পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

একটি এলোমেলো জনসংখ্যার নমুনা জরিপ করা হয়েছিল। তাদের জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তারা নিরামিষ ডায়েট খান কিনা? যদি তারা হ্যাঁ উত্তর দেয় তবে তাদেরকেও নির্দিষ্ট সময় জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তারা বিনা বাধা ছাড়াই নিরামিষ ডায়েট করছেন। আমি নিরামিষাশীদের আনুগত্যের গড় দৈর্ঘ্য গণনা করতে এই তথ্যটি ব্যবহার করতে চাই। অন্য …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

R তে মডেল সূত্রগুলি y ~ x + a*b + c:d তথাকথিত উইলকিনসন স্বরলিপি : উইলকিনসন এবং রজার্স 1973, বৈকল্পিক বিশ্লেষণের জন্য কারখানা সংক্রান্ত মডেলগুলির সিম্বলিক বিবরণ ভিত্তিক । এই কাগজটি মিশ্র মডেলগুলির জন্য স্বরলিপিগুলি নিয়ে আলোচনা করেনি (যা সম্ভবত তখন বিদ্যমান ছিল না)। সুতরাং যেখানে মিশ্রিত মডেল সূত্রগুলি ব্যবহৃত …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

প্রাইভেট টেস্ট সেটের ফলাফলগুলি আরও মডেলটিকে আরও পরিমার্জন করতে ব্যবহার করা যায় না, তবুও কি প্রাইভেট টেস্ট সেট ফলাফলের ভিত্তিতে বিপুল সংখ্যক মডেল সম্পাদন করা হচ্ছে না? আপনি কি একা এই প্রক্রিয়াটি না পেরে প্রাইভেট টেস্ট সেটে ওভারফিটিং শেষ করবেন না? মতে "ছদ্ম-গণিত ও আর্থিক চালিয়াতি: Backtest Overfitting প্রভাব অপ্রচলিত …

16 model-selection  overfitting  out-of-sample 

আমি লগ ক্ষতি এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা আরও ভালভাবে বোঝার চেষ্টা করছি তবে একটি জিনিস যা আমি খুঁজে পেতে পারি তা লগ লসের সংখ্যাটিকে কিছু প্রসঙ্গে প্রাসঙ্গিক করে। আমার মডেলটির লগ লোকসান যদি 0.5 হয়, তবে এটি কি ভাল? একটি ভাল এবং খারাপ স্কোর হিসাবে বিবেচনা করা হয়? …

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

আমি একটি নিবন্ধ পড়ছিলাম এবং আমি নিম্নলিখিত বাক্যটি দেখেছি: প্রদত্ত মার্টিনেলের জন্য, যদি এটির উপরের বা নীচের দিকে আবদ্ধ থাকে, তবে মার্টিংলে অবশ্যই (রূপান্তরিত) রূপান্তর করতে হবে। যেহেতু সম্ভাবনা সর্বদা অ-সংঘটিত, তাই 0 একটি নিম্ন সীমা। "হিসাবে" কি দাঁড়াবে? এটি কি সাধারণ ব্যবহার? আমার অনুমান "asyptotically" তবে আমি যাচাই করতে …

16 abbreviation 

বেশিরভাগ সময় লোকেরা যখন পরিবর্তনশীল রূপান্তর সম্পর্কে কথা হয় (উভয় ক্ষেত্রে ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং প্রতিক্রিয়াশীল ভেরিয়েবলের জন্য), তারা ডেটার স্কিউনেস (যেমন লগ রূপান্তর, বাক্স এবং কক্স ট্রান্সফর্মেশন ইত্যাদি) চিকিত্সার উপায়গুলি নিয়ে আলোচনা করে। আমি যেটা বুঝতে পারি না তা হ'ল স্কিউনেস অপসারণকে এ জাতীয় সাধারণ অভ্যাস হিসাবে বিবেচনা করা হয় কেন? …

16 modeling  skewness 

রিগ্রেশনে নাল মডেল কী এবং নাল মডেল এবং নাল হাইপোথিসিসের মধ্যে সম্পর্ক কী? আমার বোঝার জন্য, এর অর্থ কি? ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য "প্রতিক্রিয়াটির গড়ের গড়" ব্যবহার করছেন? পৃথক প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য "লেবেল বিতরণ" ব্যবহার করছেন? যদি এটি হয় তবে মনে হচ্ছে নাল অনুমানের মধ্যে সংযোগ …

16 regression  hypothesis-testing  classification  terminology  model 

জমায়েত শিখন সম্পর্কে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। সংক্ষেপে, এটি কে মডেল চালায় এবং এই কে মডেলগুলির গড় পায়। কীভাবে গ্যারান্টি দেওয়া যায় যে কে মডেলগুলির গড়পড়তা নিজেরাই মডেলগুলির তুলনায় ভাল হবে? আমি বুঝতে পারি যে পক্ষপাতটি "ছড়িয়ে পড়ে" বা "গড়" হয়। যাইহোক, যদি এনামেবলে দুটি মডেল থাকে (অর্থাত্ কে …

16 machine-learning  ensemble 

এই সমস্যাটি রোবোটিক কভারেজে আমার ল্যাবের গবেষণার সাথে সম্পর্কিত: সেটটি থেকে এলোমেলোভাবে সংখ্যাগুলি আঁকুন replacement প্রতিস্থাপন ছাড়াই, এবং সংখ্যাটিকে ক্রমবর্ধমান ক্রমে সাজান। ।n nn{ 1 , 2 , … , মি } {1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\}1 ≤ n ≤ মি1≤n≤m1\le n\le m numbers সংখ্যার এই সাজানো তালিকা থেকে একটানা সংখ্যা এবং সীমানার মধ্যে …

16 probability  mathematical-statistics  uniform  combinatorics  order-statistics 

আমি শিখেছি যে স্ট্যান্ডার্ড স্বাভাবিক বিতরণ অনন্য কারণ কারণ গড় এবং বৈকল্পিক যথাক্রমে 0 এবং 1 এ স্থির করা হয়। এই সত্য দ্বারা, আমি অবাক হই যে কোনও দুটি স্ট্যান্ডার্ড এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি অবশ্যই স্বাধীন হতে হবে।

16 normal-distribution  independence 

কার্যক্ষমতার জন্য কোন তাত্ত্বিক পদ্ধতির প্রয়োগ হওয়া পরিসংখ্যানবিদ / একনোমেট্রিশিয়ান হিসাবে আমার জানা উচিত? আমি জানি (খুব সামান্য) নেইম্যান – রুবিন কার্যকারিতা মডেল (এবং রায় , হাভেলমো ইত্যাদি) কার্যকারণে মুক্তার কাজ গ্রেঞ্জার কার্যকারিতা (যদিও চিকিত্সা-ভিত্তিক কম) আমি কোন ধারণাগুলি মিস করি বা আমার সচেতন হওয়া উচিত? সম্পর্কিত: কোন তত্ত্বগুলি মেশিন …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

নিউরাল নেটওয়ার্ক সাহিত্যে, প্রায়শই আমরা "টেনসর" শব্দটির মুখোমুখি হই। এটি কি কোনও ভেক্টর থেকে আলাদা? এবং একটি ম্যাট্রিক্স থেকে? আপনার সংজ্ঞাটি স্পষ্ট করে এমন কোনও নির্দিষ্ট উদাহরণ পেয়েছেন? আমি এর সংজ্ঞা সম্পর্কে কিছুটা বিভ্রান্ত। উইকিপিডিয়া সাহায্য করে না এবং কখনও কখনও আমার ধারণা হয় যে এর সংজ্ঞা ব্যবহৃত নির্দিষ্ট মেশিন …

16 neural-networks  terminology  definition  tensor 

ব্যাকগ্রাউন্ড: বিগত years 4 বছরে (পোস্ট অ্যালেক্সনেট ) আধুনিক গবেষণার ফলে শিল্পের শ্রেণিবিন্যাসের ফলাফল অর্জনের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য জেনারেটরি প্রট্রাইনিং ব্যবহার থেকে দূরে সরে গেছে বলে মনে হয়। উদাহরণস্বরূপ, এখানে মনিস্টের শীর্ষ ফলাফলগুলিতে শীর্ষ 50 এর মধ্যে কেবল 2 টি কাগজপত্র জেনারেটরি মডেলগুলি ব্যবহার করছে বলে মনে হয়, উভয়ই …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

আমি optimএকটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন glmবা এমনকি nlsফাংশন লাগানো থেকে ফলাফলগুলি পুনরুত্পাদন করার চেষ্টা করি । প্যারামিটারের অনুমানগুলি একই তবে অবশিষ্ট পরামিতিগুলির স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি বিশেষত যখন নমুনার আকার কম থাকে তখন একই হয় না। আমি অনুমান করি যে সর্বোচ্চ সম্ভাবনা এবং ন্যূনতম বর্গাকার পদ্ধতির (n দ্বারা বা এন-কে + 1 …

16 r  maximum-likelihood  optimization 

একটি প্রমিত OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে রিগ্রেশন সমস্যা বিবেচনা করুন : আমার ম্যাট্রিকস রয়েছে এবং \ এক্স এবং আমি L = \ | \ Y- \ X \ B \ | ^ 2 হ্রাস করতে \ বি সন্ধান করতে চাই । সমাধানটি \ টুপি \ বি = \ আরগমিন_ \ বি …

16 regression  least-squares  ridge-regression