পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

মিশ্রণ মডেলগুলি অনুমান করার জন্য MCMC ব্যবহার করার সময় লেবেল স্যুইচিং (অর্থাত্‍ পূর্ববর্তী বিতরণ উপাদান লেবেলগুলির স্যুইচিংয়ের ক্ষেত্রে অদ্বিতীয়) matic ইস্যুটি মোকাবেলার জন্য কি কোনও মানক (বহুল স্বীকৃত হিসাবে) পদ্ধতি আছে? যদি কোনও মানক পদ্ধতির না থাকে তবে লেবেল স্যুইচিংয়ের সমস্যা সমাধানের জন্য নেতৃস্থানীয় পদ্ধতির পক্ষে কি কি?

15 bayesian  mcmc  mixture 

অস্ট্রেলিয়া বর্তমানে একটি নির্বাচন হচ্ছে এবং বোধগম্য মিডিয়া প্রতিদিন নতুন রাজনৈতিক জরিপ ফলাফল রিপোর্ট। ২২ মিলিয়ন দেশে একটি পরিসংখ্যানগতভাবে কার্যকর ফলাফল পেতে জনসংখ্যার কত শতাংশ নমুনা তৈরি করতে হবে? এটি কি সম্ভব যে খুব বেশি নমুনা ব্যবহার করা ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে, বা পরিসংখ্যানের বৈধতা নমুনার আকারের সাথে একঘেয়েমি বৃদ্ধি …

15 sample-size  polling 

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 । 3 বছর আগে বন্ধ । নিয়মাবলী: উত্তর প্রতি এক শ্রেণিবদ্ধ আপনি যদি রাজি হন ভোট দিন ডাউনভোট …

15 machine-learning  classification  application 

আমার গবেষণার ক্ষেত্রে, ডেটা প্রদর্শন করার একটি জনপ্রিয় উপায় হ'ল "হ্যান্ডেল-বার্স" সহ একটি বার চার্টের সংমিশ্রণটি ব্যবহার করা। উদাহরণ স্বরূপ, লেখকের উপর নির্ভর করে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিগুলির মধ্যে বিকল্প "হ্যান্ডেল-বার্স"। সাধারণত, প্রতিটি "বার" এর জন্য নমুনার আকারগুলি মোটামুটি ছোট - প্রায় ছয়টি। জীববিজ্ঞানগুলিতে এই প্লটগুলি বিশেষভাবে জনপ্রিয় বলে …

15 data-visualization 

কিছুক্ষণ আগে আর-হেল্প মেইলিং তালিকার একজন ব্যবহারকারী কোনও রিগ্রেশনটিতে পিসিএ স্কোর ব্যবহারের সাবলীলতা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছিলেন। ব্যবহারকারী অন্য পিসিতে বিভিন্নতা ব্যাখ্যা করতে কিছু পিসি স্কোর ব্যবহার করার চেষ্টা করছে ( এখানে পুরো আলোচনা দেখুন )। উত্তরটি ছিল যে না, এটি শব্দগত নয় কারণ পিসিগুলি একে অপরের কাছে অরথোগোনাল। কেউ কি …

15 regression  pca 

আমি যেমন বুঝতে পেরেছি ইউকে স্কুলগুলি ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি পাওয়া যায়: যদিও মার্কিন স্কুলগুলি পড়ায়: (যাইহোক একটি বেসিক স্তরে)। এটি অতীতে আমার বেশিরভাগ শিক্ষার্থীদের সমস্যার কারণ হয়ে দাঁড়িয়েছে কারণ তারা ইন্টারনেটে অনুসন্ধান করেছে, তবে ভুল ব্যাখ্যা পেয়েছে। কেন পার্থক্য? সাধারণ ডেটাসেটগুলি 10 টি মান বলে, ভুল পদ্ধতি প্রয়োগ করা …

15 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

আমি মনে করি, আমি ইতিমধ্যে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ অনুমানকারীর গাণিতিক সংজ্ঞাটি বুঝতে পেরেছি। আমি ভুল হলে শুধরে: WnWnW_nθθ\theta যদি ∀ ϵ > 0 এর জন্য একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ অনুমানকারী∀ϵ>0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty} P(|W_n - \theta|> \epsilon) = 0, \quad \forall\theta \in \Theta কোথায় ΘΘ\Theta প্যারামেত্রিক স্থান। তবে আমি ধারাবাহিক হওয়ার জন্য কোনও অনুমানের …

15 estimation  consistency 

আমার 25 টি পিরিয়ডের জন্য বেশ কয়েকটি পণ্য (1200 পণ্য) এর চাহিদা সহ একটি ডেটা সেট রয়েছে এবং পরবর্তী সময়কালে প্রতিটি পণ্যটির চাহিদা আমার পূর্বাভাস করতে হবে। প্রথমে, আমি আরিমা ব্যবহার করতে এবং প্রতিটি পণ্যের জন্য একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিতে চেয়েছিলাম, তবে পণ্যের সংখ্যা এবং (পি, ডি, কিউ) পরামিতিগুলির সুরকরণের …

15 machine-learning  time-series  arima 

আমার প্রশ্নটি খুব সহজ: আমরা ত্রুটি শব্দটি লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুমানের অনুসরণ করে এমন বিতরণ হিসাবে কেন সাধারণকে বেছে নিই? কেন আমরা অন্যকে ইউনিফর্ম, টি বা যাই হোক না কেন পছন্দ করি না?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

আমি সিই রাসমুসেন এবং সিকেআই উইলিয়ামস দ্বারা মেশিন লার্নিংয়ের জন্য গাউসিয়ান প্রক্রিয়া পাঠ্যপুস্তকটি পড়ছি এবং ফাংশনগুলির উপর বিতরণ কী বোঝায় তা বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে । পাঠ্যপুস্তকে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে, যে কোনও ব্যক্তিকে খুব দীর্ঘ ভেক্টর হিসাবে কল্পনা করা উচিত (আসলে, এটি অসীম দীর্ঘ হওয়া উচিত?)) সুতরাং আমি …

15 distributions  gaussian-process 

লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, আমরা নিম্নলিখিত অনুমানগুলি করি প্রতিক্রিয়ার গড়, E(Yi)E(Yi)E(Y_i) , ভবিষ্যতবক্তা মান প্রতিটি সেট এ (x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) , ভবিষ্যতবক্তা একটি রৈখিক ফাংশন। ত্রুটিগুলি, , স্বতন্ত্র।εiεiε_i ত্রুটি, , ভবিষ্যতবক্তা মান প্রতিটি সেট এ , সাধারণত বিতরণ করা হয়।εiεiε_i(x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) ত্রুটি, εiεiε_i ভবিষ্যতবক্তা মান প্রতিটি সেট এ, (x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) , সমান ভেরিয়ানস …

15 regression  assumptions 

নিউরাল নেটওয়ার্ক সাহিত্যের প্রতিচ্ছবি হিসাবে আমরা নিউরোমর্ফিক টোপোলজিস ("নিউরাল-নেটওয়ার্ক" -র মতো আর্কিটেকচার) সহ অন্যান্য পদ্ধতিগুলি সনাক্ত করতে পারি। এবং আমি ইউনিভার্সাল আনুমানিক উপপাদ্য সম্পর্কে কথা বলছি না । উদাহরণ নীচে দেওয়া হল। তারপরে, এটি আমাকে অবাক করে তোলে: একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের সংজ্ঞা কী? এর টপোলজি থেকে সমস্ত কিছু coverেকে …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

এই প্রশ্নটি গ্যালিট শমুয়িলির গবেষণাপত্রটি "ব্যাখ্যা করতে বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে" উল্লেখ করেছে । বিশেষত, বিভাগের 1.5.-এ, "ব্যাখ্যা এবং ভবিষ্যদ্বাণী আলাদা আলাদা", অধ্যাপক শমুয়েলি লিখেছেন: ব্যাখ্যামূলক মডেলিংয়ে অন্তর্নিহিত তত্ত্বের সর্বাধিক নির্ভুল উপস্থাপনা পাওয়ার জন্য পক্ষপাত হ্রাস করার দিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হচ্ছে। প্রতিবার আমি যখন কাগজটি পড়েছি এটি আমাকে বিভ্রান্ত করেছে। …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

আমি পরিসংখ্যান শেখার সর্বাধিক জনপ্রিয় বইগুলি পড়েছি 1- পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানসমূহ। 2- পরিসংখ্যান শেখার একটি ভূমিকা । উভয়ই উল্লেখ করেছেন যে রিজ রিগ্রেশনটির দুটি সূত্র সমতুল্য। এই ফলাফলের কোন বোধগম্য গাণিতিক প্রমাণ আছে? আমি ক্রস ভ্যালিডেটেড দিয়েও গিয়েছিলাম , তবে আমি সেখানে কোনও সুনির্দিষ্ট প্রমাণ পাই না। তদুপরি, লাসো কি …

15 regression  lasso  regularization  ridge-regression  lagrange-multipliers 

গুগল থেকে আমি এর সন্তোষজনক উত্তর খুঁজে পাইনি । অবশ্যই আমার কাছে থাকা ডেটা যদি কয়েক মিলিয়ন ক্রমের হয় তবে গভীর শেখার উপায়। এবং আমি পড়েছি যে যখন আমার কাছে বড় ডেটা নেই তখন সম্ভবত মেশিন লার্নিংয়ে অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা ভাল। প্রদত্ত কারণটি হ'ল অতিরিক্ত মানানসই। মেশিন লার্নিং: যেমন …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning