পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আটারি ভিডিও গেমসের জন্য ডিপ কিউ-লার্নিংয়ের ডিপমাইন্ডের গবেষণাপত্রে ( এখানে ), তারা প্রশিক্ষণের সময় অনুসন্ধানের জন্য একটি অ্যাপসিলন-লোভী পদ্ধতি ব্যবহার করে। এর অর্থ হ'ল প্রশিক্ষণে কোনও ক্রিয়া বাছাই করা হয়, এটি হয় হয় সর্বাধিক Q-মান, বা একটি এলোমেলো ক্রিয়া সহ ক্রিয়া হিসাবে বেছে নেওয়া হয়। এই দুটিয়ের মধ্যে নির্বাচন করা …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl 

ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল একটি ব্লগ ( পরিসংখ্যান চিন্তাভাবনা) শুরু করেছেন । তাঁর প্রিমিয়ার পোস্টে তিনি তাঁর পরিসংখ্যান দর্শনের কয়েকটি মূল বৈশিষ্ট্য তালিকাভুক্ত করেছেন। অন্যান্য আইটেমগুলির মধ্যে এটির মধ্যে রয়েছে: সম্ভব হলে নমুনার আকারটিকে একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল করুন "নমুনার আকারটিকে এলোমেলো পরিবর্তনশীল করতে" এর অর্থ কী? এটি করার সুবিধা কি? কেন এটি …

18 sample-size  random-variable  regression-strategies 

আমি পরিসংখ্যান এবং সম্ভাবনা তত্ত্বের লগ-সম্ভাবনার (এবং সম্ভবত আরও সাধারণভাবে লগ-সম্ভাবনা) সর্বব্যাপী গভীর স্তরে বুঝতে চেষ্টা করছি। লগ-সম্ভাবনাগুলি সমস্ত জায়গা জুড়ে থাকে: আমরা সাধারণত বিশ্লেষণের জন্য লগ-সম্ভাবনা নিয়ে কাজ করি (উদাহরণস্বরূপ সর্বাধিককরণের জন্য), ফিশার তথ্য লগ-সম্ভাবনার দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভের ক্ষেত্রে সংজ্ঞায়িত করা হয়, এনট্রপি একটি প্রত্যাশিত লগ-সম্ভাবনা , কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্সে লগ-সম্ভাবনা …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

আমি কেবল ভাবছি যে যদি কোনও মেটা-বিশ্লেষণ অপ্রচলিত হয় তবে প্রথম গবেষণা থেকে শেষ পর্যন্ত বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান প্রয়োগ করা হবে কিনা। উদাহরণস্বরূপ, আসুন 20 টি অধ্যয়ন যা বিভিন্ন সময় পয়েন্টে করা হয়েছে তা ধরে নিই। প্রথম অধ্যয়নের অনুমান বা বিতরণটি একটি অপ্রয়োজনীয় পূর্বে দিয়ে করা হয়েছিল । দ্বিতীয় সমীক্ষা পূর্ববর্তী …

18 bayesian  meta-analysis 

লজিস্টিক রিগ্রেশন এর প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের আইডি অনুমান আছে কি? উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমাদের কাছে 100010001000 ডাটা পয়েন্ট রয়েছে। এটা তোলে প্রতিক্রিয়া বলে মনে হয় সঙ্গে একটি বের্নুলির বন্টন থেকে আসছে । সুতরাং, আমাদের বিভিন্ন প্যারামিটার সহ বার্নোল্লি বিতরণ করা উচিত ।পি আমি = logit ( β 0 + + β 1 …

18 regression  logistic  assumptions  iid 

তাহলে XXX পূর্ণ র্যাঙ্ক হয়, বিপরীত XTXXTXX^TX বিদ্যমান এবং আমরা লিস্ট স্কোয়ার অনুমান β^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XY এবং Var(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} ভেরিয়েন্স সূত্রে আমরা কীভাবে স্বজ্ঞাতভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি (XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}? ডেরাইভেশনের কৌশলটি আমার পক্ষে পরিষ্কার।

18 regression  variance  least-squares 

কি সবচেয়ে সহজ পদ্ধিতি হল দেখতে নিম্নোক্ত বিবৃতি সত্য পথে? ধরুন । দেখান \ sum_ {i = 1} ^ {এন} (Y_i - ওয়াই: _ {(1)}) \ সিম \ টেক্সট {গামা} (এন-1, 1) ।∑ n i = 1 ( Y i - Y ( 1 ) ) am গামা ( এন …

18 self-study  distributions  exponential  order-statistics  jacobian 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । 2 বছর আগে বন্ধ । সাধারণভাবে শ্রেণিবিন্যাসে ওভারস্যাম্পলিং এবং বিশেষত এসএমওটিই অ্যালগরিদম সম্পর্কে আপনার মতামত কী? আমরা …

18 machine-learning  classification  oversampling 

এটি কি সত্য যে দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং ,AAABBB E(A∣B)=E(B∣A)E(A)E(B)?E(A∣B)=E(B∣A)E(A)E(B)?E(A\mid B)=E(B\mid A)\frac{E(A)}{E(B)}?

18 bayesian  mathematical-statistics 

আমি এক দশক আগে গণিত অধ্যয়ন করেছি, সুতরাং আমার একটি গণিত এবং পরিসংখ্যানের পটভূমি রয়েছে তবে এই প্রশ্নটি আমাকে হত্যা করছে। এই প্রশ্নটি আমার কাছে এখনও কিছুটা দার্শনিক। পরিসংখ্যানবিদরা এলোমেলো ম্যাট্রিক্সের সাথে কাজ করার জন্য কেন সমস্ত ধরণের কৌশল বিকাশ করেছিল? মানে, কোনও এলোমেলো ভেক্টর সমস্যার সমাধান করেনি? যদি তা …

18 distributions  mathematical-statistics  random-variable  random-matrix 

বিটা বিতরণ দুটি প্যারামিটারাইজেশন (বা এখানে ) এর অধীনে প্রদর্শিত হবে f(x)∝xα(1−x)β(1)(1)f(x)∝xα(1−x)β f(x) \propto x^{\alpha} (1-x)^{\beta} \tag{1} বা যেটি আরও বেশি ব্যবহৃত হয় বলে মনে হয় f(x)∝xα−1(1−x)β−1(2)(2)f(x)∝xα−1(1−x)β−1 f(x) \propto x^{\alpha-1} (1-x)^{\beta-1} \tag{2} তবে দ্বিতীয় সূত্রে ঠিক কেন ‘ ’ রয়েছে?−1−1-1 স্বতঃস্ফূর্তভাবে প্রথম সূত্রটি দ্বিপদী বিতরণের সাথে আরও সরাসরি মিলিত বলে …

18 distributions  references  beta-distribution  history  beta-binomial 

উপর এই মেধা বা মানসিক ক্রিয়াদির দ্বারা পেশী প্রভৃতিতে গতিসঞ্চার ওয়েবসাইট আমি যে পড়া [এ] তত গভীর স্তরের বৈকল্পিক আদর্শ বিচ্যুতির চেয়ে আরও মূল ধারণা। সাইটটি প্রকৃত বিচ্যুতির চেয়ে কেন বৈকল্পিককে আরও মৌলিক বলে বোঝানো যায় তা প্রকৃতপক্ষে ব্যাখ্যা করে না, তবে এটি আমাকে মনে করিয়ে দিয়েছে যে আমি এই …

18 variance  standard-deviation 

আমি অ-রৈখিক শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেলগুলির গাণিতিক অর্থ বোঝার চেষ্টা করছি: আমি কেবল একটি নিবন্ধ পড়েছি নিউরাল নেট একটি অ-রৈখিক শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল হওয়ার বিষয়ে কথা বলছি। তবে আমি বুঝতে পারি যে: প্রথম স্তর: h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h_1=x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2} জ2= এক্স1∗ ডাব্লুএক্স 2 এইচ 1+ এক্স2∗ ডাব্লুএক্স 2 এইচ 2জ2=এক্স1*Wএক্স2জ1+ +এক্স2*Wএক্স2জ2h_2=x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2} পরবর্তী স্তর Y= বি ∗ ডাব্লুখ …

18 neural-networks  nonlinear-regression  nonlinear 

আমি কিছুটা সময় মেশিন লার্নিং শেখার জন্য ব্যয় করছি (পুনরাবৃত্তির জন্য দুঃখিত :) এবং মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন ক্ষেত্রে গণনীয় রিগ্রেশন সহগগুলির জন্য সরাসরি সমীকরণ সমাধানের চেয়ে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত বাছাইয়ের নিয়মের দ্বারা আগ্রহী হতে পারি না । থাম্বের বিধি: যদি বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা (পড়ুন সহগ / স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি) বা এক মিলিয়নেরও বেশি …

18 machine-learning  multiple-regression  large-data 

আমি প্রতিটি শহরের প্রতিটি জেলায় হত্যাকাণ্ডের সংখ্যা ব্যাখ্যা করতে একটি রিগ্রেশন ফিট করার চেষ্টা করছি। যদিও আমি জানি যে আমার ডেটা একটি পয়সন বিতরণ অনুসরণ করে, তবে আমি এই জাতীয় কোনও ওএলএস ফিট করার চেষ্টা করেছি: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon তারপরে, আমি একটি পয়েসন রিগ্রেশনও চেষ্টা …

18 regression  least-squares  poisson-regression