পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

ইতিমধ্যে জবাব দেওয়া একটি প্রশ্নের অনুসরণ করে ( ওয়ান-লেয়ার ফিড-ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক থেকে ওজনকে গুরুত্ব দেওয়া ) আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে ইনপুটগুলির প্রাসঙ্গিকতা সম্পর্কে অনুমানের সন্ধান করছি। গভীর নেট বিবেচনা করে, যেখানে সুদের আউটপুট নোড থেকে স্তরগুলি পিছনে গিয়ে ইনপুট গুরুত্ব পুনর্গঠন করা কঠিন বা সময় সাপেক্ষ হতে পারে, আমি ভাবছিলাম যে …

14 neural-networks  python  feature-selection  sensitivity-analysis 

ধরা যাক যে আমাদের আকৃতির X (2, 5) এবং আকারের y (2,) রয়েছে এইটা কাজ করে: np.linalg.lstsq(X, y) আমরা কেবলমাত্র এক্সটি আকৃতির (এন, 5) যেখানে এন> = 5 তবে কেন এবং কীভাবে এটি কাজ করবে তা আশা করব? আমরা প্রত্যাশা অনুযায়ী 5 ওজন ফিরে পাই তবে এই সমস্যাটি কীভাবে সমাধান …

14 least-squares  linear-algebra  numpy 

আমি শুনেছি (দুঃখিত একটি পাঠ্যের কোনও লিঙ্ক সরবরাহ করতে পারে না, যা আমাকে বলা হয়েছে) সঠিক অনুমানের পরীক্ষা এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলির জন্য অবশিষ্টাংশের একটি উচ্চ ধনাত্মক কুরটোসিস সমস্যাযুক্ত হতে পারে (এবং এজন্য পরিসংখ্যানগত অনুক্রমের সাথে সমস্যা)। এটি কি সত্য এবং যদি তাই হয় তবে কেন? অবশিষ্টাংশগুলির একটি উচ্চ ধনাত্মক কুর্তোসিসটি …

14 statistical-significance  p-value  assumptions  kurtosis 

এটি একটি অনুশীলন বা পদ্ধতি যা আমার কয়েকজন সহকর্মী অনুসরণ করে regarding লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি তৈরি করার সময় আমি দেখেছি লোকেরা শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি (বা ধ্রুবক ভেরিয়েবলগুলি যা বাইন হয়) তাদের নিজ নিজ ওজনের প্রমাণ (ওও) দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। অনুমিত এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে মনোটোনিক সম্পর্ক স্থাপনের জন্য এটি করা হয় …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

আমি রিগ্রেশন মডেলগুলির বিষয়ে একটি কোর্স নিচ্ছি এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রদানের জন্য প্রদত্ত একটি বৈশিষ্ট্য হ'ল যখন কোনও ইন্টারসেপ্ট অন্তর্ভুক্ত করা হয় তখন অবশিষ্টগুলি সর্বদা শূন্যের সমষ্টি হয়। কেস কেন এই ঘটনাটির জন্য একটি ভাল ব্যাখ্যা সরবরাহ করতে পারে?

14 regression  residuals 

আমি ব্যবসায় এবং অর্থনীতি থেকে স্নাতক যারা বর্তমানে তথ্য ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন (এলআর) এবং তারপরে টাইম সিরিজ অ্যানালাইসিস (টিএস) অধ্যয়নকালে, আমার মনে একটি প্রশ্ন ছড়িয়ে পড়ে। একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং এটিতে লেগ ভেরিয়েবল যুক্ত করার পরিবর্তে (এসিএফ এবং পিএসিএফ ব্যবহার করে নির্ধারিত ল্যাগের ক্রম সহ) কেন …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

প্রশ্ন: পরিবর্তনশীল নির্বাচনের জন্য অন্যের আগে একের ব্যবহার করার সুবিধা / অসুবিধাগুলি কী? ধরুন আমার সম্ভাবনা রয়েছে: যেখানে আমি যেকোনো একটি প্রিয়ার রাখতে পারি: বা: y∼N(Xw,σ2I)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I)wi∼πδ0+(1−π)N(0,100)π=0.9,wi∼πδ0+(1−π)N(0,100)π=0.9, w_i\sim \pi\delta_0+(1-\pi)\mathcal{N}(0,100)\\ \pi=0.9\,, wi∼exp(−λ|wi|)λ∼Γ(1,1).wi∼exp⁡(−λ|wi|)λ∼Γ(1,1). w_i\sim \exp(-\lambda|w_i|)\\ \lambda \sim \Gamma(1,1)\,. 'নিয়মিতকরণ' প্যারামিটারটি বেছে নেওয়ার জন্য বেশিরভাগ ওজন শূন্য এবং গামার আগে জোর দেওয়ার জন্য আমি …

14 bayesian  feature-selection 

বহু-অংশীদার ইভেন্টের জন্য এলোর মতো কোনও সুপরিচিত রেটিং বা র‌্যাঙ্কিং সিস্টেম রয়েছে? উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি সিস্টেম যা রেসিংয়ের বিভিন্ন ধরণের (অটো, ডাউনহিল, ঘোড়া ইত্যাদি) বা অন্যান্য স্বতন্ত্র স্পোর্টস (গল্ফ, উদাহরণস্বরূপ) কে রেট দিতে পারে?

14 ranking  elo 

সমস্ত ইনপুট নোডের জন্য (ব্যাকপ্রোপেশন বা ছাড়াই) কোনও ফিডফর্ডার নেটওয়ার্কের ইনপুট হিসাবে আলাদা বা অবিচ্ছিন্ন নর্মালাইজড মানগুলির চেয়ে বাইনারি মানগুলি (0/1) পছন্দ করার কোনও ভাল কারণ আছে ? অবশ্যই, আমি কেবল ইনপুটগুলি নিয়েই কথা বলছি যা উভয় রূপে রূপান্তরিত হতে পারে; যেমন, আপনি যদি একটি পরিবর্তনশীল বিভিন্ন মান হয় সরাসরি …

14 neural-networks 

আমি অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্স নিচ্ছি এবং বেশ কয়েকটি চেষ্টার পরেও এই প্রশ্নের উত্তর সঠিকভাবে পেতে পারিনি। দয়া করে এটিকে সমাধান করতে সহায়তা করুন, যদিও আমি স্তরটি পেরিয়েছি। ধরা যাক জন শিক্ষার্থী কিছু ক্লাস করেছে এবং ক্লাসটির মধ্যবর্তী পরীক্ষা এবং একটি চূড়ান্ত পরীক্ষা ছিল। আপনি দুটি পরীক্ষায় তাদের স্কোরের …

14 machine-learning  self-study  normalization 

গভীর শিক্ষার এই টিউটোরিয়াল অনুসারে , ওজন ক্ষয় (নিয়মিতকরণ) সাধারণত বায়াস শর্তাবলী প্রয়োগ করা হয় না কেন বি? এর পিছনে তাত্পর্য (অন্তর্দৃষ্টি) কী?

14 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

একটি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি হ'ল একটি প্যারামিটার জন্য একটি অনুমানকারী আনুমানিক মান বিচ্যুতি । θ θσ^( θ)^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta কেন অবশিষ্টাংশগুলির আনুমানিক স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটিকে "রেসিডুয়াল স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি" বলা হয় (উদাহরণস্বরূপ, আর এর summary.lmফাংশনের আউটপুটে ) এবং "রেসিডুয়াল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি" নয়? আমরা এখানে কোন স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি দিয়ে প্যারামিটার অনুমান করব? আমরা কি প্রতিটি …

14 r  standard-error  residuals  terminology 

খুব প্রায়ই যখন আমি নতুন পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি এবং ধারণাগুলি তদন্ত করি, তখন আমি স্কোয়ার পার্থক্য (বা গড় স্কোয়ার ত্রুটি, বা অন্যান্য এপিথের আধিক্য) নিয়ে চলে যাই। যেমন একটি উদাহরণ হিসাবে, পিয়ারসনের আর পয়েন্টগুলি যে রেগ্রেশন লাইন থেকে গড় বর্গক্ষেত্রের পার্থক্যের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়। আনোভা'র জন্য, আপনি স্কোয়ারগুলির যোগফল এবং …

14 normal-distribution 

আমি এসএএস-তে আমার ডেটাতে লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রয়োগ করেছি এবং এখানে আরওসি বক্ররেখা এবং শ্রেণিবিন্যাস টেবিল রয়েছে। আমি শ্রেণিবদ্ধকরণ টেবিলের পরিসংখ্যানগুলির সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করছি তবে রকের বক্ররেখা এবং এর অধীনে অঞ্চলটি কী দেখায় ঠিক তা নিশ্চিত নয়। কোন ব্যাখ্যা ব্যাপকভাবে প্রশংসা করা হবে।

14 regression  logistic  classification  roc 

আমি একাধিক বহিরাগত ভেরিয়েবলগুলি সহ একাধিক সময় সিরিজ আরিমা-মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি পূর্বাভাস পরিচালনা করতে চাই। যেহেতু আমি কোনও পরিসংখ্যান বা আরআইও রাখতে চাই না দক্ষতার তুলনায় যতটা সম্ভব সহজ (তিন মাসের ট্রেন্ডের পূর্বাভাস যথেষ্ট)। আমার 1 নির্ভরশীল সময় সিরিজ এবং 3-5 প্রেডিকটার সময় সিরিজ, সমস্ত মাসিক ডেটা, কোনও …

14 r  time-series  arima