পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি জানি যে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি হাইপারপ্লেন আবিষ্কার করে যা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি পৃথক করে। আমি আরও জানি যে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনগুলি সর্বোচ্চ মার্জিনের সাথে হাইপারপ্লেনটি সন্ধান করে। আমার প্রশ্ন: লজিস্টিক রিগ্রেশন (এলআর) এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের (এসভিএম) মধ্যে পার্থক্য কি এলআর এমন কোনও হাইপারপ্লেন খুঁজে পায় যা প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি পৃথক …

14 machine-learning  classification  svm  data-mining 

আমি কিছুটা বিভ্রান্ত: কীভাবে ক্যারেটের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত মডেলের ফলাফলগুলি মূল প্যাকেজের মডেল থেকে আলাদা হতে পারে? আমি পড়েছি ক্যারেট প্যাকেজ সহ র‌্যান্ডমফোরেস্টের ফাইনালমোডেল ব্যবহারের পূর্বাভাসের পূর্বে প্রিপ্রোসেসিং প্রয়োজন কিনা? তবে আমি এখানে কোনও প্রাকপ্রসেসিং ব্যবহার করি না। আমি ক্রেট প্যাকেজ ব্যবহার করে এবং বিভিন্ন মাতুর মানগুলির জন্য টিউন করে বিভিন্ন …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

আমার কাছে সাধারণীকরণযোগ্য রৈখিক মডেল রয়েছে যা একটি গাউসীয় বিতরণ এবং লগ লিঙ্ক ফাংশন গ্রহণ করে। মডেলটি ফিট করার পরে, আমি অবশিষ্টাংশগুলি যাচাই করি: কিউকিউ প্লট, রেসিডুয়ালগুলি বনাম পূর্বাভাসিত মান, অবশিষ্টাংশের হিস্টোগ্রাম (স্বীকৃতি প্রদানের কারণে যে সতর্কতা প্রয়োজন) needed সবকিছু দেখতে সুন্দর লাগছে। এটি মনে হয় (আমার কাছে) মনে হয় …

14 regression  generalized-linear-model  link-function 

উইকিপিডিয়া বা ওল্ফ্রাম ম্যাথওয়ার্ল্ডে ট্যান্টাইল বা মধ্যস্থতার জন্য আমি কোনও সংজ্ঞা পেতে পারি না, তবে নীচের ব্যাখ্যাটি বেলকো, ডি এবং মালা, আই। (২০১২) এ দেওয়া হয়েছে, " আয়ের বিতরণের মডেলিংয়ের সময় এল-মুহুর্ত পদ্ধতির প্রয়োগ চেক প্রজাতন্ত্রে ", অস্ট্রিয়ার পরিসংখ্যান জার্নাল , 41 (2), 125–132। মিডিয়ামটি হ'ল একটি ( (নমুনা) ট্যান্টাইলের …

14 descriptive-statistics  quantiles  median  average  partial-moments 

আমি স্যাট স্কোর এবং পরিবার / নৃতাত্ত্বিক পটভূমির বিরুদ্ধে কলেজে গ্রহণযোগ্যতার একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন চালিয়েছিলাম। তথ্য কাল্পনিক। এটি পূর্বের প্রশ্নের উত্তর, ইতিমধ্যে উত্তর on প্রশ্নটি সরলতার জন্য এসএটি স্কোরগুলি একপাশে রেখে যখন প্রতিকূল অনুপাতের সমাবেশ এবং ব্যাখ্যায় আলোকপাত করে। ভেরিয়েবলগুলি Accepted(0 বা 1) এবং Background("লাল" বা "নীল")। আমি ডেটা সেট …

14 r  regression  logistic 

মনে করুন আপনার আটজন রানার রেস চালাচ্ছেন; বলুন যে তাদের পৃথক রান সময়গুলির বিতরণ সাধারণ এবং প্রতিটিটির অর্থ 111111 সেকেন্ড। রানার একের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি হ'ল ক্ষুদ্রতম, দ্বিতীয় দ্বিতীয় বৃহত্তম, তৃতীয় বৃহত্তম, ইত্যাদি, এবং আটটি বৃহত্তম। দুটি প্রশ্ন আমাকে বিভ্রান্ত করছে: (1) প্রথমটি সর্বশেষকে পরাজিত করার সম্ভাবনা কী এবং (২) দৌড় …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

ধরা যাক আমি 2-স্তরযুক্ত স্ট্যাকড অটোরকোডার এবং 2-স্তরগুলির নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির জন্য একটি অ্যালগরিদম লিখছি। তারা কি একই জিনিস বা পার্থক্য? আমি যা বুঝতে পারি তা হ'ল আমি যখন একটি স্ট্যাকড অটোরকোডার তৈরি করি তখন আমি স্তর দ্বারা স্তর তৈরি করতাম। নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য, আমি নেটওয়ার্কের সমস্ত পরামিতিগুলিকে আরম্ভ করব …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders 

প্রশ্ন: একটি ডিরিচলেট প্রক্রিয়া ব্যবহার করে ক্লাস্টার ডেটার মানক উপায় কী? গিবস ব্যবহার করার সময় নমুনা দেওয়ার সময় ক্লাস্টার উপস্থিত হয় এবং স্যাম্পলিংয়ের সময় অদৃশ্য হয়ে যায়। তদুপরি, উত্তরোত্তর বিতরণ ক্লাস্টার রিলেবিলিংয়ের জন্য অচলতর হওয়ায় আমাদের একটি সনাক্তকরণের সমস্যা রয়েছে। সুতরাং, আমরা বলতে পারি না যে কোন ব্যবহারকারীর ক্লাস্টার আসলে …

14 bayesian  clustering  mcmc  dirichlet-process  identifiability 

আমি কেবল জিজ্ঞাসা করতে চেয়েছিলাম যে আপনার মতে কোনটি বুটস্ট্র্যাপের সর্বোত্তম উপলব্ধ বইগুলি আছে out এর দ্বারা আমি অগত্যা কেবল এটির বিকাশকারীদের দ্বারা লিখিত একটিকে বোঝাতে চাই না। আপনি কি দয়া করে নীচের মানদণ্ডগুলি জুড়ে বুটস্ট্র্যাপের জন্য উপযুক্ত পাঠ্যপুস্তকটি নির্দেশ করতে পারেন? প্রযুক্তির জন্য দার্শনিক / জ্ঞানতাত্ত্বিক ভিত্তি যা প্রয়োগযোগ্যতা, …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

আমি বর্ণিত হিসাবে কিউ-লার্নিং বাস্তবায়ন করেছি, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf আনুমানিক করার জন্য। প্রশ্ন (এস, এ) আমি নীচের মতো একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কাঠামো ব্যবহার করি, অ্যাক্টিভেশন সিগময়েড অ্যাকশন নিউরনগুলির জন্য ইনপুটগুলি, ইনপুটগুলির সংখ্যা +1 (সমস্ত ইনপুট 0-1 স্কেলড) আউটপুট, একক আউটপুট। কিউ-মূল্য এম লুকানো স্তরগুলির এন নম্বর। অন্বেষণের পদ্ধতিটি এলোমেলোভাবে 0 <র্যান্ড () …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

আমরা যখন বলি, প্রত্যাবর্তন করতে বিরুদ্ধে এক্স , আমরা মানে যে এক্স স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের এবং Y নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হয়? যেমন Y = a X + b ।ওয়াইওয়াইYএক্সএক্সXএক্সএক্সXওয়াই= একটি এক্স+ খওয়াই=একটিএক্স+ +খY =aX + b

14 regression  terminology 

আমি বর্তমানে "ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ" (পিসিএ যতদূর আমি বলতে পারি) এর জন্য একটি স্লাইড সেট দিয়ে যাচ্ছি through এতে "ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের মৌলিক উপপাদ্য" উদ্ভূত হয় যা দাবি করে যে বিশ্লেষণ ( ) এ যাওয়া তথ্যের পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সকে ফ্যাক্টর লোডিংয়ের ( এ ) ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে :RR\bf …

14 pca  factor-analysis  terminology  definition 

F1- স্কোর নির্ভুলতা এবং পুনর্বিবেচনার সুরেলা মাধ্যম। স্মরণার্থের y- অক্ষগুলি সত্যিকারের ধনাত্মক হার (এটিও প্রত্যাহারযোগ্য)। সুতরাং, একসময় শ্রেণিবদ্ধীদের কম স্মরণ হতে পারে তবে খুব উচ্চতর এউসি থাকতে পারে, এর অর্থ কী? এওসি এবং এফ 1-স্কোরের মধ্যে পার্থক্য কী?

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

উইকিপিডিয়া থেকে উদ্ধৃতি: পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ অনুমানকারী বা অ্যাসিম্পটোটিক্যালি সুসংগত অনুমানক একটি অনুমানকারী — একটি পরামিতি estima হিসাবের হিসাবের গণনা করার নিয়ম used যেটি ব্যবহার করা ডেটার পয়েন্টের সংখ্যা অনির্দিষ্টকালের জন্য বৃদ্ধি পায়, ফলস্বরূপ অনুমানের ক্রমটি সম্ভাবনাতে রূপান্তরিত হয় θ ^ * ।θ∗θ∗θ^*θ∗θ∗θ^* এই বিবৃতিটি সুনির্দিষ্ট করার জন্য let θ∗θ∗\theta^* …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

অসম বৈকল্পের জন্য ওয়েলচ টি-টেস্টে (ওয়েলচ – সাটারথওয়েট বা ওয়েলচ-অ্যাস্পিন নামেও পরিচিত) সাধারণত স্বাধীনতার অ-পূর্ণসংখ্যার ডিগ্রি অর্জন করে । পরীক্ষার ফলাফলের প্রতিবেদন করার সময় এই ডিগ্রি স্বাধীনতার কীভাবে উদ্ধৃত করা উচিত? "বিভিন্ন উত্স অনুসারে * স্ট্যান্ডার্ড টি টেবিলগুলির সাথে পরামর্শ করার আগে নিকটতম পূর্ণসংখ্যার সাথে সংশ্লেষ করা প্রচলিত" - যা …

14 t-test  degrees-of-freedom  reporting