পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশনটিতে প্রাপ্ত সহগগুলির থেকে প্রতিকূলতার অনুপাতের জন্য 95% আত্মবিশ্বাস ব্যবধান কীভাবে তৈরি করব তা শিখছি। সুতরাং, লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করে, log(p1−p)=α+βxlog⁡(p1−p)=α+βx \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x \newcommand{\var}{\rm Var} \newcommand{\se}{\rm SE} যেমন নিয়ন্ত্রণ গ্রুপের জন্য x=0x=0x = 0 এবং কেস গ্রুপের জন্য x=1x=1x = 1 …

12 logistic  confidence-interval  odds-ratio  delta-method 

ব্যবহারযোগ্যতা ছাড়াও কনজুগেট প্রিরিয়ার ব্যবহারের জন্য কি কোনও এপিসটেমিক ন্যায়সঙ্গত (গাণিতিক, দার্শনিক, হিউরিস্টিক ইত্যাদি) রয়েছে? অথবা এটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে কেবল এটি যথেষ্ট ভাল আনুমানিককরণ এবং জিনিসগুলি অনেক সহজ করে তোলে?

12 bayesian  conjugate-prior  philosophical 

সুতরাং রেডিয়াল বেসিস ফাংশন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির দিকে তাকানোর সময়, আমি লক্ষ্য করেছি যে লোকেরা কেবল 1 টি লুকানো স্তর ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়, যখন মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে আরও স্তরগুলি আরও ভাল বলে বিবেচনা করা হয়। আরবিএফ নেটওয়ার্কগুলি ব্যাক বংশবিস্তারের সংস্করণ দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যে গভীর আরবিএফ …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network 

আমি জানতে চাই কিভাবে নেতিবাচক মানগুলিতে রূপান্তর করতে হয় Log(), যেহেতু আমার কাছে হেটেরোস্কেস্টিক ডেটা রয়েছে। আমি পড়েছি যে এটি সূত্রটি Log(x+1)নিয়ে কাজ করে তবে এটি আমার ডাটাবেসের সাথে কাজ করে না এবং ফলস্বরূপ আমি এনএএনএস পেতে থাকি। উদাহরণস্বরূপ আমি এই সতর্কতা বার্তাটি পাই (আমি আমার সম্পূর্ণ ডাটাবেস রাখিনি কারণ …

12 r  logarithm 

সুতরাং আমার এবং আমার মামার মধ্যে একটি মুদ্রা ফ্লিপ সত্যিই এলোমেলো কিনা তা নিয়ে তর্ক চলছে। আমার যুক্তি এটি নয় কারণ সত্যিকার অর্থে একটি কয়েন টোসার সর্বদা একটি মুদ্রা চালিত করে তাই ফলাফল 50/50 হয় না তাই ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিতে গ্রুপ নির্ধারণের জন্য এলোমেলো কৌশল হিসাবে এটি ভাল পছন্দ নয়। তবে …

12 random-generation  randomness  random-allocation 

আমি আরজেএমসিএমসি ব্যবহার করে বিভিন্ন জটিলতার মডেলগুলির একটি বৃহত (তবে সসীম) স্থান বিবেচনা করছি । প্রতিটি মডেলের জন্য প্যারামিটার ভেক্টরের পূর্বেরটি মোটামুটি তথ্যপূর্ণ। যখন আরও জটিল মডেলগুলির মধ্যে একটি আরও উপযুক্ত হবে তখন জেফরি-লিন্ডলি প্যারাডক্সটি সহজ মডেলগুলির পক্ষে হওয়ার বিষয়ে কী ক্ষেত্রে (যদি থাকে) আমার উদ্বেগ হওয়া উচিত ? বেইসিয়ান …

12 bayesian  model-selection  mcmc  prior  improper-prior 

ঘনত্বের প্লটগুলির উচ্চতাটি কীভাবে ব্যাখ্যা করব: উপরের প্লটের উদাহরণস্বরূপ, শিখরটি x = 18 এ প্রায় 0.07 এ রয়েছে। আমি কি অনুমান করতে পারি যে প্রায় 7% মান 18 এর কাছাকাছি? আমি কি এর চেয়ে বেশি নির্দিষ্ট হতে পারি? 0.02 এর উচ্চতা সহ x = 30 এ দ্বিতীয় শিখরও রয়েছে। এর …

12 data-visualization  pdf 

আমি একটি ডকুমেন্ট-টার্ম ম্যাট্রিক্স পেয়েছি এবং এখন আমি তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি (এসভিএম, নাইভ বয়েস, ...) সহ প্রতিটি নথির জন্য কীওয়ার্ডগুলি বের করতে চাই। এই মডেলটিতে, আমি ইতিমধ্যে টিএফ-আইডিএফ, পোস্ট ট্যাগ, ...এমMM তবে এখন আমি নেেক্সট নিয়ে ভাবছি। পদগুলির মধ্যে কোসাইন মিলের সাথে আমি একটি ম্যাট্রিক্স পেয়েছি ।সিCC এই মডেলগুলির বৈশিষ্ট্য …

12 text-mining  feature-construction  supervised-learning  cosine-distance  cosine-similarity 

দুটি জনপ্রিয় ভাষা শনাক্তকরণ গ্রন্থাগারে, সি ++ এর জন্য কমপ্যাক্ট ল্যাঙ্গুয়েজ ডিটেক্টর 2 এবং জাভার জন্য ভাষা সনাক্তকারী , উভয়ই পাঠ্য বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার জন্য (চরিত্র ভিত্তিক) এন-গ্রাম ব্যবহার করেছেন। ব্যাগ-অফ-শব্দের (একক শব্দ / অভিধান) কেন ব্যবহার করা হয় না এবং ব্যাগ-অফ-শব্দের এবং এন-গ্রামগুলির সুবিধা এবং অসুবিধা কী? এছাড়াও, পাঠ্য …

12 machine-learning  classification  text-mining  natural-language 

দেওয়া iid , এবং খুঁজছেন:এক্স এন ≈ এন ( μ এক্স , σ 2 এক্স ) μ এক্স ≈ 0N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 of এর সঠিক বদ্ধ ফর্ম বিতরণের আনুমানিক YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} অ্যাসিপটোটিক ( ক্ষতিকারক ?) একই পণ্যের সান্নিধ্য এটি একটি বিশেষ ক্ষেত্রে দেখা যায় একটি আরো সাধারণ প্রশ্ন ।μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation 

যাক {Xn}n≥1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1} র্যান্ডম ভেরিয়েবল St একটা ক্রম হতে Xn→aXn→aX_n \to a সম্ভাবনা, যেখানে a>0a>0a>0 একটি নির্দিষ্ট ধ্রুবক। আমি নিম্নলিখিতটি দেখানোর চেষ্টা করছি: Xn−−−√→a−−√Xn→a\sqrt{X_n} \to \sqrt{a} এবং aXn→1aXn→1\frac{a}{X_n}\to 1 উভয়ই সম্ভাবনা। আমার যুক্তিটি সঠিক ছিল কিনা তা দেখার জন্য আমি এখানে আছি। এখানে আমার কাজ প্রচেষ্টা প্রথম অংশের জন্য, আমাদের …

12 random-variable  convergence  asymptotics  probability-inequalities  coverage-probability 

কোহেন এর সবচেয়ে সাধারণ উপায় আমরা একটি প্রভাব পড়ে না (আকার পরিমাপ এক উইকিপিডিয়া দেখতে )। এটি কেবল পুল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির ক্ষেত্রে দুটি মাধ্যমের মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করে। আমরা কোহেনের এর বৈচিত্র্য অনুমানের গাণিতিক সূত্রটি কীভাবে অর্জন করতে পারি ? ddddddd ডিসেম্বর 2015 সম্পাদনা: এই প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত হ'ল কাছাকাছি …

12 variance  effect-size  cohens-d 

সম্প্রতি আমি বায়সিয়ান নিউরাল নেটওয়ার্ক (বিএনএন) [নিল, 1992] , [নিল, 2012] সম্পর্কে কিছু কাগজপত্র পড়েছি , যা নিউরাল নেটওয়ার্কের ইনপুট এবং আউটপুটটির মধ্যে সম্ভাবনার সম্পর্ক দেয়। এ জাতীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ এমসিএমসির মাধ্যমে যা প্রচলিত ব্যাক-প্রসারণ অ্যালগরিদম থেকে আলাদা। আমার প্রশ্ন হ'ল: এই জাতীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের সুবিধা কী? আরও …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

সংক্ষিপ্তসার : সর্বোত্তম পদ্ধতিটি অনুসন্ধানের চেষ্টা করে একটি একক মান ব্যবহার করে ডেটা দুটি প্রান্তিক করা ডেটার সেটগুলির মধ্যে মিলের সংক্ষিপ্তসার করে। বিশদ : আমার প্রশ্নটি চিত্রের সাহায্যে সবচেয়ে ভালভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে। নীচের গ্রাফগুলি দুটি পৃথক ডেটা সেট দেখায়, প্রতিটি মান সহ লেবেলযুক্ত nfএবং nr। এক্স-অক্ষের বরাবর পয়েন্টগুলি উপস্থাপন …

12 similarities 

আমি মাত্র একটি মাত্রিক ঘনত্বের প্রাক্কলন তৈরির ঝরঝরে (অগত্যা ভাল নয়) উপায় সম্পর্কে চিন্তা করেছি এবং আমার প্রশ্নটি হ'ল: এই ঘনত্ব অনুমান পদ্ধতির একটি নাম আছে? তা না হলে সাহিত্যে কি এটি অন্য কোনও পদ্ধতির বিশেষ ঘটনা? আমরা একটি ভেক্টর আছে: এখানে পদ্ধতি যা আমরা ধরে নিই সেগুলি অনুমান করতে …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing