পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

কোমলবুস্ট বলে বুস্ট করার একটি বৈকল্পিক রয়েছে । কোমল বুস্টিং কীভাবে সুপরিচিত অ্যাডাবোস্ট থেকে আলাদা ?

14 machine-learning  boosting 

আমি দুটি বিতরণকে কেএল ডাইভারজেন্সের সাথে তুলনা করছি যা আমাকে একটি মানহীন নম্বর প্রদান করে যা আমি এই পরিমাপটি সম্পর্কে যা পড়েছি তার অনুসারে, একটি অনুমানকে অন্যটিতে রূপান্তরিত করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্যের পরিমাণ। আমার দুটি প্রশ্ন আছে: ক) কেএল ডাইভার্জেন্সকে মাপানোর কোনও উপায় আছে যাতে এটির আরও অর্থবহ ব্যাখ্যা থাকে, …

14 distributions  kullback-leibler  information-geometry 

কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে যদি গ্রাফিক্যাল প্রযুক্তিগুলি বিশেষত বা আরও বেশি কার্যকর হয় তবে আমি আগ্রহী I'm আমার ধারণা, এটি কোভেরিয়েন্স বিশ্লেষণের জন্য অনুসন্ধানের সরঞ্জামগুলির জন্য বা এসইএম মডেল মূল্যায়নের জন্য গ্রাফিকাল ডায়াগনস্টিকের বিভাগে পড়তে পারে। (আমি এখানে সত্যিই পাথ / গ্রাফ ডায়াগ্রামের কথা ভাবছি না))

14 sem  data-visualization 

আমি এই বিখ্যাত উক্তিটি সর্বত্রই দেখছি, তবে প্রতি একক বার জোর দেওয়া অংশটি বুঝতে ব্যর্থ। অভ্যাসগত অনুশীলনের বিষয়টি হিসাবে অভ্যাসগতভাবে একটি অনুমানকে 'প্রত্যাখ্যান' করেন এমন এক ব্যক্তি, যখন তাত্পর্যটি 1% স্তরের বা তার উচ্চতর হয়, তবে অবশ্যই এই জাতীয় সিদ্ধান্তের 1% এর বেশি নয় ভুল হয়ে যাবে। কারণ যখন অনুমানটি …

14 hypothesis-testing  statistical-significance  references  experiment-design  philosophical 

তার "তীব্রতা" বলতে কী বোঝায় (যে কেবল নাল হাইপোথিসিস হিসাবে গৃহীত বিভিন্ন বিভেদগুলিতে কেবল শক্তি কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা হয় না?) এবং এটি সাধারণভাবে পরিসংখ্যান পরীক্ষার সাহিত্যে কীভাবে খাপ খায় তার বিশদ (এবং স্পষ্ট) ব্যাখ্যা দিতে পারেন?

14 hypothesis-testing  statistical-significance 

আমি জিএলএমগুলিতে কোন বিতরণগুলি ব্যবহার করব তা শিখার চেষ্টা করেছি এবং সাধারণ বিতরণ কখন ব্যবহার করব তা নিয়ে আমি একটু বিস্মিত হয়েছি। আমার পাঠ্যপুস্তকের একটি অংশে এটি বলে যে পরীক্ষার স্কোর মডেলিংয়ের জন্য একটি সাধারণ বিতরণ ভাল হতে পারে। পরবর্তী অংশে, এটি জিজ্ঞাসা করে যে কোনও গাড়ি বীমার দাবি মডেল …

14 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

আমি ধরুন অংশগ্রহণকারী, প্রতি যাদের একটি প্রতিক্রিয়া দেয় 20 বার, 10 তবে এক শর্তে এবং অন্য 10। আমি প্রতিটি শর্তে তুলনা করে একটি রৈখিক মিশ্র প্রভাবগুলির মডেল ফিট করি । প্যাকেজটি ব্যবহার করে এই পরিস্থিতি অনুকরণ করে এমন একটি পুনরায় উত্পাদনযোগ্য উদাহরণ এখানে রয়েছে :NNNYYYYওয়াইYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

কাগল এর প্রতিযোগিতা পোর্তো সেগুরোর নিরাপদ ড্রাইভার ভবিষ্যদ্বাণী মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে নরমালাইজড গিনি স্কোরকে ব্যবহার করে এবং এটি এই পছন্দের কারণ সম্পর্কে আমাকে কৌতূহলযুক্ত করে তুলেছে । মূল্যায়নের জন্য এটুসির মতো সর্বাধিক মেট্রিকের পরিবর্তে সাধারণ গিনি স্কোর ব্যবহারের সুবিধা কী কী?

14 classification  auc  model-evaluation  gini 

সুতরাং, আমরা জানি যে গ্রিড অনুসন্ধানের চেয়ে এলোমেলো অনুসন্ধানগুলি আরও ভাল কাজ করে, তবে একটি সাম্প্রতিক পদ্ধতির ব্যয়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশন (গাউসিয়ান প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করে)। আমি উভয়ের মধ্যে একটি তুলনা সন্ধান করেছি, এবং কিছুই পাইনি। আমি জানি যে স্ট্যানফোর্ডের সিএস 231n এ তারা কেবল এলোমেলো অনুসন্ধানের কথা উল্লেখ করেছে, তবে সম্ভবত তারা …

14 bayesian  hyperparameter 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

বেনজামিনী এবং হচবার্গের (1995) পদ্ধতিটি আসলে মিথ্যা আবিষ্কারের হারকে (এফডিআর) নিয়ন্ত্রণ করে কেন তা বোঝানোর একটি সহজ উপায় আছে? এই পদ্ধতিটি এত মার্জিত এবং কমপ্যাক্ট এবং তবুও কেন এটি স্বাধীনতার অধীনে কাজ করে তার প্রমাণ (তাদের 1995 এর পেপারের পরিশিষ্টে প্রদর্শিত হচ্ছে) খুব অ্যাক্সেসযোগ্য নয়।

14 intuition  false-discovery-rate  teaching 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশনে ইন্টারসেপ্ট মডেলটির সাথে বা ছাড়াই পার্থক্যটি বুঝতে পছন্দ করি তাদের মধ্যে কোন পার্থক্য আছে কি তা ছাড়া বাধা সহগের সাথে বেসলাইন গ্রুপের তুলনায় লগ (বিজোড় অনুপাত) বিবেচনা করে এবং বিরতি ছাড়াই তারা লগ (প্রতিক্রিয়া) বিবেচনা করে? আমি যা দেখেছি উভয় ক্ষেত্রে সহগগুলি একই রকম রয়েছে তবে তা …

14 regression  logistic  interpretation  model  intercept 

নিম্নলিখিত শর্তগুলির লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রসঙ্গে আপনার অর্থের পার্থক্য সম্পর্কে আমি সত্যিই বিভ্রান্ত হয়েছি: চ পরিসংখ্যান স্কোয়ার অবশিষ্ট স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি আমি এই ওয়েবটিটি পেয়েছি যা রৈখিক প্রতিরোধের সাথে জড়িত বিভিন্ন পদগুলিতে আমাকে দুর্দান্ত অন্তর্দৃষ্টি দিয়েছে, তবে উপরে বর্ণিত শর্তগুলি দেখতে অনেকটা দেখতে (যতদূর আমি বুঝতে পারি)। আমি যা পড়েছি এবং কী …

14 linear-model  nonlinear-regression  linear  f-statistic 

দ্বিপদী র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস ব্যবধানের সূত্রটি (আনুমানিক বা সঠিক) কী? ধরে , এবং আমরা পালন Y (থেকে টানা ওয়াই )। এন পরিচিত হয়।Y∼Binom(n,p)Y∼Binom(n,p)Y \sim \mathsf{Binom}(n, p)yyyYYYnnn আমাদের লক্ষ্য হ'ল থেকে নতুন অঙ্কনের জন্য 95% পূর্বাভাস অন্তর্ভুক্তি অর্জন ।YYY বিন্দু অনুমান , যেখানে P = Ynp^np^n\hat{p} । জন্য একটি কনফিডেন্স ব্যবধান …

14 confidence-interval  binomial  prediction-interval 

সেখানে জরিপগুলি (বলুন, গ্যালাপ) জনসংখ্যার আকারের তুলনায় কিছু অযৌক্তিকভাবে কম সংখ্যক লোকের নমুনা (উদাহরণস্বরূপ, কয়েক লক্ষ লোকের মধ্যে এক হাজার মানুষ)। এখন, আমার কাছে, জনসংখ্যার পরিসংখ্যান অনুমান করার মাধ্যম হিসাবে জনসংখ্যার নমুনা তৈরি করা তখন বোধগম্য হয় যখন আপনার কাছে নমুনাগুলি জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্বকারী (বা একইভাবে, অন্যান্য নমুনার ) বিশ্বাস করার …

14 sampling  sample-size