পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

ধারাবাহিক পরামিতিগুলি বিশেষত গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি ফিট করার বিষয়ে আমি মোটামুটি পরিমাণ জানি, তবে পৃথক পৃথক পরামিতিগুলির ক্ষেত্রে বেশি কিছু নয় not বিচ্ছিন্ন পরামিতি ফিটিংয়ের জন্য সাধারণত এমসিএমসি অ্যালগরিদম / কৌশলগুলি কী ব্যবহৃত হয়? সাধারণভাবে এবং মোটামুটি শক্তিশালী উভয়ই কি অ্যালগরিদম রয়েছে? অ্যালগরিদমগুলি রয়েছে যা মাত্রিকতার অভিশাপকে ভালভাবে মোকাবেলা করে? উদাহরণস্বরূপ, …

19 bayesian  mcmc 

কোনও সময় সিরিজে কীভাবে ডিএলএম কালমন ফিল্টারিংকে আর এ ব্যবহার করতে হয় তার উদাহরণের মধ্য দিয়ে কেউ আমাকে যেতে পারে। বলুন আমার কাছে এই মানগুলি রয়েছে (বার্ষিক alityতুসীমার সাথে ত্রৈমাসিক মান); আপনি কীভাবে পরবর্তী মানগুলির পূর্বাভাস দিতে ডিএলএম ব্যবহার করবেন? এবং বিটিডাব্লু, আমার কি যথেষ্ট historicalতিহাসিক ডেটা রয়েছে (সর্বনিম্ন কী)? …

19 r  time-series  forecasting 

আমি ঘনত্বের যেখানে এবং অনুসারে নমুনা নিতে চাই কঠোরভাবে ইতিবাচক। (অনুপ্রেরণা: গামা ঘনত্বের আকারের প্যারামিটারের পূর্বে ইউনিফর্ম থাকলে এটি গীবস স্যাম্পলিংয়ের জন্য কার্যকর হতে পারে))f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) cccddd সহজেই কীভাবে এই ঘনত্ব থেকে নমুনা নেওয়া যায় কেউ জানেন? হয়তো এটি স্ট্যান্ডার্ড এবং ঠিক এমন কিছু যা আমি …

19 distributions  sampling  gamma-distribution 

সম্মেলনে অংশ নেওয়ার সময়, পরীক্ষাগুলির ফলাফলগুলি মূল্যায়নের জন্য বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানের উকিলদের দ্বারা কিছুটা চাপ দেওয়া হয়েছিল। এটি ঘনঘনবাদী পরিসংখ্যানের তুলনায় খাঁটি ফলাফলের (আরও কম মিথ্যা ধনাত্মক) প্রতি সংবেদনশীল, যথাযথ এবং নির্বাচনমূলক উভয় হিসাবেই প্রত্যাশিত। আমি বিষয়টি কিছুটা অন্বেষণ করেছি এবং বায়সিয়ান পরিসংখ্যান ব্যবহার করার সুবিধাগুলির বিষয়ে আমি এতক্ষণ অবিস্মৃত হয়ে …

19 bayesian  power  frequentist 

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 । 8 মাস আগে বন্ধ ছিল । আর-তে স্বতঃসংশ্লিষ্ট ত্রুটিগুলি সহ আমি একটি রৈখিক মডেল কীভাবে ফিট করব? স্ট্যাটায় আমি praisকমান্ডটি ব্যবহার করতাম , …

19 r  time-series  autocorrelation 

1999 সালে, বায়ার এট আল। জিজ্ঞাসা করা হয়েছে, "নিকটতম নিকটবর্তী" কখন অর্থবহ? 1999 সাল থেকে এনএন অনুসন্ধানে দূরত্বের সমতলতার প্রভাব বিশ্লেষণ ও চাক্ষুষ করার আরও ভাল উপায় আছে? [প্রদত্ত] ডেটা সেটটি কী 1-এনএন সমস্যার সদর্থক উত্তর সরবরাহ করে? 10-এনএন সমস্যা? 100-এনএন সমস্যা? আপনি কীভাবে বিশেষজ্ঞরা আজ এই প্রশ্নের কাছে যাবেন? …

19 machine-learning  k-nearest-neighbour 

লিনিয়ার এসভিএমের সমর্থন ভেক্টরকে দেওয়া, আমি কীভাবে সিদ্ধান্তের সীমানার সমীকরণটি গণনা করতে পারি?

19 machine-learning  svm 

রিগ্রেশন বিশ্লেষণে 'ডেটা জেনারেশন প্রক্রিয়া' এবং 'মডেল' এর মধ্যে পার্থক্য কী?

19 econometrics 

আমি দূর থেকে ইন্টারনেট অনুসন্ধান করে চলেছি ... 2D চিঠিপত্র বিশ্লেষণের প্লটগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে হবে তার সত্যিকারের ভাল ওভারভিউ আমি এখনও পাইনি। পয়েন্টগুলির মধ্যে দূরত্ব ব্যাখ্যা করার জন্য কেউ কি কিছু পরামর্শ দিতে পারেন? সম্ভবত একটি উদাহরণ সাহায্য করবে, এখানে এমন একটি প্লট রয়েছে যা আমি দেখেছি যে বেশিরভাগ …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

আপনি আমাকে দয়া করে জানাতে পারেন, আমি কীভাবে বেশ কয়েকটি ইভেন্টের শর্তযুক্ত সম্ভাবনা গণনা করতে পারি? উদাহরণ স্বরূপ: পি (এ | বি, সি, ডি) -? আমি জানি, যে: পি (এ | বি) = পি (এ বি) / পি (বি)∩∩\cap তবে, দুর্ভাগ্যক্রমে, কোনও ইভেন্ট এ বিভিন্ন ভেরিয়েবলের উপর নির্ভর করে আমি …

19 conditional-probability 

আপনি http://flowingdata.com এ দেখতে এবং কীভাবে ভিজ্যুয়ালাইজেশনের প্রকারটি তৈরি করবেন তা শিখতে আগ্রহী এবং তথ্যসুন্দর । সম্পাদনা: অর্থ, ভিজ্যুয়ালাইজেশন যা নিজের মধ্যে আকর্ষণীয় - এনওয়াই টাইমসের গ্রাফিক্সের মতো ধরণের, কোনও প্রতিবেদনের জন্য দ্রুত কোনও কিছুর বিরোধিতা করে। এগুলি তৈরি করতে কোন ধরণের সরঞ্জাম ব্যবহার করা হয় - এটি কি বেশিরভাগ …

19 data-visualization 

একই সংখ্যক পরামিতিগুলির সাথে আমরা দুটি মডেলের জটিলতা কীভাবে তুলনা করতে পারি? 09/19 সম্পাদনা করুন : স্পষ্ট করে বলতে, মডেল জটিলতা সীমিত ডেটা থেকে শিখতে কতটা কষ্টের তা পরিমাপ করে। যখন দুটি মডেল বিদ্যমান ডেটাগুলিকে সমানভাবে ফিট করে, কম জটিলতার সাথে একটি মডেল ভবিষ্যতের ডেটাগুলিতে কম ত্রুটি দেয়। যখন অনুমানগুলি …

19 model-selection 

ডেটা মাইনিং এবং পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের মধ্যে পার্থক্য কী? কিছু ব্যাকগ্রাউন্ডের জন্য, আমার পরিসংখ্যানগত শিক্ষাটি বরং আমি প্রচলিত বলে মনে করি। একটি নির্দিষ্ট প্রশ্ন পোস্ট করা হয়, গবেষণা নকশা করা হয়, এবং তথ্য সংগ্রহ করা হয় এবং বিশ্লেষণ করা হয় সেই প্রশ্নের উপর কিছু অন্তর্দৃষ্টি দেওয়ার জন্য। ফলস্বরূপ, আমি "ডেটা ড্রেজিং" …

19 data-mining  terminology  analysis 

প্যারামিটারগুলি অনুমানের জন্য পরিসংখ্যানগুলির 'মৌলিক' ধারণাটি সর্বাধিক সম্ভাবনা । আমি ভাবছি মেশিন লার্নিংয়ে সম্পর্কিত ধারণাটি কী? কিউন ১। এটা বলা কি ন্যায়সঙ্গত হবে যে প্যারামিটারগুলি অনুমানের জন্য মেশিন লার্নিংয়ের 'মৌলিক' ধারণাটি হ'ল: 'লোকসান ফাংশন' [দ্রষ্টব্য: এটি আমার ধারণা যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই একটি ক্ষতির ফাংশন অনুকূল করে এবং তাই …

19 machine-learning  maximum-likelihood  loss-functions  pac-learning 

আমি জেমস-স্টেইন অনুমানকারী সম্পর্কে পড়ছি। এটি হিসাবে এই নোটগুলিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে θ^= ( 1 - পি - 2)। এক্স∥2) এক্সθ^=(1-পি-2‖এক্স‖2)এক্স \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X আমি প্রমাণটি পড়েছি তবে নীচের বিবৃতিটি আমি বুঝতে পারি না: জ্যামিতিকভাবে, জেমস – স্টেইন অনুমানক X এর প্রতিটি উপাদানকে এক্সএক্সXউত্সের দিকে সঙ্কুচিত করে ... " X …

19 estimation  terminology  shrinkage  steins-phenomenon