পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

স্বতঃসংশ্লিষ্ট জিও-রেফারেন্সড এয়ারিয়াল ডেটা মডেলিং করার সময় যখন এক সাথে একযোগে অটোরিগ্রেসিভ মডেলের চেয়ে শর্তসাপেক্ষ অটোরিগ্রেসিভ মডেল ব্যবহার করা পছন্দ হয়?

23 modeling  spatial 

1986 এবং 1988 সালে দুটি কাগজে , কনার এবং কোরাজাইক একটি সম্পত্তির রিটার্ন মডেলিংয়ের জন্য একটি পদ্ধতির প্রস্তাব করেছিলেন। যেহেতু এই সময় সিরিজের সাধারণত সময়কাল পর্যবেক্ষণের চেয়ে বেশি সম্পদ থাকে, তারা সম্পদ ফেরতের ক্রস-বিভাগীয় সমবায়ুগুলিতে একটি পিসিএ করার প্রস্তাব করেছিল। তারা এই পদ্ধতিটিকে অ্যাসিম্পটোটিক প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (এপিসিএ বলে, যা …

23 pca  econometrics 

তৃতীয় পক্ষ দ্বারা উত্পাদিত বৈজ্ঞানিক কাজগুলিতে জালিয়াতি, অসঙ্গতি, জালিয়াতি ইত্যাদি সনাক্ত করার জন্য কোন বিস্তৃত পদ্ধতি রয়েছে? (সাম্প্রতিক মার্ক হাউসার সম্পর্কে আমি এটি জিজ্ঞাসা করার জন্য অনুপ্রাণিত হয়েছিলাম ।) সাধারণত নির্বাচন এবং অ্যাকাউন্টিং জালিয়াতির জন্য, বেনফোর্ডের আইনের কিছু বৈকল্পিক উদ্ধৃত করা হয়। আমি নিশ্চিত না যে এটি কীভাবে উদাহরণস্বরূপ মার্ক …

23 meta-analysis  fraud 

আমি শ্রেণিবদ্ধ গাছগুলির বিকল্প খুঁজছি যা আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ শক্তি অর্জন করতে পারে। আমি যে ডেটাটির সাথে কথা বলছি তাতে ব্যাখ্যামূলক এবং ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল উভয়ের কারণ রয়েছে। আমার মনে আছে এ প্রসঙ্গে র্যান্ডম অরণ্য এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জুড়ে আসা, যদিও তাদের আগে কখনও চেষ্টা করা হয়নি, এমন মডেলিং টাস্কের (আর, …

23 r  machine-learning  classification  cart 

প্রশ্নাবলী: আমার একটি বড় পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিক্স রয়েছে। পৃথক পারস্পরিক সম্পর্ককে ক্লাস্টারিংয়ের পরিবর্তে, আমি একে অপরের সাথে তাদের সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টার ভেরিয়েবলগুলি করতে চাই, যেমন ভেরিয়েবল এ এবং ভেরিয়েবল বি এর সাথে ভেরিয়েবল সি থেকে জেড এর অনুরূপ সম্পর্ক থাকে তবে A এবং B একই ক্লাস্টারের অংশ হওয়া …

23 correlation  clustering  correlation-matrix 

আমি সম্প্রতি একটি যক্ষ্মা ক্লিনিকের কাজ শুরু করেছি। আমরা বর্তমানে যে টিবি মামলার চিকিত্সা করছি তার সংখ্যা, পরিচালিত পরীক্ষার সংখ্যা ইত্যাদি নিয়ে আলোচনা করার জন্য আমরা পর্যায়ক্রমে দেখা করি meet আমি এই বিষয়গুলির মডেলিং শুরু করতে চাই যাতে আমরা কেবল অনুমান করি না যে কিছু অস্বাভাবিক কিনা। দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি টাইম …

23 r  time-series  poisson-distribution  count-data  epidemiology 

এটি এন্টার এলোমেলোভাবে অ্যারে পরিবর্তন সম্পর্কে স্ট্যাকওভারফ্লো প্রশ্নের একটি ফলোআপ । এখানে প্রতিষ্ঠিত অ্যালগরিদম রয়েছে (যেমন নুথ-ফিশার-ইয়েটস সাফেল ) যা "সাদাসিধা" অ্যাড-হক বাস্তবায়নের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে অ্যারে বদলানোর জন্য ব্যবহার করা উচিত। আমি এখন প্রমাণ করতে আগ্রহী (বা অসম্মতি জানাই) যে আমার নিষ্পাপ আলগোরিদমটি নষ্ট হয়ে গেছে (যেমন: সমান …

23 combinatorics  randomness 

সংজ্ঞা xgboost মধ্যে min_child_weight প্যারামিটারের হিসেবে দেওয়া হয়: কোনও বাচ্চার জন্য ন্যূনতম পরিমাণের ওজন (হেসিয়ান) প্রয়োজন। যদি গাছের বিভাজনের পদক্ষেপের ফলাফলটি একটি পাতার নোডে উদাহরণস্বরূপ ওজনের যোগফলের সাথে মিনি_চাইল্ডওয়েটের চেয়ে কম হয়, তবে বিল্ডিং প্রক্রিয়াটি আরও বিভাজন ছেড়ে দেবে। লিনিয়ার রিগ্রেশন মোডে এটি প্রতিটি নোডে থাকা ন্যূনতম সংখ্যার সাথে সামঞ্জস্য …

23 machine-learning  xgboost  hessian 

মনোযোগ ব্যবস্থা গত কয়েক বছরে বিভিন্ন ডিপ লার্নিং পেপারগুলিতে ব্যবহৃত হয়েছে। ওপেন এআইয়ের গবেষণার প্রধান ইলিয়া সুটসেকভার তাদের উত্সাহের সাথে তাদের প্রশংসা করেছেন: https ://towardsdatasজ্ঞ.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 পারডিউ বিশ্ববিদ্যালয়ের ইউজিনিও কুলুরসিলো দাবি করেছেন যে আরএনএন এবং এলএসটিএমগুলি খাঁটি মনোযোগ-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্কের পক্ষে ছেড়ে দেওয়া উচিত: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 এটি অতিরঞ্জিত বলে মনে হচ্ছে, তবে …

23 time-series  deep-learning  lstm  rnn  attention 

আমি এই দুটি এমসিসিএম স্কিমের আপেক্ষিক যোগ্যতা এবং ত্রুটিগুলি, পাশাপাশি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনগুলির জন্য একটি অনুভূতি পাওয়ার চেষ্টা করছি। আপনি কখন এবং কেন ব্যবহার করবেন? যখন কোনওটি ব্যর্থ হতে পারে তবে অন্যটি না হয় (যেমন এইচএমসি প্রযোজ্য তবে এসএমসি নয়, এবং বিপরীতে) একজন কি খুব নির্লজ্জভাবে মঞ্জুরি দিয়ে অন্য পদ্ধতির …

23 mcmc  random-walk  particle-filter  probabilistic-programming  hmc 

আমি দুটি ধরণের লজিস্টিক লোকসান ফর্মুলেশন দেখেছি। আমরা সহজে দেখাতে পারেন যে তারা অভিন্ন হয়, শুধু পার্থক্য ট্যাগ সংজ্ঞা ।Yyy সূত্র / নোটেশন 1, :Y∈ { 0 , + + 1 }y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} এল ( ওয়াই), βটিx ) = - yলগ( পি ) - ( 1 - y)) …

23 logistic  generalized-linear-model  notation  loss-functions 

এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লো থেকে স্থানান্তরিত হয়েছিল কারণ ক্রস ভ্যালিডেটে উত্তর দেওয়া যেতে পারে। ৪ বছর আগে পাড়ি জমান । পরিসংখ্যানগুলিতে আমরা লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলি করছি, সেগুলির খুব সূচনা। সাধারণভাবে, আমরা জানি যে উচ্চতর উন্নত, তবে কোনও উচ্চতর একটি অকেজো মডেল হওয়ার মতো পরিস্থিতি কি কখনও পাওয়া যায় ?আর 2R2আর2R^2R2R2R^2

23 regression  r-squared 

আমি নিয়মিতকরণের উপরের সাহিত্যের দিকে নজর রেখেছিলাম এবং প্রায়শই গৌসিয়ানগুলির সাথে এল 2 নিয়মিতকরণের সাথে এল 2 এবং ল্যাপ্লেসের সাথে শূন্যকে কেন্দ্র করে এল 1-র সংযোগকারী অনুচ্ছেদগুলি দেখি। আমি জানি যে এই প্রিরিয়ারগুলি দেখতে কেমন, তবে আমি বুঝতে পারি না, এটি কীভাবে অনুবাদ করে, উদাহরণস্বরূপ, রৈখিক মডেলের ওজন। এল 1-তে, …

23 regression  bayesian  prior  regularization  laplace-distribution 

ইন পরিসংখ্যানগত অনুমান , সমস্যা 9.6b, একটি "সর্বোচ্চ ঘনত্ব অঞ্চল (এই HDR)" উল্লেখ করা হয়। যাইহোক, আমি বইটিতে এই পদটির সংজ্ঞা পাইনি। অনুরূপ একটি শব্দটি হ'ল সর্বোচ্চ প্যাসিরিওর ডেনসিটি (এইচপিডি)। তবে এটি এই প্রসঙ্গে খাপ খায় না, যেহেতু 9.6b পূর্ববর্তী সম্পর্কে কোনও উল্লেখ করে না। এবং প্রস্তাবিত সমাধানটিতে কেবল এটি …

23 confidence-interval  estimation  definition  credible-interval  highest-density-region 

আমি ভাবছিলাম কি ভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে দুই আলগোরিদিম, হয় স্থানাঙ্ক বংশদ্ভুত এবং গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত । আমি জানি যে স্থানাঙ্ক বংশোদ্ভূত নন-স্মুথ ফাংশনগুলির সাথে সমস্যা রয়েছে তবে এটি এসভিএম এবং লাসো এর মতো জনপ্রিয় অ্যালগরিদমে ব্যবহৃত হয়। গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত যদিও আমি মনে করি বিশেষত এএনএনগুলির পুনরুত্থানের সাথে এবং আরও অনেকগুলি মেশিন …

23 optimization  gradient-descent