পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি পূর্ববর্তী বিতরণগুলি পড়ছি এবং অজানা গড় এবং অজানা বৈকল্পিকতা সহ সাধারণত বিতরণ করা এলোমেলো ভেরিয়েবলের নমুনার জন্য আমি জেফরির পূর্বে গণনা করেছি। আমার গণনা অনুসারে, জেফরির পূর্বে নিম্নলিখিতগুলি ধারণ করে: এখানে ফিশারের তথ্য ম্যাট্রিক্স।আমিপি ( μ , σ)2) = ডিই টি ( আই)-----√= ডিই টি ( 1 / σ2001 …

12 bayesian  normal-distribution  prior  jeffreys-prior 

আমি পথচারী সনাক্তকরণ নামক কার্যটি সমাধান করার চেষ্টা করছি এবং আমি বাইনারি ক্লাসিফারকে দুটি বিভাগের ধনাত্মক - লোক, নেতিবাচক - পটভূমিতে প্রশিক্ষণ দিই। আমার ডেটাসেট রয়েছে: ধনাত্মক সংখ্যা = 3752 নেতিবাচক সংখ্যা = 3800 আমি ট্রেন-পরীক্ষার বিভাজন 80 \ 20% এবং র‌্যান্ডমফোরস্টক্লাসিফায়ার ফর্মটি প্যারামিটার সহ বিজ্ঞান-শিখুন : RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

এই পৃষ্ঠার উদাহরণগুলি দেখায় যে সাধারণ রিগ্রেশন আউটলিয়ারদের দ্বারা স্পষ্টভাবে প্রভাবিত হয় এবং এটি শক্তিশালী রিগ্রেশন পদ্ধতির মাধ্যমে কাটিয়ে উঠতে পারে: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ । আমি বিশ্বাস করি lmrob এবং ltsReg অন্যান্য শক্তিশালী রিগ্রেশন কৌশল। কেন প্রতিটি বার সাধারণ রিগ্রেশন (এলএম) না করে শক্ত রিগ্রেশন (আরএলএম বা আরকিউ এর মতো) করা উচিত …

12 regression  multiple-regression  robust 

আমি প্রদত্ত প্রতিক্রিয়া (লক্ষ্য) বাইনারি ভেরিয়েবলের সাথে সম্মতি এবং একটি পরামিতি হিসাবে সর্বাধিক সংখ্যার অন্তর সহ একটানা পরিবর্তনশীলের অনুকূল বিনিং পদ্ধতি (বিচক্ষণতা) ​​খুঁজছি। উদাহরণ: আমার কাছে "উচ্চতা" (সংখ্যা অবিচ্ছিন্ন) এবং "has_back_pains" (বাইনারি) ভেরিয়েবলযুক্ত লোকদের পর্যবেক্ষণগুলির একটি সেট রয়েছে। আমি ব্যাক ব্যথার সাথে বিভিন্ন অনুপাতের লোকদের সাথে উচ্চতাটি 3 টি অন্তর …

12 r  dataset  optimization  discrete-data  binning 

কালম্যান ফিল্টারগুলি কীভাবে টাইম সিরিজের ডেটা হারিয়ে যাওয়া মানগুলিকে বোঝাতে ব্যবহৃত হতে পারে তাতে আমি আগ্রহী। টানা কিছু সময় পয়েন্ট অনুপস্থিত থাকলে এটিও কি কার্যকর? আমি এই বিষয়টিতে খুব বেশি খুঁজে পাচ্ছি না। কোন ব্যাখ্যা, মন্তব্য এবং লিঙ্ক স্বাগত এবং প্রশংসা করা হয়!

12 data-imputation  kalman-filter 

ডেটা লার্নিং অফ ডেটা লেকচার সিরিজে প্রফেসর উল্লেখ করেছেন যে ভিসি ডাইমেনশন একটি প্রদত্ত মডেল কতগুলি পয়েন্ট ছিন্ন করতে পারে তার উপর মডেল জটিলতা পরিমাপ করে। সুতরাং এটি শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেলগুলির জন্য নিখুঁতভাবে কাজ করে যেখানে আমরা N পয়েন্টগুলির বাইরে বলতে পারি যদি শ্রেণিবদ্ধকারী কার্যকরভাবে ভিসি ডাইমেনশন পরিমাপ কে হতে পারে …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

ধরা যাক আমাদের একটি এলোমেলো ভেক্টর , সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন এফ → এক্স ( → x ) সহ একটি বিতরণ থেকে আঁকা । আমরা সুসংগত একটি পূর্ণ র্যাঙ্ক দ্বারা এটি রুপান্তর তাহলে এন × এন ম্যাট্রিক্স একটি পেতে → ওয়াই = একটি → এক্স , তারপর ঘনত্ব → ওয়াই দেওয়া …

12 references  random-variable  pdf  linear 

Overfitting মানুষ মানুষ নিয়মিতকরণ পরামিতি সঙ্গে একটি নিয়মিতকরণ শব্দ (মডেল প্যারামিটার স্কোয়ারড সমষ্টি সমানুপাতিক) যোগ প্রতিরোধ করার জন্য রৈখিক রিগ্রেশনের খরচ ফাংশন। এই পরামিতিটি ল্যাম্বদা কি ল্যাংরেঞ্জ গুণক হিসাবে একই? সুতরাং নিয়মিতকরণ ল্যাগরেঞ্জ গুণক এর পদ্ধতির মতই কি? বা এই পদ্ধতিগুলি কীভাবে যুক্ত? λλ\lambdaλλ\lambda

12 regression  optimization  regularization 

আমি খেলনা বেঁচে থাকার (ইভেন্ট টু ইভেন্ট) ডেটা তৈরি করতে চাই যা সঠিকভাবে সেন্সর করা হয়েছে এবং আনুপাতিক বিপত্তি এবং ধ্রুবক বেসলাইন বিপত্তি সহ কিছু বিতরণ অনুসরণ করে। আমি নিম্নলিখিত হিসাবে ডেটা তৈরি করেছি, তবে সিমুলেটেড ডেটাতে কক্স আনুপাতিক বিপদ মডেল লাগানোর পরে সত্যিকারের মানগুলির কাছাকাছি থাকা আনুমানিক বিপদ অনুপাতগুলি …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

ধরা যাক আমি বিরতি থেকে র্যান্ডম সংখ্যার একটি সেট তৈরি করতে চাই (a, b)। উত্পন্ন সিকোয়েন্সেও এটির ক্রমযুক্ত সম্পত্তি থাকা উচিত। আমি এটি অর্জনের দুটি উপায় সম্পর্কে ভাবতে পারি। দিন nহতে ক্রম দৈর্ঘ্য উত্পন্ন করা হবে। 1 ম অ্যালগরিদম: Let `offset = floor((b - a) / n)` for i = …

12 random-generation 

যাক ~ এবং ~ দেওয়া ডিস্ট্রিবিউশন সঙ্গে দুটি স্বাধীন র্যান্ডম ভেরিয়েবল হও। বিতরণ কী ?XXXU(0,2)U(0,2)U(0,2)YYYU(−10,10)U(−10,10)U(-10,10)V=XYV=XYV=XY আমি জেনেও বোঝার চেষ্টা করেছি h(v)=∫y=+∞y=−∞1yfY(y)fX(vy)dyh(v)=∫y=−∞y=+∞1yfY(y)fX(vy)dyh(v) = \int_{y=-\infty}^{y=+\infty}\frac{1}{y}f_Y(y) f_X\left (\frac{v}{y} \right ) dy আমরা এও জানি যে , fY(y)=120fY(y)=120f_Y(y) = \frac{1}{20} h(v)=1h(v)=120∫y=10y=−101y⋅12dyh(v)=120∫y=−10y=101y⋅12dyh(v)= \frac{1}{20} \int_{y=-10}^{y=10} \frac{1}{y}\cdot \frac{1}{2}dy h(v)=140∫y=10y=−101ydyh(v)=140∫y=−10y=101ydyh(v)=\frac{1}{40}\int_{y=-10}^{y=10} \frac{1}{y}dy কিছু আমাকে বলছে, এখানে 0 টি বিচ্ছিন্ন …

12 distributions  random-variable 

কেউ দয়া করে একটি মিশ্র মডেল এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণের মধ্যে পার্থক্যটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? (আমার কাছে পরিসংখ্যান সম্পর্কে খুব সীমাবদ্ধ জ্ঞান আছে))

12 regression  mixed-model 

আমার কাছে ডেটা রয়েছে যার জন্য আমি স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্কের গণনা করেছি এবং এটি কোনও প্রকাশনার জন্য ভিজ্যুয়ালাইজ করতে চাই। নির্ভরশীল ভেরিয়েবলটি স্থান পেয়েছে, ইন্ডিপেন্ডেট ভেরিয়েবলটি নয়। আমি যা দেখতে চাই তা প্রকৃত opeালের তুলনায় সাধারণ প্রবণতা, তাই আমি স্বাধীনকে স্থান দিয়েছি এবং স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক / রিগ্রেশন প্রয়োগ করেছি। …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic 

ইন পরিসংখ্যান শেখার উপাদানসমূহ একটি সমস্যা উচ্চ মাত্রিক স্পেস K-NN সঙ্গে হাইলাইট সমস্যার আবির্ভাব ঘটে। আছে ডাটা পয়েন্টের যে অবিশেষে একটি বিতরণ করা হয় -dimensional ইউনিট বল।পিNNNppp উত্স থেকে নিকটতম ডেটা পয়েন্টের মাঝারি দূরত্বটি এক্সপ্রেশন দ্বারা দেওয়া হয়: d(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N) = \left(1-\left(\frac{1}{2}\right)^\frac{1}{N}\right)^\frac{1}{p} যখন , সূত্রটি বলের অর্ধেক ব্যাসার্ধকে ভেঙে দেয় এবং …

12 self-study  proof  k-nearest-neighbour 

আমি শক্তিবৃদ্ধি শেখার জন্য একটি পাঠ্যপুস্তক / বক্তৃতা নোটগুলির সন্ধান করছি। আমি "পরিসংখ্যান শিক্ষার ভূমিকা" এর প্রতি অনুরাগী , তবে দুর্ভাগ্যক্রমে তারা এই বিষয়টি কভার করে না। আমি জানি যে সাটন এবং বার্তোর একটি বই একটি প্রমিত রেফারেন্স, এবং সম্ভবত এনডিপিও ভাল তবে তারা ১৯৯9 -৯৮ তারিখের, এবং আমি আরও …

12 machine-learning  references