পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

অ্যান্ডি ফিল্ডস দ্বারা আর ব্যবহার করে পরিসংখ্যান আবিষ্কারের অধ্যায় 1.7.2 , এবং সবগুলি, গড় বনাম মধ্যবর্তী গুণগুলির তালিকা করার সময় বলা হয়েছে: ... গড় বিভিন্ন নমুনায় স্থিতিশীল হতে থাকে। এটি মধ্যমাধ্যমের বহু গুণাবলী ব্যাখ্যা করার পরে, যেমন ... বন্টনের উভয় প্রান্তে মিডিয়ান তুলনামূলকভাবে চূড়ান্ত স্কোর দ্বারা অপ্রত্যাশিত ... প্রদত্ত যে …

22 mean  median 

আমরা বিপুল সংখ্যক বার 6-পক্ষের ডাই রোল করি। কোনও রোল এবং তার পূর্ববর্তী রোলের মধ্যে পার্থক্য (পরম মান) গণনা করা, পার্থক্যগুলি কি সমানভাবে বিতরণ করা হবে বলে আশা করা হচ্ছে? 10 রোল দিয়ে চিত্রিত করতে: roll num result diff 1 1 0 2 2 1 3 1 1 4 3 …

22 distributions  uniform 

আমি উত্সাহিত করছি কিভাবে রেসনেট মডিউলগুলি / এড়িয়ে যাওয়া সংযোগগুলি ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্টগুলি ফেরত প্রচারিত হয় are আমি রেসনেট (যেমন স্কিপ-লেয়ার সংযোগ সহ নিউরাল নেটওয়ার্ক ) সম্পর্কে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন দেখেছি তবে এটি প্রশিক্ষণের সময় গ্রেডিয়েন্টগুলির ব্যাক-প্রসারণ সম্পর্কে বিশেষত জিজ্ঞাসা করছে। প্রাথমিক স্থাপত্য এখানে: আমি এই কাগজটি …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  gradient-descent  backpropagation 

এখানে একটি অনুরূপ থ্রেড রয়েছে ( নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যয় ক্রিয়াকলাপটি নন-উত্তল? ) তবে আমি সেখানে উত্তরগুলির পয়েন্টগুলি বুঝতে পারি না এবং এটি পুনরায় জিজ্ঞাসা করার কারণটি এই আশা করে যে কিছু বিষয় স্পষ্ট হবে: আমি স্কোয়ারড পার্থক্য খরচ ফাংশনের সমষ্টি ব্যবহার করছি তবে আমি চরমভাবে ফর্মের কিছু নিখুঁত করছি যেখানে …

22 machine-learning  neural-networks  optimization  loss-functions  convex 

প্রশ্ন: কখন (কী ধরণের ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন সমস্যার জন্য) তাপের মানচিত্রগুলি সবচেয়ে কার্যকর? (বিশেষত, অন্যান্য সমস্ত সম্ভাব্য চাক্ষুষ প্রযুক্তির চেয়ে কার্যকর?) তাপের মানচিত্র কখন কার্যকর হয়? থাম্বের কোনও সাধারণ প্যাটার্ন বা নিয়মগুলি কী তা ব্যবহার করতে পারেন যে তাপের মানচিত্রটি ডেটা দেখার জন্য কার্যকর উপায় হতে পারে এবং কখন সেগুলি অকার্যকর …

22 data-visualization  heatmap 

একটি কাগজে কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন মডেল অন্তর্ভুক্ত করে, পর্যালোচকরা আমাকে কাগজে অ্যাডজাস্টেড অন্তর্ভুক্ত করতে চান । আমি আমার অধ্যয়নের জন্য তিন কোয়ান্টাইলের আগ্রহের জন্য সিউডো- আর 2 এস ( কোয়েঙ্কার এবং মাচাদোর 1999 জাসা পেপার থেকে ) গণনা করেছি।আর2R2R^2আর2R2R^2 যাইহোক, কোয়ান্টাইল রিগ্রেশনের জন্য আমি কোনও সামঞ্জস্য করা কখনও শুনিনি এবং এটি …

22 goodness-of-fit  r-squared  quantile-regression 

আমার একটি ডেটাসেট আছে পর্যবেক্ষণ এবং ভেরিয়েবল বলুন :3101010333 obs A B C 1 0 0 1 2 0 1 0 3 1 0 1 4 1 1 0 5 1 0 1 6 1 0 0 7 1 1 0 8 0 0 1 9 0 1 1 10 …

22 proportion  descriptive-statistics  paradox 

টেনসরফ্লো দ্বারা আমি কেবল একটি লুকানো স্তর সহ একটি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে খেলছিলাম, এবং তারপরে আমি গোপন স্তরের জন্য বিভিন্ন সক্রিয়করণ চেষ্টা করেছিলাম: Relu সিগমা সফটম্যাক্স (ভাল, সাধারণত সফটম্যাক্স সর্বশেষ স্তরে ব্যবহৃত হয় ..) রেলু সেরা ট্রেনের নির্ভুলতা এবং বৈধতা যথার্থতা দেয়। আমি কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করব তা নিশ্চিত …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

এ ইতিবাচকভাবে বি এর সাথে সম্পর্কিত সি এ এবং বি এর ফলাফল, তবে সি এর উপর এ এর ​​প্রভাব নেতিবাচক এবং বি এর বি এর প্রভাব ইতিবাচক is এটা কি ঘটতে পারে?

22 regression  correlation 

অ্যান্ড্রু গেলম্যান বায়েশিয়ান এ বি পরীক্ষায় কেন একাধিক অনুমান সংশোধনের প্রয়োজন হয় না সে সম্পর্কে একটি বিস্তৃত নিবন্ধ লিখেছিলেন: কেন আমাদের (সাধারণত) একাধিক তুলনা সম্পর্কে চিন্তা করা উচিত নয় , ২০১২। আমি বেশ বুঝতে পারি না: কেন বায়েশিয়ান পদ্ধতিতে একাধিক পরীক্ষার সংশোধন প্রয়োজন হয় না? A ~ Distribution1 + Common …

22 hypothesis-testing  bayesian  multiple-comparisons 

মিলার এবং ফ্রেন্ডের সম্ভাব্যতা এবং প্রকৌশলীদের জন্য পরিসংখ্যান অনুসারে , 8 ইড (পিপি ২১17-২১৮), দ্বিপদী বিতরণের (বার্নোল্লি ট্রায়াল) সর্বাধিক করার সম্ভাবনা ফাংশনটি দেওয়া হয়েছে এল ( পি ) = ∏এনi = 1পিএক্সআমি( 1 - পি )1 - এক্সআমিএল(পি)=Πআমি=1এনপিএক্সআমি(1-পি)1-এক্সআমিL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} এই সমীকরণে কীভাবে পৌঁছবেন? পোয়েসন এবং গাউসিয়ান অন্যান্য বিতরণ সম্পর্কে …

22 estimation  maximum-likelihood  bernoulli-distribution  point-estimation 

আমি নিয়মিত সমস্যাগুলির জন্য জানি, আমাদের যদি সেরা নিয়মিত নিরপেক্ষ অনুমানক থাকে তবে এটি অবশ্যই সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানকারী (এমএলই) হতে হবে। তবে সাধারণত, যদি আমাদের একটি পক্ষপাতহীন এমএলই থাকে, তবে এটিও কি সেরা পক্ষপাতদুষ্ট প্রাক্কলনকারী হবে (বা সম্ভবত আমি একে UMVUE বলতে পারি, যতক্ষণ না এর মধ্যে সবচেয়ে ছোটতম বৈকল্পিক …

22 mathematical-statistics  maximum-likelihood  unbiased-estimator 

নেতিবাচক দ্বিপদী বিতরণ এবং দ্বিপদী বিতরণের মধ্যে পার্থক্য কী? আমি অনলাইনে পড়ার চেষ্টা করেছি, এবং আমি দেখতে পেয়েছি যে ডেটা পয়েন্টগুলি পৃথক হলে নেতিবাচক দ্বিপদী বিতরণ ব্যবহৃত হয়, তবে আমি মনে করি এমনকি দ্বিপদী বিতরণও পৃথক ডেটা পয়েন্টের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

22 categorical-data  data-mining  binomial  negative-binomial 

ব্যাক-প্রসারণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত পদ্ধতি ওজন সম্পর্কিত আপডেটগুলি নির্ধারণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। আমার প্রশ্নটি হ'ল ধীরে ধীরে নির্দিষ্ট ওজনের ক্ষেত্রে ন্যূনতম বিন্দুটি সনাক্ত করতে গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত পদ্ধতি ব্যবহার করার পরিবর্তে, আমরা কেন কেবল ডেরাইভেটিভ ডি সেট করি না ( ত্রুটি )d(Error)dw=0d(Error)dw=0\frac{d(\text{Error})}{dw}=0, …

22 neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

নীচের চিত্রটিতে মিথ্যা ইতিবাচক হারগুলি বনাম সত্য ধনাত্মক হারগুলির একটি ধারাবাহিক বক্ররেখা দেখায়: তবে, আমি অবিলম্বে যা পাই না তা হ'ল এই হারগুলি কীভাবে গণনা করা হচ্ছে। যদি কোনও ডেটাসেটে কোনও পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়, তবে এটিতে একটি নির্দিষ্ট এফপি হার এবং একটি নির্দিষ্ট এফএন হার থাকে। তার মানে কি …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc