পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি এবং আমি নিম্নলিখিত প্রশ্নের মধ্যে চলে এসেছি। সমান পূর্ববর্তী শ্রেণীর সম্ভাব্যতা সহ একটি দ্বি-শ্রেণীর শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটি বিবেচনা করুনP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} এবং প্রদত্ত প্রতিটি ক্লাসে উদাহরণগুলির বিতরণ p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

আমি অনেক নিবন্ধ পেয়েছি যা জানিয়েছে যে বুস্টিং পদ্ধতিগুলি বিদেশীদের কাছে সংবেদনশীল তবে কেন এটি ব্যাখ্যা করার মতো কোনও নিবন্ধ নেই। আমার অভিজ্ঞতায় আউটলিয়াররা কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের পক্ষে খারাপ, তবে কেন উত্সাহ দেওয়ার পদ্ধতিগুলি বিশেষ সংবেদনশীল হিসাবে বিবেচিত হয়? নীচের অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে বহিরাগতদের সংবেদনশীলতার দিক থেকে র‌্যাঙ্ক করবে: বুস্ট-ট্রি, …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

আমি পরিসংখ্যানবিদ উইলিয়াম ব্রিগেসের একটি ব্লগ পোস্ট পড়ছিলাম, এবং নিম্নলিখিত দাবিটি আমাকে কমপক্ষে বলতে আগ্রহী। আপনি এটি কি তৈরি করবেন? আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান কী? এটি অবশ্যই একটি সমীকরণ, এটি আপনাকে আপনার ডেটার জন্য একটি বিরতি সরবরাহ করবে। এটি কোনও পরামিতি অনুমানের অনিশ্চয়তার একটি পরিমাপ সরবরাহ করার উদ্দেশ্যে। এখন, কঠোরভাবে ঘন ঘনবাদী …

12 confidence-interval  frequentist  philosophical 

নিম্নলিখিত পরিস্থিতিটি ধরুন: আমাদের ছোট সংখ্যার আকারের (যেমন এন = 3) সহ একটি বৃহত সংখ্যা রয়েছে (যেমন 20)। আমি লক্ষ্য করেছি যে আমি যদি ইউনিফর্ম বিতরণ থেকে মান উত্পন্ন করি তবে ত্রুটি বিতরণ অভিন্ন হলেও অবশিষ্টাংশগুলি প্রায় স্বাভাবিক দেখাবে। নিম্নলিখিত আর কোডটি এই আচরণটি দেখায়: n.group = 200 n.per.group = …

12 anova  normal-distribution  small-sample 

এমসিএমসি পদ্ধতিটি আসলে কোন পরিস্থিতিতে কার্যকর তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি ক্রুশকে বই "ডোয়িং বেয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস: আর টিউটোরিয়াল উইথ আর এবং বিজিজি" থেকে একটি খেলনার উদাহরণ দিয়ে যাচ্ছি। আমি এতক্ষণ যা বুঝতে পেরেছি তা হল আমাদের লক্ষ্যমাত্রার বন্টন দরকার যা নমুনা পেতে সমানুপাতিক । তবে, আমার কাছে মনে …

12 mcmc 

আমি পড়েছি যে মূল ডাটা ম্যাট্রিক্সে কেবল সারি সারি ডেটা যুক্ত করে রিজ রিগ্রেশন অর্জন করা যেতে পারে, যেখানে প্রতিটি সারি 0 নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের জন্য 0 ব্যবহার করে এবং স্বাধীন ভেরিয়েবলের জন্য বা শূন্যের বর্গমূল ব্যবহার করে নির্মিত হয়। তারপরে প্রতিটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের জন্য একটি অতিরিক্ত সারি যুক্ত করা হয়।টkk …

12 logistic  generalized-linear-model  ridge-regression 

ডেটা মাইনিংয়ের সাথে আমার শ্রেণিকক্ষের সংস্পর্শে, হোল্ডআউট পদ্ধতিটি মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের উপায় হিসাবে চালু হয়েছিল। যাইহোক, আমি যখন লিনিয়ার মডেলগুলিতে আমার প্রথম শ্রেণি নিয়েছিলাম তখন এটি মডেল বৈধতা বা মূল্যায়নের মাধ্যম হিসাবে চালু হয়নি। আমার অনলাইন গবেষণাও কোনও ধরণের ছেদ দেখায় না। শাস্ত্রীয় পরিসংখ্যানগুলিতে কেন হোল্ডআউট পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় …

12 regression  validation  model-evaluation  out-of-sample 

প্রশ্ন: বুটস্ট্র্যাপিং জ্যাকনিফাইংয়ের চেয়ে উচ্চতর ; তবে আমি ভাবছি যে এমন কিছু উদাহরণ রয়েছে যেখানে প্যারামিটারের অনুমানগুলি থেকে অনিশ্চয়তা চিহ্নিত করার জন্য জ্যাককনিফিংই একমাত্র বা কমপক্ষে একটি কার্যকর বিকল্প। এছাড়াও, ব্যবহারিক পরিস্থিতিতে বুটস্ট্র্যাপিংয়ের সাথে তুলনামূলকভাবে পক্ষপাতদুষ্ট / ভুল কীভাবে জ্যাককনিফিং হয় এবং আরও জটিল বুটস্ট্র্যাপটি বিকাশের আগে জ্যাকনিফের ফলাফলগুলি প্রাথমিক …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

"নিউরাল নেটওয়ার্ক" এবং "পেরসেপ্ট্রন" পদগুলির মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে কি?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

আমি ২০০৯ সাল থেকে এই কাগজের অনুসন্ধানে আগ্রহী: (সেরা) মহিলারা দাবাতে এত ভাল কেন? বৌদ্ধিক ডোমেনে অংশগ্রহণের হার এবং লিঙ্গ পার্থক্য এই গবেষণাপত্রটি ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করেছে যে খুব ভাল পুরুষ দাবা খেলোয়াড় কেন খুব সেরা মহিলা খেলোয়াড়ের তুলনায় এত বেশি ভাল প্রদর্শিত হয় (বিশ্বের সেরা 1000 খেলোয়াড়ের মধ্যে মহিলা …

12 population  extreme-value 

মনে করুন যে র্যান্ডম ভেরিয়েবল 0 এবং 10 প্যারামিটারের সাথে অবিচ্ছিন্ন ইউনিফর্ম বিতরণ অনুসরণ করে (যেমন )UUUU∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) এখন এটিকে = 5 এবং B এর ইভেন্টটি বোঝা যাক যে বা 6 এর সমান হয় আমার ধারণা অনুসারে, উভয় ইভেন্টের শূন্যতার সম্ভাবনা রয়েছে।UUUUUU555 এখন, আমরা যদি গণনা করার বিষয়টি বিবেচনা …

12 conditional-probability  continuous-data  uniform 

বাহমান বাহমানি এট আল। প্রবর্তিত কে-ই অর্থ ||, যা কে-মানে ++ এর একটি দ্রুত সংস্করণ। এই অ্যালগরিদমটি তাদের কাগজের বহমানী, বি, মোসলেি, বি।, ভাত্তানী, এ।, কুমার, আর, এবং ভ্যাসিলভিটস্কি, এস (2012) থেকে নেওয়া হয়েছে। স্কেলেবল কে-মানে ++। ভিএলডিবি এন্ডোমেন্টের কার্যক্রম , 5 (7), 622-633। দুর্ভাগ্যক্রমে আমি এই অভিনব গ্রীক অক্ষরগুলি …

12 clustering  k-means 

একটি বিষয়-পরীক্ষার অভ্যন্তরীণ পরীক্ষার মাধ্যমে পরীক্ষামূলক গবেষণা থেকে ডেটা মডেলিংয়ের সময় আমি বেশ কয়েকটি ব্যবহারিক প্রশ্নে অংশ নিয়েছি। আমি আমার প্রশ্নগুলি অনুসরণ করে পরীক্ষা, ডেটা এবং এ পর্যন্ত যা করেছি তা সংক্ষেপে বর্ণনা করছি। ধারাবাহিকভাবে উত্তরদাতাদের একটি নমুনায় চারটি ভিন্ন সিনেমা দেখানো হয়েছিল। প্রতিটি সিনেমার পরে একটি সাক্ষাত্কার পরিচালিত হয়েছিল …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

টি এল; ডিআর: lme4অপ্টিমাইজেশান ডিফল্টরূপে মডেল পরামিতি সংখ্যা রৈখিক উপস্থিত হতে পারে, এবং উপায় একটি সমতুল্য তুলনায় ধীর glmদলের জন্য ডামি ভেরিয়েবল সঙ্গে মডেল। এটির গতি বাড়ানোর জন্য আমি কি কিছু করতে পারি? আমি মোটামুটি বৃহত্তর শ্রেণিবদ্ধ লগিট মডেল (fit 50 কে সারি, 100 কলাম, 50 টি গ্রুপ) ফিট করার …

12 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme  numerics 

আমি কীভাবে এটি সমাধান করতে পারি? আমার মধ্যবর্তী সমীকরণ দরকার। সম্ভবত উত্তরটি ।−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) হ'ল সম্ভাবনা ঘনত্ব ফাংশন। এর অর্থ, এবং \ লিমি \ সীমা_ {x \ থেকে \ ইনফটি} এফ (এক্স) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics