পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমরা বায়েসের উপপাদ্যটি লিখতে পারি p ( θ | x ) = চ( এক্স| θ)পি(θ)∫θচ( এক্স| θ)পি(θ)dθp(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(\theta|x) = \frac{f(X|\theta)p(\theta)}{\int_{\theta} f(X|\theta)p(\theta)d\theta} যেখানে উত্তরোত্তর, শর্তযুক্ত বিতরণ, এবং পূর্ববর্তী হয়।f ( X | θ ) p ( θ )পি ( θ | এক্স )p(θ|x)p(\theta|x)চ( এক্স| θ)f(X|θ)f(X|\theta)পি ( θ )p(θ)p(\theta) অথবা p ( θ …

13 bayesian  likelihood 

পূর্ববর্তী প্রশ্ন এবং আলোচনা থেকে মূল্যবান মতামত সংগ্রহ করার পরে, আমি নিম্নলিখিত প্রশ্নটি নিয়ে এসেছি: মনে করুন যে লক্ষ্যটি দুটি গ্রুপে প্রভাবের পার্থক্য সনাক্ত করা, উদাহরণস্বরূপ পুরুষ বনাম মহিলা। এটি করার দুটি উপায় রয়েছে: দুটি গোষ্ঠীর জন্য দুটি পৃথক , এবং নাল অনুমানটি প্রত্যাখ্যান করতে (বা না) ওয়াল্ড পরীক্ষা নিযুক্ত …

13 statistical-significance  interaction  regression-coefficients 

আমার কাছে এমন ডেটা রয়েছে যা দেখে মনে হচ্ছে: আমি স্বাভাবিক বিতরণ প্রয়োগ করার চেষ্টা করেছি (কার্নেলের ঘনত্বের প্রাক্কলনটি আরও ভাল কাজ করে তবে আমার এ জাতীয় দুর্দান্ত নির্ভুলতার প্রয়োজন নেই) এবং এটি বেশ ভালভাবে কাজ করে। ঘনত্বের প্লট একটি উপবৃত্ত তৈরি করে। উপবৃত্তের অঞ্চলের মধ্যে কোনও বিন্দু রয়েছে কি …

13 r  regression  pdf  bivariate 

দুঃখিত যদি এটি একটি নতুন প্রশ্ন; আমি নিজেকে প্রথমবারের মতো পরিসংখ্যান শেখানোর চেষ্টা করছি। আমি মনে করি আমার কাছে বেসিক পদ্ধতিটি নিচে রয়েছে, তবে আমি আর এর সাথে এটি সম্পাদন করার জন্য লড়াই করছি। সুতরাং, আমি ফর্মের একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনতে রিগ্রেশন সহগগুলির তাত্পর্যটি মূল্যায়নের চেষ্টা করছি y^=Xβ^y^=Xβ^ \hat y = …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

আমি বেয়েস / এমসিমিসি সম্পর্কে খুব ভাল পাঠ্য পেয়েছি। আইটি পরামর্শ দেয় যে আপনার স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির একটি মানককরণ একটি এমসিসিএম (মহানগর) অ্যালগরিদমকে আরও দক্ষ করে তুলবে, তবে এটি আরও বহুগুণে কমে যেতে পারে multi এটা কি সত্য হতে পারে? এটি কি এমন কিছু যা আমার মান হিসাবে করা উচিত Sorry …

13 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

পারস্পরিক সম্পর্ক মেট্রিক্সের ইগেনভ্যালু বিতরণের আপনার স্বজ্ঞান / ব্যাখ্যা কী? আমি শুনতে পাই যে সাধারণত 3 টি বৃহত্তম ইগেনালুগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, যখন শূন্যের কাছাকাছি যারা শব্দ করে noise এছাড়াও আমি কয়েকটি গবেষণা পত্র দেখেছি যে কীভাবে প্রাকৃতিকভাবে ইগেনুয়ালু বিতরণ ঘটে যায় তা এলোমেলো সম্পর্ক সম্পর্কিত ম্যাট্রিক্স (আবার সংকেত থেকে শব্দকে …

13 distributions  correlation 

সময়-সিরিজের পূর্বাভাসের জন্য "ডেটা বৃদ্ধি" করার জন্য আমি দুটি কৌশল বিবেচনা করছি। প্রথমত, কিছুটা পটভূমি। টাইম-সিরিজের পরবর্তী ধাপ পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একজন ভবিষ্যদ্বাণীকারী একটি ফাংশন যা সাধারণত দুটি বিষয়ের উপর নির্ভর করে, সময়-সিরিজের অতীতের রাজ্যগুলি, তবে ভবিষ্যদ্বাণীকের অতীতের রাষ্ট্রগুলি:পিপিP{ এআমি}{একজনআমি}\lbrace A_i\rbrace পি( { এi ≤ t - 1} , পিএসটি …

13 time-series  data-augmentation 

ভ্যালেন্টিন ভি পেট্রোভের "সীমিত তত্ত্বের প্রব্যাবিলিটি থিওরি" বইয়ে আমি বিতরণটির সংজ্ঞা "অবিচ্ছিন্ন" এবং "একেবারে অবিচ্ছিন্ন" হওয়ার মধ্যে একটি পার্থক্য দেখেছি, যা নীচে বর্ণিত হয়েছে: "... দৈব চলক বিতরণের এক্স একটানা হতে যদি বলা হয় পি ( এক্স ∈ বি ) = 0 কোন সসীম বা ধর্তব্য সেট বি বাস্তব লাইনের …

13 probability  distributions  random-variable 

লোকেরা যখন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সম্পর্কে কথা বলেন, "কার্নেলের আকার" বললে তাদের অর্থ কী? কার্নেলগুলি সাদৃশ্য ফাংশন, তবে কার্নেলের আকার সম্পর্কে এটি কী বলে?

13 machine-learning  neural-networks 

কোন অনুক্রমিক ইনপুট সমস্যাগুলির জন্য প্রতিটি উপযুক্ত? ইনপুট মাত্রিকতা নির্ধারণ করে যে কোনটি আরও ভাল ম্যাচ? একটি এলএসটিএম আরএনএন-এর জন্য "দীর্ঘ মেমরির" প্রয়োজন এমন সমস্যাগুলি কি আরও উপযুক্ত, যখন এইচএমএম দ্বারা চক্রীয় ইনপুট নিদর্শনগুলির (শেয়ার বাজার, আবহাওয়া) আরও সহজে সমাধান করা যায়? মনে হচ্ছে অনেকগুলি ওভারল্যাপ রয়েছে; দুজনের মধ্যে কী …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

2 বছরের বেশি সময় হয়েছে যে আমি বিভিন্ন টাইম সিরিজে কাজ করছি। আমি অনেক নিবন্ধে পড়েছি যে এমএ পদ ব্যবহারের ক্রমটি সনাক্ত করতে এসিএফ ব্যবহার করা হয়, এবং এআর-এর জন্য প্যাকএফ। একটি থাম্ব রুল রয়েছে যে এমএর জন্য, যে ল্যাগটি হঠাৎ করে এসিএফ বন্ধ হয়ে যায় তা হ'ল এমএ ক্রম …

13 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

গুগল ইনসেপশন মডেলের টপোলজি এখানে পাওয়া যাবে: গুগল ইনসেপশন নেটওয়ার্ক আমি লক্ষ্য করেছি যে এই মডেলটিতে 3 টি সফটম্যাক্স স্তর রয়েছে (# 154, # 152, # 145), এবং তাদের মধ্যে 2 এই মডেলটির প্রারম্ভিক এক ধরণের প্রস্থান। আমি যা জানি, সফটম্যাক্স স্তরটি চূড়ান্ত আউটপুট জন্য, তাই কেন এত কিছু আছে? …

13 deep-learning  conv-neural-network 

সাধারণভাবে মনে হয় মুহুর্তের পদ্ধতিটি কেবলমাত্র পর্যবেক্ষণকৃত নমুনার সাথে মেলে, বা প্যারামিটারের অনুমানের জন্য তাত্ত্বিক মুহুর্তগুলির বৈকল্পিক। এটি প্রায়শই ক্ষতিকারক পরিবারগুলির জন্য এমএলইয়ের সমান হয়, আমি সংগ্রহ করি। তবে, মুহুর্তগুলির পদ্ধতির সুস্পষ্ট সংজ্ঞা এবং এমএলইকে কেন সাধারণত অনুগ্রহযোগ্য বলে মনে হচ্ছে তার একটি পরিষ্কার আলোচনা খুঁজে পাওয়া শক্ত, যদিও সম্ভাবনা …

13 maximum-likelihood  method-of-moments 

আমার কাছে মাসিক ডেটার 24 সারি সমন্বিত ডেটা সেট রয়েছে। বৈশিষ্ট্যগুলি হ'ল জিডিপি, বিমানবন্দরের আগমন, মাস এবং আরও কয়েকটি। নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল একটি জনপ্রিয় পর্যটন গন্তব্যে দর্শনার্থীর সংখ্যা। র্যান্ডম ফরেস্ট কি এমন সমস্যার জন্য উপযুক্ত হবে? ডেটা জনসাধারণ না হওয়ায় আমি একটি নমুনা পোস্ট করতে অক্ষম।

13 random-forest  small-sample 

ভলিউমের মিলের জন্য আমি ডাইস সহগ জুড়ে এসেছি ( https://en.wikedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93 ডাইস_কোফিসিটি ) এবং যথার্থতা ( https://en.wikedia.org/wiki/Acturacy_and_precision )। আমার কাছে মনে হয় এই দুটি ব্যবস্থা একই রকম। কোন চিন্তা?

13 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc