N^2(x; \sigma^2) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi} \sqrt{x}} e^{\frac{-x}{2\sigma^2}} …

26 normal-distribution  gamma-distribution 

এলোমেলো- এবং স্থির-প্রতিক্রিয়াগুলির ব্যাখ্যা সম্পর্কে আমি ইন্টারনেটে অনেক কিছু পেয়েছি। তবে আমি নিম্নলিখিতটি নীচে পিন করার কোনও উত্স পেতে পারি না: এলোমেলো- এবং স্থির-প্রভাবের মধ্যে গাণিতিক পার্থক্য কী? এর অর্থ আমার কাছে মডেলটির গাণিতিক সূত্র এবং পরামিতিগুলি অনুমান করার উপায়।

26 mathematical-statistics  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model 

টিইডিতে পিটার ডোনেলি-এর আলাপ দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে , যেখানে তিনি আলোচনা করেছেন যে কোনও নির্দিষ্ট প্যাটার্নটি মুদ্রা টসসের ধারাবাহিকতায় প্রদর্শিত হতে কতক্ষণ সময় লাগবে, আমি নিম্নলিখিত স্ক্রিপ্টটি আরে তৈরি করেছিলাম। দুটি নিদর্শন 'এইচটি' এবং 'htt' দেওয়া হয়েছে, এটি আপনি এই নিদর্শনগুলির মধ্যে একটি আঘাত করার আগে এটি গড়ে কত দিন …

26 r  probability  stochastic-processes 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 6 বছর আগে বন্ধ ছিল । আমি আর একটি ম্যাট্রিক্স একটি ম্যাট্রিক্স প্রদত্ত কলাম ভিত্তিক নিয়মমাফিককরণ সঞ্চালন চাই m, আমি কলামের যোগফল দ্বারা …

26 r  data-transformation  normalization  matrix 

আমি পূর্বে ব্যবহার করেছেন পূর্বাভাস প্রো univariate সময় সিরিজ পূর্বাভাস, কিন্তু সুইচিং করছি আমার কর্মপ্রবাহ আর হাতে আর জন্য পূর্বাভাস প্যাকেজ দরকারী ফাংশন অনেক রয়েছে, কিন্তু এক জিনিস তা করে না স্বয়ংক্রিয় চালানোর আগে ডেটা রূপান্তরের কোন ধরনের .arima ()। কিছু ক্ষেত্রে পূর্বাভাস প্রো পূর্বাভাস করার আগে লগ রূপান্তর তথ্য …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

আমি একটি ভিএই এর প্রায় সকল কোড উদাহরণ দেখেছি, ক্ষতির ফাংশনগুলি নীচের হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে (এটি টেনসরফ্লো কোড, তবে আমি থিয়ানো, টর্চ ইত্যাদির জন্যও একই রকম দেখেছি এটিও একটি কনফেটের জন্য, তবে এটি খুব প্রাসঙ্গিকও নয়) , অঙ্কগুলি কী পরিমাণে নেওয়া হবে তা কেবলমাত্র প্রভাবিত করে: # latent space …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

আমার খুব ভারসাম্যহীন ডেটাসেট রয়েছে। আমি টিউনিংয়ের পরামর্শ অনুসরণ এবং ব্যবহার করার চেষ্টা করছি scale_pos_weightতবে কীভাবে এটি টিউন করব তা নিশ্চিত নই। আমি দেখতে পাচ্ছি RegLossObj.GetGradient: if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight সুতরাং একটি ধনাত্মক নমুনার গ্রেডিয়েন্ট আরও প্রভাবশালী হবে। তবে, xgboost কাগজ অনুসারে , গ্রেডিয়েন্ট পরিসংখ্যান সর্বদা স্থানীয়ভাবে …

26 unbalanced-classes  xgboost 

আমার কিছুক্ষণ আগে মনে পড়েছিল যে পুরাতন (কম্পিউটারের পূর্ববর্তী দিনে) বইগুলিতে, অনুষঙ্গগুলিতে প্রদর্শিত তাত্ত্বিক কোয়ান্টাইলের শেষ অঙ্কগুলি চৌর্যবৃত্তি নিরুৎসাহিত করার জন্য ভুল ছিল (ধারণাটি হ'ল যদি অন্য কোনও বইতে একটি টেবিল থাকে পরিসংখ্যান যেখানে শেষ অঙ্কগুলি আপনার সন্ধানের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ, তারপরে সেই লেখক অবশ্যই আপনার টেবিলটি চুরি করেছিলেন)। আমি এই …

25 references  history  tables 

এটা কি সত্য যে বায়েশিয়ান পদ্ধতিগুলি বেশি মানায় না? (আমি কিছু কাগজপত্র এবং টিউটোরিয়াল এই দাবি করা দেখেছি) উদাহরণস্বরূপ, আমরা যদি এমএনআইএসটিতে (হস্তাক্ষর অঙ্কিত শ্রেণিবিন্যাস) কোনও গাউসিয়ান প্রক্রিয়া প্রয়োগ করি তবে কেবলমাত্র এটি একটি একক নমুনা দেখায়, তবে এটি কি সেই একক নমুনা থেকে আলাদা কোনও ইনপুটগুলির পূর্ববর্তী বিতরণে ফিরে …

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification 

ধরুন যে কোনও মডেলের প্রশিক্ষণের ডেটাতে 100% নির্ভুলতা রয়েছে তবে পরীক্ষার ডেটাতে 70% নির্ভুলতা রয়েছে। এই মডেল সম্পর্কে নিম্নলিখিত যুক্তি সত্য? এটি সুস্পষ্ট যে এটি একটি অত্যুজ্জিত মডেল। ওভারফিটিং হ্রাস করে পরীক্ষার নির্ভুলতা বাড়ানো যেতে পারে। তবে, এই মডেলটি এখনও একটি দরকারী মডেল হতে পারে, যেহেতু এটি পরীক্ষার তথ্যের জন্য …

25 model  accuracy  overfitting 

আমি ভাবছি যদি কোনও অ্যালগরিদম একই সাথে শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমি অ্যালগরিদম একটি ক্লাসিফায়ার শিখতে দিন চাই, এবং একই সময়ে মধ্যে প্রতিটি লেবেল, এটি একটি ধারাবাহিক লক্ষ্য learns। সুতরাং, প্রতিটি প্রশিক্ষণের উদাহরণের জন্য এটির একটি শ্রেণিবদ্ধ লেবেল এবং একটি অবিচ্ছিন্ন মান রয়েছে। আমি প্রথমে একজন শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ …

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

আমি আমার প্রকল্পে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করতে চাই। আমি বেশ কয়েকটি কাগজপত্র দিয়েছিলাম এবং একটি প্রশ্ন আমার কাছে এসেছিল: কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে কোনও পার্থক্য আছে কি? এই জিনিসগুলি কি একই বা তাদের মধ্যে কোনও বড় পার্থক্য রয়েছে এবং যা আরও ভাল?

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network