পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আপনি যদি লিনিয়ার মডেল বা একটি মিশ্র মডেল ফিট করেন তবে বিভিন্ন শ্রেণীর বা নামমাত্র ভারিবেলে রূপান্তর করতে বিভিন্ন ধরণের কোডিং পাওয়া যায় যার জন্য পরামিতিগুলি অনুমান করা হয়, যেমন ডামি কন্ডিং (আর ডিফল্ট) এবং এফেক্টস কোডিং। আমি শুনেছি ইফেক্টস কোডিং (কখনও কখনও বিচ্যুতি বা বিপরীতে কোডিং বলা হয়) পছন্দ …

14 regression  mixed-model  categorical-data  contrasts  categorical-encoding 

এটি পরিষ্কারভাবে সংজ্ঞা বা সম্মেলনের বিষয় এবং প্রায় কোনও ব্যবহারিক গুরুত্বের বিষয় নয়। যদি এর প্রথাগত মান 0.05 তে সেট করা থাকে তবে 0.0500000000000 এর একটি পি মান ... পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ বলে বিবেচিত হয় বা না? পরিসংখ্যানগত তাত্পর্যকে সংজ্ঞায়িত করার নিয়মটি সাধারণত p < α বা p ≤ α ??αα\alphapপিpp<αp<αp …

14 hypothesis-testing  statistical-significance  definition 

এই প্রশ্নের দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে আমি ভাবছি যে খুব ছোট সংক্ষিপ্ত পাঠগুলির বৃহত সংগ্রহের জন্য টপিক মডেলগুলিতে কোনও কাজ করা হয়েছে কিনা। আমার স্বজ্ঞাততা হ'ল এই জাতীয় মডেলগুলির জন্য টুইটারের একটি প্রাকৃতিক অনুপ্রেরণা হওয়া উচিত। তবে কিছু সীমিত পরীক্ষা-নিরীক্ষার থেকে দেখে মনে হচ্ছে স্ট্যান্ডার্ড টপিক মডেলগুলি (এলডিএ ইত্যাদি) এই জাতীয় …

14 references  text-mining  topic-models  natural-language 

আমি আমার প্রকল্পের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য স্পটফায়ার (এস ++) ব্যবহার করছি এবং একটি বৃহত ডেটা সেটের জন্য আমাকে বহু-জাতীয় লজিস্টিক রিগ্রেশন চালাতে হবে। আমি জানি সেরা অ্যালগরিদমটি ম্লগিত হত তবে দুর্ভাগ্যক্রমে এটি এস ++ এ উপলব্ধ নয়। তবে, এই প্রতিরোধের জন্য আমার কাছে গ্ল্যাম অ্যালগরিদম ব্যবহার করার বিকল্প রয়েছে। আমি …

14 generalized-linear-model  logistic 

আমি কম্পিউটার বিজ্ঞানে স্নাতক ছাত্র। আমি একটি গবেষণা প্রকল্পের জন্য কিছু অনুসন্ধানী ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ করছি doing আমার সহকর্মীরা (যারা প্রকল্পের নেতৃত্ব দিচ্ছেন) এসপিএসএস ব্যবহার করে, যখন আমি আর ব্যবহার করতে পছন্দ করি। যতক্ষণ না আমরা দুটি স্ট্যাটিস্টিকাল প্যাকেজগুলির মধ্যে একটি প্রধান তাত্পর্য আবিষ্কার করি ততক্ষণ এটি বিবেচনা করে না। আমরা …

14 r  spss  factor-analysis 

পরিবর্তনশীল সংখ্যক বৈশিষ্ট্য সহ ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য কিছু পদ্ধতি কী কী? উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি সমস্যা বিবেচনা করুন যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট x এবং y পয়েন্টের ভেক্টর এবং আমাদের প্রতিটি দৃষ্টান্তের জন্য একই পয়েন্টের সংখ্যা নেই। আমরা কি প্রতিটি জোড় x এবং y পয়েন্টের বৈশিষ্ট্য হিসাবে বিবেচনা করতে পারি? বা আমাদের …

14 machine-learning  missing-data 

আমি প্রতি বছর 107 টি পর্যবেক্ষণ করে 10 বছরের সময়কালে (1997-2006) স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের সেট থেকে দ্বন্দ্বের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) মডেল করতে বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন চালাতে চাই। আমার স্বতন্ত্ররা হলেন: ভূমির অবক্ষয় (2 ধরণের অবক্ষয়ের জন্য শ্রেণিবদ্ধ); জনসংখ্যা বৃদ্ধি (0- না; 1-হ্যাঁ); জীবিকার তাগিদে (0 - টাইপ ওয়ান; 1 …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

পরের সপ্তাহে আমাদের বাড়ির একটি স্থানীয় স্কুল থেকে একটি ইন্টার্ন রয়েছে। তার সংক্ষিপ্ত ইন্টার্নশিপের পিছনে ধারণাটি আসল বিশ্ব কীভাবে কাজ করে এবং নির্দিষ্ট কাজগুলি কীভাবে ডিল করে, প্রতিদিনের কাজটি কেমন দেখায় ইত্যাদি সম্পর্কে ধারণা পাওয়া to এখন আমি অবাক হয়েছি, পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং সম্পর্কে এমন একটি বাচ্চা কি বলতে …

14 machine-learning  teaching 

একটি সুপারিশকারী সিস্টেম বিভিন্ন ব্যবহারকারীর রেটিংয়ের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে পরিমাপ করবে এবং কোনও আগ্রহী আইটেম যা তার পক্ষে আগ্রহী হতে পারে সে সম্পর্কে একটি সুপারিশ প্রদান করবে। তবে, সময়ের সাথে সাথে রুচিগুলি পরিবর্তন হয় তাই পুরানো রেটিংগুলি বর্তমান পছন্দগুলি এবং তার বিপরীতে প্রতিফলিত না করে । আপনি একবার কোনও বইতে …

14 recommender-system 

অ্যালজেব্রিক জ্যামিতি এবং পরিসংখ্যান লার্নিং থিওরি বইয়ের প্রথম অধ্যায়ে যা বিভিন্ন কার্যকরী স্থানে অনুমানের রূপান্তর সম্পর্কে কথা বলেছে, তাতে উল্লেখ করা হয়েছে যে বায়েসীয় অনুমানটি শোয়ার্জ বন্টন টোপোলজির সাথে মিল রয়েছে, যেখানে সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমানটি সুপার-আদর্শ টপোলজির সাথে মিল রয়েছে (7 পৃষ্ঠায়): উদাহরণস্বরূপ, সুপার-নর্ম, LpLpL^p নরম, হিলবার্ট স্পেসের দুর্বল টপোলজি …

14 bayesian  maximum-likelihood  statistical-learning 

একসাথে সময় সিরিজের তুলনা করার জন্য আমি গতিশীল টাইম ওয়ার্পিংয়ের পরিমাপটি উপলব্ধি করার চেষ্টা করছি। আমার কাছে তিনটি টাইম সিরিজের ডেটাসেট রয়েছে: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, 0.000689084895259, 0.000487983408564, 0.000224744353298, 0.000416449765747, 0.000308388157895, 0.000198906016907, 0.000179549331179, 9.06289650172e-05, 0.000253506844685, 0.000582896161212, 0.000386473429952, 0.000179839942451, …

14 r  time-series  clustering 

অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, উদাহরণস্বরূপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সংখ্যার সাথে মোকাবিলা করার আশা করে। সুতরাং, যখন আপনার একটি শ্রেণিবদ্ধ ডেটা থাকবে, আপনার এটি রূপান্তর করতে হবে। শ্রেণিবদ্ধ দ্বারা আমার অর্থ, উদাহরণস্বরূপ: গাড়ির ব্র্যান্ডস: অডি, বিএমডাব্লু, শেভ্রোলেট ... ব্যবহারকারীর আইডি: 1, 25, 26, 28 ... যদিও ব্যবহারকারী আইডিগুলি সংখ্যা, তারা কেবলমাত্র লেবেল, …

14 machine-learning  many-categories 

এই প্রশ্নটি এখানে জিজ্ঞাসিত ব্যক্তির থেকে উত্থাপিত মুহুর্ত উত্পাদনকারী ফাংশনগুলি (এমজিএফ) সম্পর্কে উত্থিত হয়। ধরা যাক একটি সীমিত শূন্য-গড় র্যান্ডম পরিবর্তনশীল যা মান গ্রহণ করে এবং এর এমজিএফ হতে দেয়। প্রমাণ হিসাবে ব্যবহৃত একটি সীমা থেকে , আমাদের কাছে রয়েছে যেখানে ডান দিকটি এমজিএফ হিসাবে স্বীকৃত স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি সহ একটি …

14 probability  probability-inequalities  mgf 

আমার অপ্টিমাইজেশান ফাংশনের জন্য উপযুক্ত একটি সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশন লাইব্রেরি চয়ন করার জন্য কোনও প্রস্তাবনা? আমি ক) কমিয়ে দিচ্ছি) রৈখিক সাম্যতা এবং অসমতার সীমাবদ্ধতার সাথে অ-লিনিয়ার ফাংশন এবং ii) ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট এবং হেসিয়ান উপলব্ধ। যদি এটি সহায়তা করে তবে আমি যে ফাংশনটি কম করছি তা হ'ল কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্স । কনস্ট্রোপটিম কেবলমাত্র …

14 r  optimization  software 

আমি একটি বিদ্যমান পূর্বাভাস অ্যালগরিদম পুনরুত্পাদন করার চেষ্টা করছি, যা অবসরপ্রাপ্ত গবেষক দ্বারা হস্তান্তরিত। প্রথম পদক্ষেপটি একটি ওয়েবেল বিতরণে কিছু পর্যবেক্ষণ করা ডেটা ফিট করা, একটি আকার এবং স্কেল অর্জন করা যা ভবিষ্যতের মানগুলির পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহৃত হবে। আমি এটি করতে আর ব্যবহার করছি। এখানে আমার কোডের একটি উদাহরণ রয়েছে: …

14 distributions  curve-fitting