পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি গুগল, উইকিপিডিয়া, গুগল স্কলার এবং আরও অনেক কিছুতে অনুসন্ধান করেছি, তবে আমি অটেনকোডারগুলির উত্স খুঁজে পাইনি। সম্ভবত এটি সেই ধারণাগুলির মধ্যে একটি যা খুব ধীরে ধীরে বিকশিত হয়েছিল, এবং একটি স্পষ্ট সূচনা পয়েন্টটি খুঁজে পাওয়া অসম্ভব, তবে তবুও আমি তাদের বিকাশের মূল পদক্ষেপগুলির এক ধরণের সংক্ষিপ্তসার সন্ধান করতে চাই। …

14 neural-networks  autoencoders  history 

আমি পদ্ধতি এবং এটি নিয়ন্ত্রণ করে তা বুঝতে পারি। সুতরাং একাধিক তুলনার জন্য বিএইচ পদ্ধতিতে সমন্বিত পি-মানের সূত্রটি কী? ঠিক এখনই বুঝতে পেরেছি আসল বিএইচ সামঞ্জস্যিত পি-মান তৈরি করে নি, কেবল (অ) প্রত্যাখ্যান শর্তটি সামঞ্জস্য করেছে: https://www.jstor.org/stable/2346101 । গর্ডন স্মিথ ২০০২ সালে অ্যাডজাস্টেড বিএইচ পি-মানগুলি প্রবর্তন করেছিলেন, সুতরাং প্রশ্নটি এখনও …

14 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

আমি জানতে চাই যে নীচে বর্ণিত প্রক্রিয়াটি বৈধ / গ্রহণযোগ্য এবং কোনও ন্যায়সঙ্গত উপলব্ধ কিনা। ধারণা: তদারকি করা অ্যালগরিদমগুলি ডেটা সম্পর্কে অন্তর্নিহিত কাঠামো / বিতরণকে ধরে নেয় না। দিনের শেষে তারা অনুমানের ফলাফল নির্ধারণ করে। আমি আশা করি কোনওভাবেই অনুমানের অনিশ্চয়তা মেটানোর জন্য। এখন, এমএল মডেল বিল্ডিং প্রক্রিয়া সহজাতভাবে এলোমেলো …

14 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

আমি কার্যকারিতা সম্পর্কে যা করছি কিছু সাহিত্য পর্যালোচনাতে অপারেটরটি সর্বত্র দেখেছি উদাহরণস্বরূপ, এই উইকিপিডিয়া প্রবেশ )। তবে আমি এই অপারেটরের একটি আনুষ্ঠানিক এবং সাধারণ সংজ্ঞা পাই না।ঘও ( এক্স )do(x)do(x) কেউ আমাকে এই সম্পর্কে একটি ভাল রেফারেন্স নির্দেশ করতে পারেন? আমি একটি বিশেষ পরীক্ষায় এর ব্যাখ্যার চেয়ে একটি সাধারণ সংজ্ঞায় …

14 references  causality  definition 

2 টি নমুনা কেএস পরীক্ষার ব্যাখ্যাটি বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে, এবং এটি 2 টি গ্রুপের মধ্যে নিয়মিত টি টেস্টের থেকে কীভাবে আলাদা। আসুন বলুন যে আমার কাছে পুরুষ এবং মহিলারা কিছু কাজ করে এবং আমি সেই কাজটি থেকে কিছু স্কোর সংগ্রহ করি। আমার চূড়ান্ত লক্ষ্য পুরুষ ও স্ত্রীলোকরা সেই …

14 distributions  t-test  interpretation  kolmogorov-smirnov 

Ditionতিহ্যগতভাবে আমরা দ্রাঘিমাংশীয় তথ্য মডেল করতে মিশ্র মডেল ব্যবহার করি, যেমন ডেটা: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 আমরা বিভিন্ন ব্যক্তির জন্য র্যান্ডম ইন্টারসেপ্ট বা opeাল …

14 machine-learning  data-transformation  random-forest  panel-data  large-data 

আমি জানি যে জেনারাইজড অ্যাডিটিভ মডেলগুলির জন্য আরআর গাম এবং এমজিসিভি লাইব্রেরি রয়েছে। তবে পাইথন ইকোসিস্টেমে তাদের প্রতিযোগীগুলি খুঁজে পেতে আমার অসুবিধা হচ্ছে (স্ট্যাটাসমডেলগুলির স্যান্ডবক্সে কেবল প্রোটোটাইপ রয়েছে)। বিদ্যমান পাইথন লাইব্রেরি সম্পর্কে কি কেউ সচেতন? কে জানে বিজ্ঞান-শিখতে অবদান রাখার / অবদান রাখার এটি একটি ভাল প্রকল্প হতে পারে।

14 gam 

রিজ রিগ্রেশনে, উদ্দেশ্যমূলক কার্যকারিতা হ্রাস করা উচিত: RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. এটিকে ল্যাঞ্জরেঞ্জ গুণক পদ্ধতি ব্যবহার করে অনুকূলিত করা যেতে পারে? নাকি তা সরাসরি পার্থক্য?

14 regression  regularization  ridge-regression 

প্রসঙ্গ : আমি তাই আমি ব্যবহার করছি একটি scatterplot যে স্থিতিমাপ বলে মনে হচ্ছে না একটি রেখা আঁকা করতে চাই, geom_smooth()এ ggplotমধ্যে R। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রত্যাবর্তন করে geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

আমি থম্পসন স্যাম্পলিং এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে অক্ষম । আমি মাল্টি আর্ম ব্যান্ডিট সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং উচ্চ আত্মবিশ্বাসের বাউন্ড অ্যালগরিদম পড়ার পরে, অনেক পাঠ্যে পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল যে থম্পসন স্যাম্পলিং ইউসিবির চেয়ে আরও ভাল অভিনয় করে। থম্পসন স্যাম্পলিং সাধারণ ব্যক্তির বা সাধারণ ভাষায় কী? আরও বোঝার জন্য …

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

আমি কোনও ব্যবহারকারীর কাছে সিনেমার প্রস্তাব দেওয়ার জন্য একটি গতিশীল মডেলটি বাস্তবায়নের সন্ধান করছি। প্রতিবার ব্যবহারকারী কোনও সিনেমা দেখলে বা এটি রেট করে তার সুপারিশটি আপডেট করা উচিত। এটিকে সহজ রাখতে আমি দুটি কারণ বিবেচনায় নেওয়ার চিন্তা করছি: ব্যবহারকারীর দ্বারা অন্যান্য চলচ্চিত্রের অতীত রেটিং যে সময় ব্যবহারকারী নির্দিষ্ট কিছু সিনেমা …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেলটির আউটপুট অংশ হিসাবে, নাল এবং অবশিষ্টাংশ বিচ্যুতি মডেল মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। আমি প্রায়শই এই পরিমাণগুলির জন্য সূত্রগুলিকে স্যাচুরেটেড মডেলের লগ সম্ভাবনার শর্তে দেখি, উদাহরণস্বরূপ: /stats//a/113022/22199 , লজিস্টিক রিগ্রেশন: কীভাবে একটি স্যাচুরেটেড মডেল পাবেন? স্যাচুরেটেড মডেল, যতদূর আমি এটি বুঝতে পারি, এমন মডেল যা পর্যবেক্ষণ করা প্রতিক্রিয়াটিকে …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

আমার অন্যান্য প্রশ্নের দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে একটি ফাংশন এর সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনের (পিডিএফ) মোড কীভাবে খুঁজে পায় ?চ( এক্স )f(x)f(x) এর জন্য কি কোনও "কুক-বুক" পদ্ধতি আছে? স্পষ্টতই, এই কাজটি প্রথমে যতটুকু মনে হয় তার চেয়ে অনেক বেশি কঠিন।

14 pdf  function  mode  shortest-half 

আমি নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি করেছি: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) তারপরে আমি চূড়ান্ত মডেল তৈরি করতে আউটপুটটি ব্যবহার করেছি: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 …

14 r  probability  logistic 

ভারী- এবং দীর্ঘ-লেজযুক্ত বিতরণ সম্পর্কে পড়া থেকে, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে সমস্ত দীর্ঘ-লেজযুক্ত বিতরণগুলি ভারী-লেজযুক্ত , তবে সমস্ত ভারী-লেজযুক্ত বিতরণগুলি দীর্ঘ-লেজযুক্ত নয় । কেউ দয়া করে একটি উদাহরণ প্রদান করতে পারে: একটি অবিচ্ছিন্ন, প্রতিসম, শূন্য-মধ্যম ঘনত্ব ফাংশন যা দীর্ঘ-লেজযুক্ত একটি অবিচ্ছিন্ন, প্রতিসম, শূন্য-ঘনত্বের ক্রিয়া যা ভারী-লেজযুক্ত তবে দীর্ঘ-লেজযুক্ত নয় সুতরাং …

14 distributions  heavy-tailed