পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

91 পৃষ্ঠায় "পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানগুলি" থেকে শব্দ রয়েছে: পি-ডাইমেনশনাল ইনপুট স্পেসের কে সেন্ট্রয়েডগুলি সর্বাধিক কে -1 মাত্রিক উপস্পেসে বিস্তৃত হয় এবং পি যদি কে এর চেয়ে অনেক বড় হয় তবে এটি মাত্রাটি যথেষ্ট পরিমাণে নেমে যাবে। আমার দুটি প্রশ্ন আছে: কেন পি-ডাইমেনশনাল ইনপুট স্পেসে থাকা কে সেন্ট্রয়েডগুলি সর্বাধিক কে -১ …

18 machine-learning  discriminant-analysis 

আমি আর আনোভা দিয়ে পারফর্ম করেছি এবং আমি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য পেয়েছি। তবে টুকির পদ্ধতিটি ব্যবহার করে কোন জোড়াটি উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা ছিল তা পরীক্ষা করার সময় আমি সেগুলির কোনও পাই নি। এটি কীভাবে সম্ভব? কোডটি এখানে: fit5_snow<- lm(Response ~ Stimulus, data=audio_snow) anova(fit5_snow) > anova(fit5_snow) Analysis of Variance Table Response: Response Df …

18 anova  post-hoc  tukey-hsd 

ল্যান্টেন্ট ডিরিচলেট অ্যালোকেশন (এলডিএ) করার সময় কীভাবে হোল্ডআউট নমুনার বিভ্রান্তি গণনা করা যায় সে সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত। বিষয়বস্তু সংক্রান্ত কাগজপত্রগুলি এটির উপর দিয়ে বাতাস বইছে, আমার মনে হচ্ছে যে আমি কোনও স্পষ্ট কিছু মিস করছি ... উদ্বেগকে এলডিএর জন্য পারফরম্যান্সের একটি ভাল পরিমাপ হিসাবে দেখা হয়। ধারণাটি হ'ল আপনি একটি …

18 text-mining  topic-models 

বিশেষত, রৈখিক মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলটিতে স্থির প্রভাবগুলির স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি কীভাবে গণনা করা উচিত (ঘন ঘনবাদী অর্থে)? আমি বিশ্বাস করতে সক্ষম হয়েছি যে আদর্শ অনুমানগুলি ( ) যেমন লেয়ার্ড এবং ওয়ারে উপস্থাপন করা হয়েছে [এসই 1982] আকারে অবমূল্যায়ন করা হয় কারণ আনুমানিক বৈকল্পিক উপাদানগুলি প্রকৃত মান বলে মনে করা হয়।ভি এ …

18 r  mixed-model  random-effects-model 

"প্রান্তিক ত্রুটি" "আদর্শ ত্রুটি" এর মতো? পার্থক্য বোঝানোর জন্য একটি (সাধারণ) উদাহরণ দুর্দান্ত হবে!

18 definition 

আমি একটি সিমুলেশন অধ্যয়ন করার পরিকল্পনা করি যেখানে আমি বিভিন্ন বিতরণের (স্কিউড, আউটলিয়ার্স ইত্যাদি) এর সাথে বেশ কয়েকটি শক্তিশালী পারস্পরিক সম্পর্কের কৌশলটির তুলনা করি। দৃ With ়তার সাথে , আমি ক) বণ্টন বিতরণ, খ) আউটলিয়ার এবং গ) ভারী লেজগুলির বিরুদ্ধে শক্তিশালী হওয়ার আদর্শ ক্ষেত্রে বলতে চাইছি। বেসলাইন হিসাবে পিয়ারসন পারস্পরিক …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

আমি বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করার জন্য এবং বাইনারি টার্গেটের সাথে একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল ফিটিংয়ের পদ্ধতি হিসাবে লাসোটি ব্যবহার করে দেখছি। নিয়মিত লজিস্টিক রিগ্রেশন সহ পদ্ধতিটি ব্যবহার করার জন্য আমি নীচে কিছু কোড খেলছিলাম। আমার প্রশ্ন হ'ল আমি "উল্লেখযোগ্য" ভেরিয়েবলগুলির একটি গ্রুপ পাচ্ছি তবে আমি কি প্রতিটিটির তুলনামূলক গুরুত্ব অনুমান করার জন্য …

18 logistic  importance  glmnet 

আমি আমার পাঠ্য ডেটাতে শ্রেণিবদ্ধকরণ করতে চাই। আমার কাছে 300 classesপ্রতি ক্লাসে 200 টি প্রশিক্ষণ দলিল রয়েছে (তাই 60000 documents in total) এবং এর ফলে খুব উচ্চ মাত্রিক ডেটা হতে পারে (আমরা সম্ভবত 1 মিলিয়ন মাত্রার চেয়ে বেশি খুঁজছি )। আমি পাইপলাইনে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করতে চাই (কেবলমাত্র আমার প্রয়োজনীয়তাগুলি …

18 machine-learning  classification  text-mining 

আমি একটি কাস্টম ফাংশন হ্রাস করার চেষ্টা করছি। এটি পাঁচটি পরামিতি এবং ডেটা সেট এবং গ্রহণ করতে হবে এবং আউটপুট হিসাবে একক সংখ্যা উত্পাদন করে সমস্ত প্রকার গণনা করে। আমি পাঁচটি ইনপুট পরামিতির সংমিশ্রণটি খুঁজতে চাই যা আমার ফাংশনের ক্ষুদ্রতম আউটপুট দেয় yield

18 r  optimization 

আমি এমন কাগজপত্র বা পাঠ্যগুলির সন্ধান করছি যা তুলনা করে এবং আলোচিত হয় (হয় অভিজ্ঞত বা তাত্ত্বিকভাবে): Boosting এবং ডিসিশন গাছ যেমন আলগোরিদিম এলোমেলো বন বা AdaBoost এবং GentleBoost সিদ্ধান্ত গাছ প্রয়োগ করা হয়েছিল। সঙ্গে সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন , হায়ারার্কিকাল টেম্পোরাল মেমোরি , কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদির মতো গভীর শেখার …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

আমার একটি বিন্দু (x, y) আছে যা আমার কাছে একটি ডাটা সেট (এক্স, ওয়াই) দিয়ে যাওয়ার জন্য একটি লিনিয়ার রেজিস্ট্রার প্রয়োজন। আমি কীভাবে এটি আর এ প্রয়োগ করব?

18 r  regression 

কেউ কি এসএএস এর সমতুল্য আর সম্পর্কে জানে PROC FREQ? আমি একবারে একাধিক ভেরিয়েবলের সংক্ষিপ্ত বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান উত্পন্ন করার চেষ্টা করছি।

18 r  descriptive-statistics  sas 

এটা প্রায়ই, যুক্তি দেওয়া হয় bayesian ফ্রেমওয়ার্ক ব্যাখ্যা একটি বড় সুবিধা আছে যে (frequentist বেশি) কারণ এটি ডেটা দেওয়া একটি প্যারামিটার সম্ভাবনা নির্ণয় - পরিবর্তে পি ( এক্স | θ ) frequentist কাঠামোর মধ্যে যেমন । এ পর্যন্ত সব ঠিকই.p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x)p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) তবে পুরো সমীকরণটি এর উপর ভিত্তি করে: p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(\theta|x) = {p(x|\theta) …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

এসপিএসএস ব্যবহার করে ফিল্ডের আবিষ্কারক পরিসংখ্যান পড়া (তৃতীয় সংস্করণ) আনোভাতে পোস্ট-হক পরীক্ষার বিষয়ে আমি কিছুটা আশ্চর্য হয়েছি। যারা টাইপ আই ত্রুটি হার নিয়ন্ত্রণ করতে চান তাদের জন্য তিনি বনফেরোনি বা টুকি প্রস্তাব করেন এবং বলেন (পৃষ্ঠা ৩ 37৪): তুলনার সংখ্যা কম হলে বনফেরোনিতে আরও শক্তি থাকে, তবে বিপুল সংখ্যক মাধ্যমের …

18 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  tukey-hsd 

আমি একটি মাল্টি-স্টেজ পাথ মডেল (উদাহরণস্বরূপ, একটি পূর্বাভাস বি, বি সি, সি সি পূর্বাভাস ডি) পরীক্ষা করতে চাই যেখানে আমার সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি পৃথক পর্যবেক্ষণগুলি গোষ্ঠীগুলির মধ্যেই অন্তর্ভুক্ত। এখন পর্যন্ত আমি আর এ একাধিক অনন্য মাল্টিলেভাল বিশ্লেষণের মাধ্যমে এটি করছি আমি SEM এর মতো প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পছন্দ করব যা আমাকে …

18 r  multilevel-analysis  sem  path-model