পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

এখানে পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং রিকার্সিভ নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে। দুটিই সাধারণত একই সংক্ষিপ্ত বিবরণ দ্বারা চিহ্নিত করা হয়: আরএনএন। উইকিপিডিয়া অনুসারে , পুনরাবৃত্তি হওয়া এনএন আসলে পুনরাবৃত্ত এনএন, তবে আমি আসলে ব্যাখ্যাটি বুঝতে পারি না। তদুপরি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিংয়ের জন্য কোনটি ভাল (উদাহরণ বা তাই সহ) খুঁজে পাচ্ছি বলে মনে …

48 machine-learning  neural-networks  deep-learning  natural-language 

ধরুন আমার কাছে এবং যৌথ বন্টন থেকে একটি নমুনা । আমি অনুমান যে কিভাবে পরীক্ষা করছ এবং হয় স্বাধীন ?(Xn,Yn),n=1..N(Xn,Yn),n=1..N(X_n,Y_n), n=1..NXXXYYYXXXYYY কোন ধৃষ্টতা যুগ্ম বা প্রান্তিক বন্টন আইনগুলির উপর তৈরি করা হয় এবং (সমস্ত যৌথ স্বাভাবিকতার মধ্যে অন্তত, যে ক্ষেত্রে স্বাধীনতা যেহেতু পারস্পরিক সম্পর্ক হচ্ছে অভিন্ন )।XXXYYY000 এবং মধ্যে সম্ভাব্য …

48 hypothesis-testing  references  independence 

একটি প্রকাশিত নিবন্ধ ( পিডিএফ ) এই 2 বাক্য রয়েছে: তদ্ব্যতীত, ভুল বিধি প্রয়োগের কারণে বা পরিসংখ্যান পরীক্ষার জ্ঞানের অভাবের কারণে দুর্বৃত্তির কারণ হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি এএনওভাতে মোট ডিএফ কোনও পরীক্ষার রিপোর্টিংয়ের ক্ষেত্রে ত্রুটি ডিএফ হিসাবে নেওয়া যেতে পারে , বা গবেষক প্রাপ্তির জন্য একটি বা পরীক্ষার উল্লিখিত পি …

48 hypothesis-testing  chi-squared 

আমি বুঝতে পারি যে একবার যখন আমরা মানগুলি একটি চার্ট হিসাবে প্লট করি, আমরা দ্বিগুণ শৃঙ্গগুলি পর্যবেক্ষণ করে দ্বিপদ বন্টন শনাক্ত করতে পারি, তবে কীভাবে প্রোগ্রামটিকে এটি আবিষ্কার করা যায়? (আমি একটি অ্যালগরিদম খুঁজছি।)

48 distributions 

আমি জানতে চাই কেন কিছু आर এর মতো ভাষাতে এনএ এবং এনএএন উভয় থাকে। পার্থক্যগুলি কি বা সেগুলিও সমান সমান? আসলেই কি এনএ থাকা দরকার?

48 r 

ডেটা ভিজুয়ালাইজেশনের সেরা ব্লগ কোনটি? আমি এই প্রশ্নটিকে একটি সম্প্রদায় উইকি হিসাবে তৈরি করছি যেহেতু এটি অত্যন্ত বিষয়ভিত্তিক। প্রতিটি উত্তরকে একটি লিঙ্কে সীমাবদ্ধ করুন। প্রস্তাবিত উত্তরের জন্য নিম্নলিখিত মানদণ্ডটি নোট করুন: [একটি] এই জাতীয় প্রশ্নের গ্রহণযোগ্য উত্তরসমূহ ... পর্যাপ্ত বিবরণ এবং যুক্তিযুক্ত ন্যায়সঙ্গত সরবরাহ করা প্রয়োজন। নিছক হাইপারলিঙ্ক এটি করে …

48 data-visualization  references 

ধরা যাক যে yyy এবং মধ্যে কিছু "সত্য" সম্পর্ক রয়েছে xxxযেমন y=ax+b+ϵy=ax+b+ϵy = ax + b + \epsilon , যেখানে aaa এবং bbb ধ্রুবক এবং ϵϵ\epsilon হ'ল স্বাভাবিক শব্দ। আমি যখন এ আর কোড থেকে এলোমেলোভাবে ডেটা উত্পন্ন করি: x <- 1:100; y <- ax + b + rnorm(length(x))এবং তারপরে …

48 regression 

আমি জিবিএম এবং অ্যাডাবোস্টের মধ্যে পার্থক্য বোঝার চেষ্টা করছি। এগুলি আমি এ পর্যন্ত বুঝতে পেরেছি: উভয়ই বুস্টিং অ্যালগরিদম রয়েছে, যা পূর্ববর্তী মডেলের ত্রুটিগুলি থেকে শিক্ষা নেয় এবং শেষ পর্যন্ত মডেলগুলির একটি ভারিত যোগফল তৈরি করে। জিবিএম এবং অ্যাডাবোস্টগুলি তাদের ক্ষতির কার্যকারিতা ব্যতীত বেশ সমান। তবে এখনও তাদের মধ্যে পার্থক্যের ধারণাটি …

48 boosting  gbm  adaboost 

সুতরাং গতিবেগ ভিত্তিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত নিম্নলিখিত হিসাবে কাজ করে: v = s ই l f। মি ও এম ই এন টি ইউ এম ∗ এম - এল আর ∗ জিবনাম=গুলিইঠচ।মিণমিইএনটিতোমার দর্শন লগ করামি*মি-ঠR*ছv=self.momentum*m-lr*g যেখানে পূর্ববর্তী ওজন আপডেট, এবং পরামিতি থেকে সম্মান সঙ্গে বর্তমান গ্রেডিয়েন্ট হয় , শেখার হার, এবং একটি …

48 optimization  gradient-descent 

আমি অনুমান করি উত্তরটি হ্যাঁ হওয়া উচিত, তবে আমি এখনও অনুভব করি যে কিছু ঠিক নেই। সাহিত্যে কিছু সাধারণ ফলাফল হওয়া উচিত, কেউ কি আমাকে সহায়তা করতে পারে?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

কেএল ডাইভারজেন্সের পিছনে অন্তর্নিহিততা সম্পর্কে আমি শিখেছি যেমন কোনও মডেল বিতরণ ফাংশন তাত্ত্বিক / সত্যের বিতরণের থেকে তথ্যের থেকে কতটা পৃথক। উৎস আমি পরছি বলতে যে এই দুই ডিস্ট্রিবিউশন মধ্যে 'দূরত্ব' এর স্বজ্ঞাত বোঝার সহায়ক, কিন্তু আক্ষরিক গ্রহণ করা উচিত নয় কারণ দুটি ডিস্ট্রিবিউশন যায় PPP এবং QQQ , কেএল …

47 distributions  distance  intuition  kullback-leibler 

আমি কি একই সাথে আমার সমস্ত ডেটা বা ফোল্ডগুলি (যদি সিভি প্রয়োগ করা হয়) রূপান্তর করি? যেমন (allData - mean(allData)) / sd(allData) আমি কি ট্রেনসেট এবং টেস্টসেটকে আলাদাভাবে রূপান্তর করব? যেমন (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) অথবা আমি ট্রেনসেটটি রূপান্তর করব এবং টেস্টসেটে গণনাগুলি ব্যবহার …

47 r  cross-validation  data-transformation  normalization  standardization 

2015 এর প্রথমার্ধে আমি মেশিন লার্নিংয়ের কোর্স কোর্স করেছি (অ্যান্ড্রু এনজি, গ্রেট কোর্স দ্বারা)। এবং মেশিন লার্নিংয়ের বেসিকগুলি শিখলেন (লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, এসভিএম, নিউরোনাল নেটওয়ার্ক ...) এছাড়াও আমি 10 বছর ধরে বিকাশকারী, তাই নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা শেখা কোনও সমস্যা হবে না। ইদানীং, আমি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োগ করার জন্য …

47 r  regression  machine-learning  references 

আমি সম্পূর্ণ অন্ধ এবং একটি প্রোগ্রামিং ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসেছি। আমি যা করার চেষ্টা করছি তা হচ্ছে মেশিন লার্নিং শেখার, এবং এটি করার জন্য, প্রথমে আমাকে লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কে শিখতে হবে। ইন্টারনেটে সমস্ত ব্যাখ্যা আমি এই বিষয়টি সম্পর্কে খুঁজে পাচ্ছি ডেটা প্রথমে প্লট করে। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কিত ব্যবহারিক ব্যাখ্যা খুঁজছি …

47 regression  intuition 

এটি সাধারণভাবে একটি প্রশ্ন, কোনও পদ্ধতি বা ডেটা সেটের সাথে সুনির্দিষ্ট নয়। 0 টির সংখ্যা 90% এর কাছাকাছি এবং 1 এর সংখ্যা আপনার ডেটাশেটে 10% এর কাছাকাছি যেখানে পর্যবেক্ষিত মেশিন শেখার ক্ষেত্রে আমরা কোনও শ্রেণি ভারসাম্যহীন সমস্যাটি কীভাবে মোকাবিলা করব we আমরা কীভাবে শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দেব? আমি অনুসরণ করার একটি …

47 machine-learning  unbalanced-classes  supervised-learning