পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

ব্যাগিং বা গাছ বৃদ্ধির ধারণা সম্পর্কে অনেকগুলি ব্লগ পোস্ট, ইউটিউব ভিডিও ইত্যাদি রয়েছে etc. আমার সাধারণ উপলব্ধি হ'ল প্রত্যেকটির সিউডো কোডটি হ'ল: ব্যাগিং: নমুনাগুলির x% এবং বৈশিষ্ট্যগুলির y% এর এন এলোমেলো নমুনা নিন প্রতিটি এন এ আপনার মডেল (উদাহরণস্বরূপ, সিদ্ধান্ত গাছ) ফিট করুন প্রতিটি এন সঙ্গে ভবিষ্যদ্বাণী চূড়ান্ত পূর্বাভাস পাওয়ার …

17 cart  boosting  xgboost  bagging 

আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে কীভাবে আমি ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে বিভক্ত একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের বৈশিষ্ট্যটি গুরুত্ব পেতে পারি। আমি সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করছি যা আপনার জন্য আর বা এইচ 2o এর মতো শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি পরিচালনা করে না। যদি আমি একটি স্পষ্টতাল ভেরিয়েবলকে ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে বিভক্ত করি তবে আমি সেই পরিবর্তনশীলটিতে প্রতি শ্রেণি …

17 categorical-data  random-forest  interpretation  importance 

আমি বুঝতে পারছি না "ইন-নমুনা" এবং "নমুনা ছাড়াই" পূর্বাভাসের মধ্যে পার্থক্য কী? একটি নমুনা পূর্বাভাস অনুমান সময়কালের বাইরে মান পূর্বাভাসের জন্য উপলব্ধ ডেটা একটি উপসেট ব্যবহার করে। পরিবর্তে নমুনা পূর্বাভাস সমস্ত উপলব্ধ ডেটা ব্যবহার করে এগুলি কি সঠিক ? খুব নির্দিষ্টভাবে নিম্নলিখিত সংজ্ঞাটি সঠিক? নমুনা পূর্বাভাসের মধ্যে একটি অনুমানের সময়কালের …

17 forecasting 

আমার গবেষণায় আমি বেশ কয়েকটি মেট্রিক দিয়ে কাজের চাপ পরিমাপ করব। হার্ট-রেট ভেরিয়েবিলিটি (এইচআরভি), ইলেক্ট্রোডার্মাল অ্যাক্টিভিটি (ইডিএ) এবং সাবজেক্টিভ স্কেল (আইডাব্লুএস) সহ সাধারণীকরণের পরে আইডব্লিউএসের তিনটি মান রয়েছে: স্বাভাবিকের চেয়ে কাজের চাপ কম কাজের চাপ গড়ে কাজের চাপ স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি। শারীরবৃত্তীয় ব্যবস্থাগুলি কতটা ভাল বিষয়গত কাজের চাপের পূর্বাভাস দিতে …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

আমি হাসতি এট আল-র "স্ট্যাটিসটিকাল লার্নিং ডেটা মাইনিং, ইনফারেন্স এবং প্রেডিকশন" বইটি থেকে স্প্লাই সম্পর্কে শিখছি। আমি 145 পৃষ্ঠায় পেয়েছি যে প্রাকৃতিক ঘন স্প্লাইনগুলি সীমানা নটগুলির বাইরে লিনিয়ার। আছে KKK , নট ξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K splines এবং নিম্নলিখিত গ্রন্থে যেমন একটি স্প্লাইন সম্পর্কে দেওয়া হয়। প্রশ্ন 1: 4 ডিগ্রি …

17 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

আমি কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষার ফাংশন (দুটি নমুনা, দ্বিমুখী) বোঝার চেষ্টা করছি। এখানে একটি সহজ পরীক্ষা। x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning message: #In ks.test(x, y) : cannot …

17 r  kolmogorov-smirnov  ties 

প্রশ্নটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের সাথে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করার সময় [0,1][0,1][0,1] ব্যবধানের মধ্যে কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় তা বুঝতে আমি সংগ্রাম করছি । ধরা যাক আমরা একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা নিয়ে কাজ করছি এবং আমাদের উদ্দেশ্যগত ফাংশনটি হ'ল লগ ক্ষতি, , যেখানে টার্গেট ভেরিয়েবল এবং আমাদের বর্তমান মডেল।−∑yilog(Hm(xi))+(1−yi)log(1−Hm(xi))−∑yilog⁡(Hm(xi))+(1−yi)log⁡(1−Hm(xi))-\sum y_i \log(H_m(x_i)) + (1-y_i) …

17 logistic  classification  boosting 

ধরুন আমার Xঅজানা বিতরণের মতো চলক রয়েছে vari গাণিতিকায়, SmoothKernelDensityফাংশন ব্যবহার করে আমাদের একটি আনুমানিক ঘনত্ব ফাংশন থাকতে পারে estimated এই অনুমানিত ঘনত্ব ফাংশনটি "ঘনত্ব" এর ফলাফল হিসাবে ধরে নেওয়া আকারের PDFমতো একটি মানের সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন গণনা করার জন্য ফাংশনের পাশাপাশি ব্যবহার করা যেতে পারে । আরে তেমন বৈশিষ্ট্য …

17 r  pdf  cdf 

আমি প্যারামিটার অনুমান, এমএল, এমএপি এবং বেয়েস পদ্ধতির 3 টি পদ্ধতি জানি। এবং এমএপি এবং বেয়েস পদ্ধতির জন্য, আমাদের পরামিতিগুলির জন্য প্রিয়ার বেছে নেওয়া দরকার, তাই না? আমি এই মডেল আছে বলুন , যা অর্ডার মানচিত্র বা বায়েসের ব্যবহার প্রাক্কলন কাজ করার জন্য পরামিতি হয়, আমি বই পড়ি যে আমরা …

17 bayesian  estimation  prior 

র্যান্ডম অরণ্য (আরএফ) একটি প্রতিযোগিতামূলক ডেটা মডেলিং / খনন পদ্ধতি। একটি আরএফ মডেলের একটি আউটপুট থাকে - আউটপুট / পূর্বাভাস পরিবর্তনশীল। আরএফগুলির সাথে একাধিক আউটপুটগুলি মডেলিংয়ের নিষ্কলুষ দৃষ্টিভঙ্গি হ'ল প্রতিটি আউটপুট ভেরিয়েবলের জন্য একটি আরএফ তৈরি করা। সুতরাং আমাদের কাছে এন স্বাধীন মডেল রয়েছে এবং যেখানে আউটপুট ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে পারস্পরিক …

17 machine-learning  cart  random-forest  multilabel 

একটি জিএলএম করার সময় এবং আপনি আনোভা আউটপুটে "এককালের জন্য সংজ্ঞায়িত নয়" ত্রুটিটি পান, কেউ কীভাবে এই ত্রুটিটি ঘটতে থেকে প্রতিহত করবে? কেউ কেউ পরামর্শ দিয়েছেন যে এটি কোভেরিয়েটদের মধ্যে তাত্পর্যপূর্ণতার কারণে বা স্তরগুলির একটি ডেটাসেটে উপস্থিত নেই (দেখুন: এলএম-তে "এককতার কারণে সংজ্ঞায়িত হয়নি" ) যদি আমি যা দেখতে "বিশেষ …

17 r  generalized-linear-model  regression-coefficients 

লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কিত পরিসংখ্যানের সাহিত্যের জন্য কোনও ভাল পর্যালোচনা নিবন্ধ সম্পর্কে কেউ কি জানেন? আমি মূলত ধারাবাহিকতা ফলাফল এবং অ্যাসিম্পটোটিকগুলিতে আগ্রহী। বিশেষ আগ্রহী মডেল Yআমি টি= মি ( এক্সআমি টি, Θ ) + + εআমি টি,yit=m(xit,θ)+ϵit,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, প্যানেল ডেটা জন্য। অল্প প্যারামিট্রিক পদ্ধতি হ'ল কম আগ্রহ। জার্নালগুলি …

17 regression  references  nonlinear-regression 

সমর্থন ভেক্টর মেশিন এবং লিনিয়ার বৈষম্য বিশ্লেষণের মধ্যে পার্থক্য কী?

17 classification 

টেনসরফ্লো সিআইএফএআর -10 শ্রেণিবদ্ধকরণ সম্পর্কে একটি উদাহরণ টিউটোরিয়াল রয়েছে । টিউটোরিয়ালে ব্যাচ জুড়ে গড় ক্রস এনট্রপি ক্ষতি হ্রাস করা হয়। def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). labels: Labels from distorted_inputs or inputs(). 1-D tensor …

17 neural-networks  loss-functions  tensorflow 

আমার প্রশ্নটি মূর্খ হতে পারে। তাই আমি আগেই ক্ষমা চাইব। আমি স্ট্যানফোর্ড এনএলপি গ্রুপ ( লিঙ্ক ) দ্বারা প্রাক প্রশিক্ষিত GLOVE মডেলটি ব্যবহার করার চেষ্টা করছিলাম । তবে, আমি লক্ষ্য করেছি যে আমার মিলের ফলাফলগুলি কিছু নেতিবাচক সংখ্যা দেখিয়েছে। এটি অবিলম্বে আমাকে শব্দ-ভেক্টর ডেটা ফাইলটি দেখার জন্য অনুরোধ করেছিল। স্পষ্টতই, …

17 machine-learning  word2vec  cosine-similarity