পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

বিশপ এর মেশিন লার্নিংয়ের বইয়ে, এটি একটি বহুবচনীয় ফাংশনটিকে ডেটা পয়েন্টগুলির একটি সেটে বক্ররেখা-ফিটিংয়ের সমস্যা নিয়ে আলোচনা করেছে। এমটি বহুবর্ষের জন্য লাগানো অর্ডার হোক। এটি যে হিসাবে জানায় আমরা দেখতে পাই যে এম বাড়ার সাথে সাথে সহগের পরিমাণগুলি সাধারণত আরও বড় হয়। বিশেষত এম = 9 বহুবর্ষের জন্য, গুণাগুণগুলি বড় …

13 regression  least-squares  curve-fitting  polynomial 

দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং আমরা তাদের "পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ" গণনা করতে পারি এই দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের মধ্যে সেরা ফিটের লাইন তৈরি করতে পারি। আমার প্রশ্ন কেন?η গξξ\xiηη\etaগগc 1) এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি রয়েছে, এবং যা সবচেয়ে খারাপ উপায়ে নির্ভর করে, যেমন এবং এই থাকা সত্ত্বেও । যদি কেউ কেবল রৈখিক প্রতিরোধের পাশাপাশি …

13 regression 

ফিডফোরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্কে সংযোগের ওজন সূচনা করার সময়, শিখনের অ্যালগরিদমটি ভাঙতে সক্ষম হবে না এমন কোনও প্রতিসাম্য এড়াতে এলোমেলোভাবে এগুলি শুরু করা গুরুত্বপূর্ণ। আমি বিভিন্ন স্থানে যে সুপারিশটি দেখেছি (যেমন টেনসরফ্লো এর এমএনআইএসটি টিউটোরিয়ালে ) q q of এর স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ব্যবহার করে ছাঁটাই করা সাধারণ বিতরণ ব্যবহার করা হয় …

13 neural-networks  backpropagation  weights  truncated-normal 

আমি সম্প্রতি ন্যান্সি রেড, বার্ডার্ফ-নিলসন, রিচার্ড কক্স এবং হ্যাঁ, ঘন ঘন দৃষ্টান্তের "শর্তসাপেক্ষ অনুমান" ধারণা সম্পর্কে কিছুটা রোনাল্ড ফিশারের কিছু পুরানো কাগজপত্র পর্যালোচনা করেছি, যার অর্থ এই যে উপস্থিতিগুলি কেবলমাত্র বিবেচনার ভিত্তিতে তৈরি হয়েছে নমুনা জায়গার "প্রাসঙ্গিক উপসেট", পুরো নমুনার স্থান নয়। একটি মূল উদাহরণ হিসাবে, এটি টি-স্ট্যাটিস্টিকের উপর ভিত্তি …

13 confidence-interval  maximum-likelihood  inference 

আমি এটি জানতে চাই এবং এটি কীভাবে জমায়েতের থেকে আলাদা? মনে করুন, আমি শ্রেণিবিন্যাস এবং বিভাগকরণের ক্ষেত্রে উচ্চতর নির্ভুলতা অর্জন করতে চাই, একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য, যদি আমি এটি অর্জনের জন্য সিএনএন, আরএনএন ইত্যাদির মতো বিভিন্ন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করি তবে এটাকে এন্ড-এন্ড মডেল বলা হয়? (আর্কিটেকচার?) নাকি?

13 machine-learning  terminology  deep-learning 

তাঁর ব্লগে পদার্থবিজ্ঞানী স্টিভ সুু নিম্নলিখিত লিখেছেন: একটি সাধারণ বিতরণ হিসাবে ধরে নেওয়া, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে প্রায় 10,000 জন লোক রয়েছেন যারা ইউরোপে + ​​4 এসডি এবং একই সংখ্যায় পারফর্ম করেন, সুতরাং এটি বেশ কয়েকটি নির্বাচিত জনসংখ্যা (মোটামুটিভাবে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে শীর্ষ কয়েক শতাধিক উচ্চ বিদ্যালয়ের সিনিয়র)। আপনি যদি এনই এশিয়ান সংখ্যাগুলি …

13 normal-distribution 

পটভূমি: জেফ্রি হিন্টনের এই দুর্দান্ত কথাবার্তা দেখার পরে কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় আমি সম্প্রতি গভীর মাত্রায় ডেটা বর্ধনের গুরুত্ব বুঝতে পেরেছি । তিনি ব্যাখ্যা করেছেন যে বর্তমান প্রজন্মের কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি পরীক্ষার অধীনে অবজেক্টের রেফারেন্সের ফ্রেমটিকে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম হয় না, কোনও নেটওয়ার্কের পক্ষে সত্যিকার অর্থে যে কোনও …

13 machine-learning  deep-learning 

একজনের ঘন ঘন ঘন ফলাফলকে একজন বায়েশীয়ায় পরিণত করার আগে কীভাবে যাওয়া উচিত? নিম্নলিখিত প্রশংসনীয় জেনেরিক দৃশ্যকল্প বিবেচনা করুন: একটি পরীক্ষা অতীতে পরিচালনা করা হয়েছিল এবং কিছু প্যারামিটার ওপর একটি নিবন্ধ মাপা হয়। বিশ্লেষণটি একটি ঘন ঘনবাদী পদ্ধতি দ্বারা করা হয়েছিল। In এর জন্য একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান ফলাফলগুলিতে দেওয়া হয়।ϕϕ\phiϕϕ\phi …

13 bayesian  confidence-interval  meta-analysis  prior 

সুতরাং, আমার কাছে একটি এলোমেলো প্রক্রিয়া রয়েছে যা লগ-সাধারণত বিতরণ করা এলোমেলো ভেরিয়েবল । এখানে সম্পর্কিত সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন:XXX আমি সেই মূল বিতরণের কয়েক মুহুর্তের বন্টন অনুমান করতে চেয়েছিলাম , আসুন 1 ম মুহুর্তটি: গাণিতিক গড় বলতে চাই। এটি করার জন্য, আমি 100 এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি 10000 বার আঁকে যাতে আমি …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

যতদূর আমি জানি, লজিস্টিক মডেল এবং ভগ্নাংশের প্রতিক্রিয়া মডেল (ফর্ম) এর মধ্যে পার্থক্য হ'ল নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল (ওয়াই) যার মধ্যে ফ্র্যাম [0,1] হয় তবে লজিস্টিকটি {0, 1} হয়} আরও, এফআরএম এর পরামিতিগুলি নির্ধারণের জন্য কোটির মতো সম্ভাবনার অনুমানকারী ব্যবহার করে। সাধারণত, আমরা এর glmমাধ্যমে লজিস্টিক মডেলগুলি পেতে ব্যবহার করতে পারি glm(y …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

আমি সেন্টিমেন্টের পূর্বাভাসের জন্য ১৫০০ টি টুইটকে মডেলিং করছি একটি একক স্তর এলএসটিএম দিয়ে 128 টি লুকানো ইউনিট সহ 80 ডাইমেনড সহ ওয়ার্ড 2vec- এর মতো উপস্থাপনা ব্যবহার করে। আমি 1 যুগের পরে একটি বংশদ্ভুত নির্ভুলতা (এলোমেলো = 20% সহ 38%) পেয়েছি। প্রশিক্ষণের যথার্থতা আরোহণের সূচনা হওয়ার সাথে সাথে আরও …

13 deep-learning  regularization  overfitting  lstm 

আমার প্রশ্নটি প্রভাব মাপের প্রবীণদের নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে, আমার প্রকল্পে পরিমাপটি কোহেনের । সাহিত্য পড়ার মাধ্যমে, মনে হয় অস্পষ্ট প্রিরিয়াররা প্রায়শই ব্যবহৃত হয়, যেমন একটি বর্ধিত বায়েশিয়ান মেটা-বিশ্লেষণের আটটি বিদ্যালয়ের উদাহরণ হিসাবে। আট বিদ্যালয় উদাহরণে, আমি একটি অস্পষ্ট পূর্বে মিউ এর অনুমান জন্য ব্যবহার করা হয়, যেমন দেখেছ μ …

13 bayesian  meta-analysis  effect-size 

ধরা যাক আমি দুটি স্বতন্ত্র নমুনার আলাদা উপায় আছে কিনা তা পরীক্ষা করতে চাই। আমি জানি অন্তর্নিহিত বিতরণটি স্বাভাবিক নয় । যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে আমার পরীক্ষার পরিসংখ্যানটি গড় এবং বড় পরিমাণে নমুনার আকারের জন্য, নমুনাগুলি না থাকলেও গড়টি সাধারণত বিতরণ করা উচিত। সুতরাং একটি প্যারাম্যাট্রিক তাত্পর্য পরীক্ষা …

13 t-test  central-limit-theorem  z-test 

হিস্টোগ্রামগুলি একটি ভেরিয়েবলের বিতরণে ভাল ধারণা দেয়। বক্স প্লটগুলি একই জিনিসটি করার চেষ্টা করে তবে এই ভেরিয়েবলের বিতরণের কোনও চিত্রকে ভাল দেয় না। লোকেরা বক্স প্লট কেন ব্যবহার করে তা আমি বুঝতে পারি না। হিস্টোগ্রামগুলি প্রতিটি উপায়েই ভাল। আমি উভয় ব্যবহার করার কোন কারণ আছে? আমার মনে হয় যে কেবলমাত্র …

13 data-visualization  histogram  boxplot 

গত কয়েক বছর ধরে বিশৃঙ্খলাবদ্ধভাবে কিছু গণ-বাজার পড়ে বিশৃঙ্খলা তত্ত্ব নিয়ে কাজ করার সময় আমি ভাবতে শুরু করেছিলাম যে নিউরাল নেট, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, অনিশ্চয়তা ব্যবস্থাপনা ইত্যাদির মতো ডেটা মাইনিং এবং সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলিতে এর বিভিন্ন দিকগুলি কীভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে, আমি প্রকাশিত গবেষণায় এ জাতীয় অ্যাপ্লিকেশনগুলির এত সংখ্যক উদাহরণ পাওয়া …

13 self-study  mathematical-statistics  references  data-mining  fractal