পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি ডিপ লার্নিংয়ের জন্য অ্যাডাম অপ্টিমাইজার সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং নীচের বাক্যটি পেরিয়েছিলাম ডিগ্র লার্নিং বাই বেগনিও, গুডফেলো এবং কোর্টভিলে-র নীচে: আদম প্রথম অর্ডার মুহুর্তের (গতিবেগের মেয়াদ) এবং (নিরীক্ষিত) দ্বিতীয়-ক্রমের মুহুর্তগুলির অনুমানের সংশোধন অন্তর্ভুক্ত করার জন্য উত্সে তাদের সূচনা হিসাবে বিবেচনা করে। দেখে মনে হচ্ছে যে এই পক্ষপাত সংশোধন শর্তাদি অন্তর্ভুক্ত …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

F-regressionপৃথকভাবে লেবেলের সাথে বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কিত করতে এবং মান পর্যবেক্ষণের মতো একই বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলির তুলনা করা কি ?R2R2R^2 আমি প্রায়শই আমার সহকর্মীদের F regressionকাছ থেকে তাদের মেশিন লার্নিং পাইপলাইনে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য ব্যবহার করতে দেখেছি sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` কিছু দয়া করে আমাকে বলুন - কেন এটি লেবেল / অবনতিশীল ভেরিয়েবলের …

15 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

আমি মাত্রাগুলি অভিশাপ সম্পর্কে যে জায়গাগুলি পড়ছি সেগুলি প্রাথমিকভাবে কেএনএন এবং সাধারণভাবে রৈখিক মডেলগুলির সাথে একত্রে এটি ব্যাখ্যা করে। আমি নিয়মিত ক্যাগলে শীর্ষস্থানীয় র‌্যাটার্সকে ডেটাসেটে এমন হাজার হাজার বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে দেখি যা খুব কমই 100 কে ডেটা পয়েন্ট থাকে। এগুলি সাধারণত অন্যদের মধ্যে বুস্টেড গাছ এবং এনএন ব্যবহার করে। …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

বেসিক মেশিন লার্নিংয়ে আমাদের নিম্নলিখিত "থাম্বের নিয়ম" শেখানো হয়: ক) আপনার হাইপোথিসিস সেটের ভিসি ডাইমেনশনের আকারের তুলনায় আপনার ডেটার আকার কমপক্ষে 10 গুণ হওয়া উচিত। খ) এন সংযোগ সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রায় এন এর ভিসি মাত্রা থাকে has সুতরাং যখন একটি গভীর শিক্ষার স্নায়বিক নেটওয়ার্ক বলেছে, কয়েক মিলিয়ন ইউনিট, …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

আমি মডেল ফিটের তুলনায় আরে সম্ভাবনা অনুপাত পরীক্ষা করার উপায়গুলি খুঁজছিলাম। আমি প্রথম নিজেকে কোডেড, তারপর উভয় ডিফল্ট পাওয়া anova()ফাংশন এবং এছাড়াও lrtest()মধ্যে lmtestপ্যাকেজ। আমি যখন যাচাই করেছিলাম, যদিও anova()'টেস্ট' প্যারামিটারটি "এলআরটি" এ সেট থাকা সত্ত্বেও, সর্বদা অন্য দুটি থেকে কিছুটা আলাদা পি-মান তৈরি করে। anova()আসলে কি কিছু সাবটলি আলাদা …

15 r  anova  likelihood-ratio 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 3 বছর আগে বন্ধ । আমি লসো পদ্ধতিটি ব্যবহার cv.glmnetকরে lambdaএবং glmnetচূড়ান্ত মডেলটি নির্বাচন করার জন্য ফাংশনগুলির সাথে আর এ লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

যদি যেখানে , অর্থাৎ সমস্ত একই শূন্যের র্যান্ডম ভেরিয়েবল একই ভেরিয়েন্স সহ, তারপরেY=∑i=1NX2iY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XiXiX_iY∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). আমি জানি যে চি-স্কোয়ার ডিস্ট্রিবিউশনটি গামা বিতরণের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে, তবে এলোমেলো পরিবর্তনশীল জন্য চি-স্কোয়ার ডিস্ট্রিবিউশন অর্জন করতে পারেনি । কোন সাহায্য, দয়া করে?YYY

15 chi-squared  gamma-distribution 

আমি আমার ডেটাसेटকে তার বর্তমান গড় এবং মানক বিচ্যুতি থেকে একটি টার্গেট গড় এবং একটি লক্ষ্য স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিতে রূপান্তর করার জন্য একটি পদ্ধতি খুঁজছি। মূলত, আমি সঙ্কোচন / প্রসারকে প্রসারিত করতে এবং সমস্ত সংখ্যাকে একটি গড়তে স্কেল করতে চাই। এটি দুটি পৃথক রৈখিক রূপান্তর কাজ করে না, একটি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির …

15 data-transformation  standard-deviation  mean 

গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত অ্যালগরিদমের সাধারণ সেটিংয়ে, আমরা যেখানে বর্তমান পয়েন্ট, হ'ল ধাপের আকার এবং গ্রেডিয়েন্ট এ মূল্যায়ন । এক্স এন η জি আর এ ডি আমি ই এন টি এক্স এন এক্স এনএক্সn + 1= এক্সএন- η। জিr a di e n tএক্সএনএক্সএন+ +1=এক্সএন-η*ছRএকটিঘআমিইএনটিএক্সএনx_{n+1} = x_{n} - \eta * gradient_{x_n}এক্সএনএক্সএনx_nηη\etaছr a …

15 algorithms  optimization 

আমি বায়সিয়ান মডেলটিতে সংক্ষিপ্ত বিরতি সম্পদ ফেরতের মডেল বিতরণে ব্যবহার করতে চাই। আমি বিতরণের জন্য স্বাধীনতার ডিগ্রি (আমার মডেলের অন্যান্য পরামিতি সহ) উভয়ই অনুমান করতে চাই। আমি জানি যে সম্পদের রিটার্নগুলি বেশ অ-সাধারণ, তবে এর বাইরে আমি খুব বেশি জানি না। এই জাতীয় মডেলটিতে স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির জন্য একটি উপযুক্ত, হালকা …

15 distributions  bayesian  modeling  prior 

আমি দুটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি (h2o অটোএমএল ব্যবহার করে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ) এবং আমি ব্যবহার করতে একটি নির্বাচন করতে চাই। আমার নিম্নলিখিত ফলাফল রয়েছে: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 0.312662 aucএবং loglossকলাম ক্রস বৈধতা মেট্রিক্স হয় …

15 model-selection  validation  auc  gini  log-loss 

সেন্সর সংকেতগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করা আমার উদ্দেশ্য। আমার সমাধানটির এখনও অবধি ধারণাটি হ'ল: i) কাঁচা সংকেত থেকে ইঞ্জিনিয়ারিং বৈশিষ্ট্য ii) রিলিফএফ এবং একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতির সাথে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা iii) এনএন, র্যান্ডম ফরেস্ট এবং এসভিএম প্রয়োগ করুন তবে আমি একটি দ্বিধায় পড়েছি in Ii) এবং iii) তে রিলিফএফ বা উইন্ডো …

15 feature-selection  hyperparameter  optimization 

বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণে, নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলটি শ্রেণিবদ্ধ, তবে আমি লিনিয়ার বৈষম্য বিশ্লেষণে স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল হিসাবে কিছু অন্যান্য ধারাবাহিক পরিবর্তনশীল (যেমন আবাসিক স্থিতি: গ্রামীণ, নগর) ব্যবহার করতে পারি?

15 logistic  categorical-data  discriminant-analysis  regression-strategies 

মডেল মূল্যায়নের জন্য বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করার সময়, আমি সর্বদা ভেবেছিলাম যে ব্যাগের বাইরে থাকা নমুনাগুলি সরাসরি পরীক্ষার সেট হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছিল। যাইহোক, এই ক্ষেত্রে দেখা হবে না মনে হচ্ছে, অনুমোদিত নয় এমন scikit-শিখতেBootstrap পদ্ধতির, যা আউট-অফ-ব্যাগ তথ্য উপসেট থেকে প্রতিস্থাপন দিয়ে ছবি আঁকার থেকে টেস্ট সেট নির্মাণের বলে মনে হয়। …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

আসুন আমরা বলি যে আমার কাছে একটি স্পষ্টগত পরিবর্তনশীল রয়েছে যা এ, বি, সি এবং ডি মানগুলি গ্রহণ করতে পারে আমি কীভাবে প্রতিটি এর ফ্রিকোয়েন্সিটির জন্য 10000 এলোমেলো ডেটা পয়েন্ট এবং নিয়ন্ত্রণ তৈরি করতে পারি? উদাহরণ স্বরূপ: এ = 10% বি = 20% সি = 65% ডি = 5% কোনও …

15 random-variable