পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

চলমান গ্ল্যাম ফাংশন থেকে আমার নিম্নলিখিত ফলাফল রয়েছে। আমি নিম্নলিখিত মানগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি: নাল বিচ্যুতি বাকী বিচ্যুতি এআইসি ফিটের ধার্মিকতার সাথে তাদের কি কিছু করার আছে? আমি এই ফলাফলগুলি থেকে আর-স্কোয়ার বা অন্য কোনও পরিমাপের মতো ফিট কিছু পরিমাপের গণনার গণনা করতে পারি? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ …

21 r  regression  generalized-linear-model 

কেউ কি এলডিএ হাইপারপ্যারামিটারগুলির প্রাকৃতিক ব্যাখ্যাটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? ALPHAএবং BETAযথাক্রমে (প্রতি দস্তাবেজ) বিষয় এবং (প্রতি বিষয় প্রতি) শব্দ বিতরণের জন্য ডিরিচলেট বিতরণের পরামিতি। তবে কেউ এই হাইপারপ্রেমিটার বনাম ছোট মানগুলির তুলনায় বৃহত্তর মানগুলি চয়ন করার অর্থ কী তা ব্যাখ্যা করতে পারে? এর অর্থ কি ডকুমেন্টগুলিতে টপ স্পারসিটি এবং শব্দের …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

এই প্রশ্নটি ভবিষ্যতের কোনও দর্শকদের সহায়তা করার সম্ভাবনা কম; এটি কেবলমাত্র একটি ছোট ভৌগলিক ক্ষেত্রের সাথে প্রাসঙ্গিক, একটি নির্দিষ্ট মুহুর্তে বা একটি অসাধারণ সংকীর্ণ পরিস্থিতি যা সাধারণত ইন্টারনেটের বিশ্বব্যাপী দর্শকদের জন্য প্রযোজ্য নয়। এই প্রশ্নটিকে আরও বিস্তৃতভাবে প্রযোজ্য করে তুলতে সহায়তা কেন্দ্রে যান । 7 বছর আগে বন্ধ ছিল । …

21 r  gbm 

স্বাধীন পর্যবেক্ষণের নমুনা থেকে প্যারামিটারগুলির সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের জন্য কোন বিতরণে ক্লোজার-ফর্ম সমাধান রয়েছে?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

আমি আর-তে একটি জেনারালাইজড লিনিয়ার মিশ্রিত মডেল চালিয়েছিলাম এবং দুটি ভবিষ্যদ্বাণীকের মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়া প্রভাব অন্তর্ভুক্ত করেছি। মিথস্ক্রিয়াটি তাৎপর্যপূর্ণ ছিল না, তবে এর প্রধান প্রভাবগুলি (দুজন ভবিষ্যদ্বাণীকারী) উভয়ই ছিল। এখন অনেকগুলি পাঠ্যপুস্তকের উদাহরণ আমাকে বলছে যে ইন্টারঅ্যাকশনটির উল্লেখযোগ্য প্রভাব থাকলে মূল প্রভাবগুলি ব্যাখ্যা করা যায় না। তবে যদি আপনার মিথস্ক্রিয়াটি …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

কার্যকরী মূল উপাদান বিশ্লেষণ (এফপিসিএ) এমন একটি জিনিস যা আমি হোঁচট খেয়েছি এবং কখনই বুঝতে পারি নি। এটা সব সম্পর্কে কি? শ্যাং, ২০১১ দ্বারা "কার্যকরী প্রধান উপাদান বিশ্লেষণের সমীক্ষা" দেখুন এবং আমি উদ্ধৃত করছি: পিসিএ "মাত্রিকতার অভিশাপ" (বেলম্যান 1961) এর কারণে কার্যকরী তথ্য বিশ্লেষণে গুরুতর অসুবিধায় পড়েছে। "মাত্রিকতার অভিশাপ" উচ্চ …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

আমি শিখেছি যে ছোট নমুনা আকার অপর্যাপ্ত শক্তি এবং টাইপ 2 ত্রুটি হতে পারে। তবে আমার অনুভূতি আছে যে ছোট নমুনাগুলি কেবলমাত্র অবিশ্বাস্য হতে পারে এবং সুযোগের ফলে কোনও ধরণের ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে। এটা কি সত্যি?

21 hypothesis-testing  small-sample 

একটি ক্রিয়া হিসাবে র্যান্ডম ভেরিয়েবলের ধারণাটি বোঝার জন্য আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি মেকানিক্স বুঝতে পারি (আমি মনে করি) তবে আমি অনুপ্রেরণা বুঝতে পারি না ... বলুন একটি সম্ভাব্যতা ট্রিপল, যেখানে , সেই বিরতিতে বোরেল- এবং নিয়মিত লেবেসগু পরিমাপ। যাক থেকে একটি দৈব চলক হতে থেকে যেমন যে , , ..., …

21 probability  random-variable  measure-theory 

পটভূমি বৈকল্পিকতার আগে সর্বাধিক ব্যবহৃত দুর্বলগুলির মধ্যে একটি হল প্যারামিটারগুলির সাথে উল্টো-গামা (গেলম্যান 2006) ।α=0.001,β=0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 তবে, এই প্রায় 90% সিআই রয়েছে ।[3×1019,∞][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf এ থেকে আমি ব্যাখ্যা করি যে একটি কম সম্ভাবনা দেয় যা ভেরিয়েন্সটি খুব বেশি হবে এবং …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

এই প্রশ্নের ইতিমধ্যে এখানে উত্তর রয়েছে : ব্যয় কার্যকারিতা পরিবর্তন কীভাবে ইতিবাচক হতে পারে? (1 উত্তর) আমার নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখতে না পারলে আমার কী করা উচিত? (5 টি উত্তর) গত মাসে বন্ধ ছিল । আমি 4 ধরণের সিক্যুয়েন্সকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি মডেল (পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক) প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। আমি যখন …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

আমি কি কিছু ভুল বুঝছি? এটি আমার কোড Sklearn ব্যবহার import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], [1,12756,5.52], [1.524,6787,3.94], ]) pca.fit_transform(x) আউটপুট: array([[ -4.25324997e+03, …

21 pca  python  scikit-learn 

এখানে আমার পুরানো প্রশ্ন আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে কেউ লুকানো মার্কোভ মডেল (এইচএমএম) এবং কণা ফিল্টার (পিএফ) এর মধ্যে পার্থক্য (যদি কোনও পার্থক্য থাকে) জানেন এবং ফলস্বরূপ কলম্যান ফিল্টার, বা কোন পরিস্থিতিতে আমরা কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করি। আমি একজন ছাত্র এবং আমাকে একটি প্রকল্প করতে হবে তবে প্রথমে আমাকে …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

আমরা রেসনেট পেপারে পাওয়া টাইপ হিসাবে একটি বাধা-স্থিত স্থাপত্যটিকে সংজ্ঞায়িত করি যেখানে [দুটি 3x3 কনভ লেয়ার] প্রতিস্থাপন করা হয়েছে [এক 1x1 ক্যানুয়াম, একটি 3x3 ক্যানুয়র এবং অন্য 1x1 ক্যানুয়াল স্তর]। আমি বুঝতে পেরেছি যে 1x1 কনভের স্তরগুলি মাত্রা হ্রাস (এবং পুনরুদ্ধার) এর ফর্ম হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যা অন্য পোস্টে ব্যাখ্যা …

21 residuals  deep-learning  conv-neural-network 

ডেটাতে অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ 100) এবং উদাহরণগুলির সংখ্যা 100,000 এর মতো। তথ্য বিরল। আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন বা এসএমএম ব্যবহার করে ডেটা ফিট করতে চাই। বৈশিষ্ট্যগুলি রৈখিক বা অ-রৈখিক কিনা তা আমি কীভাবে জানতে পারি যাতে আমি লিনিয়ার না থাকলে কার্নেল ট্রিকটি ব্যবহার করতে পারি?

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

এটি প্রায়শই উল্লেখ করা হয় যে সংশোধনযোগ্য লিনিয়ার ইউনিটগুলি (রিলিজ) সফ্টপ্লাস ইউনিটকে ছাড়িয়ে গেছে কারণ তারা লিনিয়ার এবং গণনা করার জন্য দ্রুত। সফটপ্লাসে কি এরপরেও স্পারসিটি প্ররোচিত করার সুবিধা রয়েছে বা এটি কি আরএলইউতে সীমাবদ্ধ? আমি জিজ্ঞাসা করার কারণটি হ'ল আমি আরএলইউর শূন্য opeালের নেতিবাচক পরিণতি সম্পর্কে অবাক হয়েছি। এই …

21 machine-learning  neural-networks