পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আর text সমন্বয় সম্পর্কিত এই পাঠ্যের প্রথম পৃষ্ঠার নীচে দেওয়া বিবৃতিটি সম্পর্কে আমি আগ্রহীR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). পাঠ্যটিতে বলা হয়েছে: সামঞ্জস্যের যুক্তিটি নিম্নরূপ: সাধারণ একাধিক প্রতিরোধে, একটি এলোমেলো পূর্বাভাসকারী প্রতিক্রিয়াটির পরিবর্তনের গড় অনুপাত 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) ব্যাখ্যা করে, যাতে mmm এলোমেলো ভবিষ্যদ্বাণীগুলি গড়ে, m/(n–1)m/(n–1)m/(n – 1) প্রতিক্রিয়া বিভিন্নতা; অন্য কথায়, আর …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

আমি অবাক হই যে কেন হায়ারারিকিকাল সফটম্যাক্স অপ্রতুল শব্দের জন্য আরও ভাল, অন্যদিকে শব্দ 2vec এর সিবিওউ এবং স্কিপ-গ্রাম মডেলগুলিতে ঘন ঘন শব্দের জন্য নেতিবাচক নমুনা আরও ভাল। আমি https://code.google.com/p/word2vec/ এ দাবিটি পড়েছি ।

12 natural-language  word2vec  word-embeddings  softmax 

আমি বিশ্বাস করি যে একটি গাউসিয়া প্রক্রিয়া (জিপি) এর ডেরাইভেটিভ অন্য একটি জিপি, এবং তাই আমি জানতে চাই যে কোনও জিপি এর ডেরিভেটিভের পূর্বাভাস সমীকরণের জন্য বন্ধ ফর্ম সমীকরণ আছে কিনা? বিশেষত, আমি স্কোয়ার্ড এক্সফোনেনিয়াল (যাকে গাউসীয়ও বলা হয়) কোভারিয়েন্স কার্নেলটি ব্যবহার করছি এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়াটির ডেরাইভেটিভ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা …

12 stochastic-processes  gaussian-process  derivative 

পটভূমি: এখানে মডেলগুলি কীভাবে ক্যালিবিট করা যায় সে সম্পর্কে কিছু দুর্দান্ত প্রশ্ন / উত্তর রয়েছে যা কোনও ফলাফলের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেয়। উদাহরণ স্বরূপ বেরিয়ার স্কোর এবং এর ক্ষয়টি রেজোলিউশন, অনিশ্চয়তা এবং নির্ভরযোগ্যতার মধ্যে । ক্রমাঙ্কন প্লট এবং আইসোটোনিক রিগ্রেশন । এই পদ্ধতিগুলির প্রায়শই পূর্বাভাসযুক্ত সম্ভাবনার উপর একটি বিনিং পদ্ধতি ব্যবহার …

12 probability  predictive-models  binary-data  calibration  scoring-rules 

একটি বীমা পরিবেশে দাবি গণনা ডেটা মডেলিংয়ে, আমি পয়সন দিয়ে শুরু করেছিলাম তবে তারপরে ওভারডিস্পেরেশন লক্ষ্য করেছি। একটি কোয়াসি-পোইসন বেসিক পয়েসনের চেয়ে বৃহত্তর গড়-বৈচিত্র্য সম্পর্কের মডেলিং করেছিল, কিন্তু আমি লক্ষ্য করেছি যে সহগগুলি পয়সন এবং কোয়াসি-পোইসন উভয় মডেলগুলিতেই অভিন্ন ছিল। যদি এটি ত্রুটি না হয় তবে কেন এমন হচ্ছে? কুইস-পায়সনকে …

12 r  count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

আমি ওয়েলচের টি-টেস্ট ব্যবহার করে অর্থের সমতাটি পরীক্ষা করছি। অন্তর্নিহিত বন্টন (একটি সম্পর্কিত আলোচনায় আরও উদাহরণ চেয়ে স্কিউ স্বাভাবিক থেকে অনেক দূরে এখানে )। আমি আরও ডেটা পেতে পারি তবে কী পরিমাণে তা করা উচিত তা নির্ধারণের কিছু নীতিগত উপায় চাই। নমুনা বিতরণ গ্রহণযোগ্য কিনা তা নির্ধারণের জন্য কি কোনও …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

আমি মন্টগোমেরি, পেক এবং ভাইনিং দ্বারা লিনিয়ার রিগ্রেশন অ্যানালাইসিসের ভূমিকা ব্যবহার করে লিনিয়ার রিগ্রেশন শিখছি । আমি একটি ডেটা বিশ্লেষণ প্রকল্প চয়ন করতে চাই। আমার নির্বুদ্ধ ধারণা আছে যে লিনিয়ার রিগ্রেশন কেবল তখনই উপযুক্ত যখন ব্যাখ্যা করা যায় যে ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এবং প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের মধ্যে লিনিয়ার ক্রিয়ামূলক সম্পর্ক রয়েছে বলে …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

আমি পাইথনে একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন চালাতে চাই - তিনটি স্তরের এবং কয়েকটি ব্যাখ্যামূলক কারণের সাথে একটি প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের জন্য। statsmodelsপ্যাকেজ বাইনারি logit এবং MULTINOMIAL logit (MNLogit) মডেল, কিন্তু আদেশ logit সমর্থন করে। অন্তর্নিহিত গণিত যেহেতু পৃথক নয়, তাই আমি ভাবছি যে এগুলি ব্যবহার করে এটি সহজেই প্রয়োগ করা যেতে …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

আমি প্রশ্ন এবং এর উত্তরগুলি উল্লেখ করছি: লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে বিকাশিত মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ দক্ষতার তুলনা (সম্ভাবনা) কীভাবে করা যায়? @ ক্লার্ক চং এবং উত্তর / মন্তব্যগুলি @ ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেলের দ্বারা। এবং প্রশ্নটিতে হোসমার-লেমেশো পরীক্ষায় এর স্বাধীনতার ডিগ্রিχ2χ2\chi^2 এবং মন্তব্যসমূহ। আমি ডিবিডাব্লু হোসমার, টি। হোসমার, এস লে লেসেসি, এস লেমশো, "লজিস্টিক …

12 hypothesis-testing  logistic  predictive-models  regression-strategies  hosmer-lemeshow-test 

শিরোনামে বর্ণিত হিসাবে, বলুন যে আমি যদি এলোমেলোভাবে 4 কার্ড আঁকি এবং আপনি একই ডেক থেকে 6 আঁকেন, তবে আমার সর্বোচ্চ কার্ডটি আপনার সর্বোচ্চ কার্ডকে মারবে এমন সম্ভাবনা কী? আমরা বিভিন্ন ডেক থেকে আঁকলে কীভাবে এই পরিবর্তন হবে? ধন্যবাদ!

12 probability  maximum 

বলুন যে আমি অনুভূতি বিশ্লেষণ করতে একটি আরএনএন / এলএসটিএম ব্যবহার করি, এটি বহু-এক-এক পদ্ধতির ( এই ব্লগটি দেখুন )। নেটওয়ার্কটি সময় (বিপিটিটি) এর মাধ্যমে একটি ছিন্ন বিচ্ছিন্ন ব্যাকপ্রোপ্যাগেশনের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত হয়, যেখানে নেটওয়ার্কটি যথারীতি কেবল 30 টি শেষ ধাপের জন্য নিবন্ধভুক্ত থাকে। আমার ক্ষেত্রে আমার প্রতিটি পাঠ্য বিভাগ যা …

12 neural-networks  deep-learning  natural-language  backpropagation 

ধরুন আমি ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল একটি প্যানেল আছে , জন্য , , সেইসাথে বাইনারি ফলাফল নির্ভরশীল ভেরিয়েবল একটি ভেক্টর । সুতরাং কেবলমাত্র চূড়ান্ত সময়ে পর্যবেক্ষণ করা হয় এবং কোনও পূর্বের সময়ে নয়। সম্পূর্ণ সাধারণ ক্ষেত্রে জন্য একাধিক প্রতিটি ইউনিটের জন্য প্রতিবারের জন্য , তবে আসুন জন্য ক্ষেত্রে ফোকাস করি ।XitXitX_{it}i=1...Ni=1...Ni = …

12 regression  machine-learning  reinforcement-learning 

মেশিন লার্নিংয়ের আবিষ্কারের সাথে সাথে আমি বিভিন্ন আকর্ষণীয় কৌশলগুলি দেখতে পাই যেমন: অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কৌশলগুলির সাথে টিউন করুন যেমন grid search, একই "টাইপ" এর বিভিন্ন অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণের মাধ্যমে আরও সঠিক ফলাফল পান, যা boosting, বিভিন্ন অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণের মাধ্যমে আরও সঠিক ফলাফল পান (তবে একই ধরণের অ্যালগোরিদম নয়), এটি stacking, এবং …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন তাই আমি কিছু সাহিত্যের সন্ধান করার চেষ্টা করছি তবে গুগলের কী কী তা আমি নিশ্চিত নই। আমার তথ্য নিম্নলিখিত ফর্মের: User A performs Action P User B performs Action Q User C performs Action R ... User C performs Action X User A performs Action Y …

12 machine-learning  cross-correlation 

যে মহিলার জন্য আমি কাজ করছিলাম সে আমাকে কিছু ডেটাতে একমুখী আনোভা করতে বলেছিল। আমি জবাব দিয়েছিলাম যে ডেটাগুলি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা (সময় সিরিজ) তথ্য ছিল এবং আমি ভেবেছিলাম স্বাধীনতার অনুমান লঙ্ঘিত হয়েছিল। তিনি জবাব দিয়েছিলেন যে অনুমান সম্পর্কে আমার চিন্তা করা উচিত নয়, কেবল পরীক্ষা করুন এবং তিনি বিবেচনায় নেবেন …

12 assumptions