পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমার একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স রয়েছে যা প্রতিটি আইটেমকে অন্য আইটেমের সাথে কীভাবে সংযুক্ত করে তা উল্লেখ করে। সুতরাং কোনও এন আইটেমের জন্য আমার কাছে ইতিমধ্যে একটি এন * এন পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স রয়েছে। এই পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিক্সটি ব্যবহার করে আমি কীভাবে এম বিনগুলিতে এন আইটেমগুলি ক্লাস্টার করব যাতে আমি …

20 clustering  python  k-means 

বয়েস উপপাদ্য P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} এই সব ঠিক আছে। তবে, আমি কোথাও পড়েছি: মূলত, পি (ডেটা) কোনও স্বাভাবিক ধ্রুবক ছাড়া কিছুই নয়, যেমন একটি ধ্রুবক যা উত্তরীয় ঘনত্বকে একের সাথে সংহত করে তোলে। আমরা জানি যে এবং 0 ≤ পি ( ডেটা | মডেল ) ≤ 1 …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

ধারণাগতভাবে আমি "পিডিএফের নীচে মোট অঞ্চলটি 1" এর বাক্যটির অর্থ বুঝতে পারি। এর অর্থ হওয়া উচিত যে সম্ভাবনার মোট ব্যবধানে ফলাফলের সম্ভাবনাগুলি 100%। তবে আমি সত্যিই এটি "জ্যামিতিক" দৃষ্টিকোণ থেকে বুঝতে পারি না। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি পিডিএফে এক্স-অক্ষটি দৈর্ঘ্যের প্রতিনিধিত্ব করে, কি কিমিটারের চেয়ে মিমি পরিমাপ করা হয় তবে বক্রের …

20 probability  pdf  integral 

ব্যাকগ্রাউন্ড: আমি অনুমানের পরীক্ষার বিষয়ে সহকর্মীদের কাছে একটি উপস্থাপনা দিচ্ছি এবং এর বেশিরভাগটি ভাল করে বুঝতে পারি তবে এর মধ্যে একটি দিক রয়েছে যে আমি নিজেকে গিঁটে বেঁধে রাখার চেষ্টা করছি এবং এটি অন্যকে বোঝানোর চেষ্টা করছি। আমি মনে করি এটিই আমি জানি (ভুল হলে দয়া করে সংশোধন করুন!) পরিসংখ্যানগুলি …

20 hypothesis-testing  normal-distribution  t-test  assumptions  z-test 

যখন আমি দুটি সময়ের সাথে পার্থক্য মডেলের মধ্যে পার্থক্য অনুমান করি, তখন সমতুল্য রিগ্রেশন মডেলটি হবে ক। Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} যেখানে একটি ডামি যা পর্যবেক্ষণের চিকিত্সার গ্রুপ থেকে যদি 1 টির সমান হয়TreatmentTreatmentTreatment এবং হ'ল ডামি যা চিকিত্সা হওয়ার পরে সময়কাল 1 এর …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

আর caretপ্যাকেজটি কি উভয় alphaএবং মডেলের lambdaজন্য ক্রস-বৈধ glmnet? এই কোড চালানো, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl = Control) প্রশিক্ষণের লগটি …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

আমি মিশ্রণ বিতরণ এবং বিশেষত সাধারণ বিতরণের মিশ্রণটি কীভাবে নমুনা করব R? উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি এর থেকে নমুনা নিতে চাই: 0.3। এন( 0 , 1 )+ +0.5। এন( 10 , 1 )+ +0.2। এন( 3 , .1 )0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) আমি এটা কিভাবে করতে পারি?

20 r  random-generation  mixture 

আমি সম্প্রতি বোলস্টাডের "বায়সিয়ান স্ট্যাটিস্টিকসের ভূমিকা" দ্বিতীয় সংস্করণ পড়া শুরু করেছি। আমার একটি সূচনাসংখ্যার পরিসংখ্যানের ক্লাস ছিল যা মূলত পরিসংখ্যান সংক্রান্ত পরীক্ষাগুলি কভার করে এবং প্রায় রিগ্রেশন বিশ্লেষণে একটি শ্রেণীর মধ্য দিয়ে। এই আমার বোঝার পরিপূরক করতে আমি আর কোন বই ব্যবহার করতে পারি? আমি প্রথম 100-125 পৃষ্ঠা জরিমানা করে …

20 hypothesis-testing  bayesian 

আপনি যখন সমস্ত ওজনকে একই মান হিসাবে শুরু করবেন (0.5 বলুন) তবে ব্যান্ডপ্রসারণ কাজ করে না কেন, তবে এলোমেলো সংখ্যা দেওয়ার সময় সূক্ষ্ম কাজ করে? প্রথমদিকে ওজন একই রকম হওয়া সত্ত্বেও অ্যালগরিদম ত্রুটিটি গণনা করে সেখান থেকে কাজ করা উচিত নয়?

20 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

আমি আর ব্যবহার করছি এবং আমি জিএনএম এর সাথে বোনমিয়াল লিঙ্কের সাথে আমার ডেটা বিশ্লেষণ করছি। আউটপুট সারণিতে ইন্টারসেপ্টের অর্থ কী তা আমি জানতে চাই। আমার মডেলগুলির মধ্যে একটির জন্য বাধাটি উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক, তবে পরিবর্তনশীলটি নয়। এটার মানে কি? কী বাধা আছে। আমি জানি না যে আমি কেবল নিজেকে বিভ্রান্ত …

20 r  generalized-linear-model 

আমি আমার ওএলএস রিগ্রেশন দিয়ে শুরু করি: যেখানে ডি একটি ডামি ভেরিয়েবল, অনুমানগুলি কম পি-মান দিয়ে শূন্যের থেকে আলাদা হয়ে যায়। আমি তারপরে একটি র‌্যামসে রিসেট পরীক্ষা করলাম এবং সমীকরণটির কিছু ভুল বানান রয়েছে তা আমি খুঁজে পেয়েছি, আমি এইভাবে x: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

সম্ভাব্য বন্টন উল্লেখ করার সময় টিলডের অর্থ কী? উদাহরণ স্বরূপ: জেড~ সাধারন ( 0 , 1 ) ।জেড~সাধারণ(0,1)।Z \sim \mbox{Normal}(0,1).

20 probability  distributions  notation 

আপনার যদি এন সারি এবং এম কলামগুলির সাথে ম্যাট্রিক্স রয়েছে তবে আপনি প্রদত্ত ম্যাট্রিক্সের নিম্ন-স্তরের আনুমানিক গণনা করতে এসভিডি বা অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন । তবে, নিম্ন র‌্যাঙ্কের আনুমানিককরণে এখনও এন সারি এবং এম কলাম থাকবে। আপনি একই সংখ্যক বৈশিষ্ট্য রেখে গেছেন, তবে মেশিন শেখার এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের …

20 r  matrix  approximation 

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 । গত বছর বন্ধ ছিল । আমি কোসাইন দূরত্বের ভিত্তিতে সারি ক্লাস্টারিং সহ একটি হিটম্যাপ তৈরি করতে চাই। আমি আর ব্যবহার করছি heatmap.2()এবং চিত্র …

20 r  clustering  similarities 

আমি দ্বিতীয় বর্ষের স্নাতক শিক্ষার্থী, গণিত অধ্যয়ন করছি এবং আমি আমার এক অধ্যাপকের সাথে গাণিতিক দক্ষতা এবং পরিসংখ্যানগত দক্ষতার মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে ভাল পরিমাণে কথা বলছি। তিনি যে মূল পার্থক্য নিয়ে এসেছিলেন তার মধ্যে একটি হ'ল "ডেটা সেন্স" যা তিনি প্রযুক্তিগত দক্ষতার সংমিশ্রণ হিসাবে ব্যাখ্যা করেছিলেন যা আমি অনানুষ্ঠানিকভাবে "সাধারণ …

20 references  philosophical