পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমাকে একটি ডেটা সেট দেওয়া হয়েছে যাতে একটি হাই স্কুলে শিক্ষার্থীদের দ্বারা প্রাপ্ত পুরষ্কারের সংখ্যা রয়েছে যেখানে অর্জিত পুরষ্কারের পূর্বাভাসকারীদের মধ্যে শিক্ষার্থীর নাম নথিভুক্ত হওয়া প্রোগ্রামের ধরণ এবং গণিতে তাদের চূড়ান্ত পরীক্ষার স্কোর অন্তর্ভুক্ত থাকে। আমি ভাবছিলাম যে কেউ যদি আমাকে বলতে পারে যে এই ক্ষেত্রে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি …

12 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  count-data 

আপনি যখন কোনও ওএলএসের প্রতিরোধ করেন এবং ফলস্বরূপ অবশিষ্টাংশগুলি প্লট করেন, তখন কীভাবে আপনি বলতে পারবেন যে অবশিষ্টাংশগুলি স্বতঃসংশ্লিষ্ট? আমি জানি এটির জন্য (ডুর্বিন, ব্রুশ-গডফ্রে) পরীক্ষা রয়েছে তবে আমি ভাবছিলাম যে আপনি যদি অটোকোরিয়েশন কোনও সমস্যা হতে পারে তবে গেজ করার পরিকল্পনার দিকে নজর দিতে পারেন (কারণ হেটেরোস্কেস্টাস্টিটির জন্য এটি …

12 regression  autocorrelation  residuals 

আমি সংগৃহীত ডেটা গণনা করার জন্য, আমি মডেলগুলি তৈরি করতে পোইসন রিগ্রেশন ব্যবহার করি। আমি glmআর-তে ফাংশনটি ব্যবহার করে এটি করি, যেখানে আমি ব্যবহার করি family = "poisson"। সম্ভাব্য মডেলগুলি মূল্যায়নের জন্য (আমার কাছে বেশ কয়েকটি ভবিষ্যদ্বাণী রয়েছে) আমি এআইসি ব্যবহার করি। এ পর্যন্ত সব ঠিকই. এখন আমি ক্রস-বৈধতা সম্পাদন …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

উইকিপিডিয়া থেকে নন-প্যারামেট্রিকের প্রথম অর্থ এমন কৌশলগুলি কভার করে যা কোনও নির্দিষ্ট বন্টনের সাথে সম্পর্কিত ডেটার উপর নির্ভর করে না। এর মধ্যে রয়েছে অন্যদের মধ্যে: বিতরণ ফ্রি পদ্ধতি, যা অনুমানের উপর নির্ভর করে না যে প্রদত্ত সম্ভাব্যতা বন্টন থেকে ডেটা আঁকা। এটি প্যারামেট্রিক পরিসংখ্যানের বিপরীত। এতে নন-প্যারাম্যাট্রিক স্ট্যাটিস্টিকাল মডেল, অনুমান …

12 nonparametric 

আমি kmeansঅ্যান্ডারসনের আইরিস ডেটাসেটে কে-মানে অ্যালগরিদম সম্পাদনের জন্য আর এর নির্দেশনাটি ব্যবহার করছিলাম । আমি পেয়েছি এমন কিছু পরামিতি সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। ফলাফলগুলি হ'ল: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 এই ক্ষেত্রে, "ক্লাস্টার মানে" এর অর্থ কী? এটি গুচ্ছের মধ্যে থাকা সমস্ত বস্তুর …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means 

আমার একটি ডেটা সেট রয়েছে যা ক্ষতিকারক ক্ষয়কে উপস্থাপন করে। আমি এই ডেটাতে একটি সূচকীয় ফাংশন ফিট করতে চাই । আমি লগটি প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলকে রূপান্তর করার চেষ্টা করেছি এবং তারপরে একটি লাইনের সাথে ফিট করার জন্য কমপক্ষে স্কোয়ার ব্যবহার করেছি; একটি লগ লিঙ্ক ফাংশন এবং প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের চারপাশে গামা বিতরণ …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

আমি ক্রস-বৈধতার পরিবর্তে ডেটার প্রান্তিক স্বাচ্ছন্দ্যকে সর্বোচ্চ করে প্যারামিটারগুলির সাথে একটি এআরডি কার্নেল দিয়ে গাউসিয়ান প্রক্রিয়াটি প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। আমি সন্দেহ করি যে এটি অত্যধিক মানানসই। আমি কীভাবে এই সন্দেহটিকে বায়েশীয় প্রসঙ্গে পরীক্ষা করতে পারি?

12 machine-learning  cross-validation  gaussian-process 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন। আমি একই ডেটাসেটে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং এলোমেলো বন প্রয়োগ করেছি। সুতরাং আমি পরিবর্তনশীল গুরুত্ব (লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য নিখুঁত সহগ এবং এলোমেলো বনের জন্য পরিবর্তনশীল গুরুত্ব) পাই। আমি চূড়ান্ত পরিবর্তনশীল গুরুত্ব পেতে দুটিকে একত্রিত করার জন্য ভাবছি। কেউ কি তার অভিজ্ঞতা শেয়ার করতে পারবেন? আমি ব্যাগিং, বুস্টিং, …

12 machine-learning  logistic  random-forest 

আমি দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলকে তুলনা করতে চাই যা সময়ের সাথে সাথে দুটি পৃথক অবস্থার অধীনে একটি এমআরএনএর অবক্ষয়ের হারকে উপস্থাপন করে। প্রতিটি মডেলের ডেটা স্বাধীনভাবে সংগ্রহ করা হয়। এখানে ডেটাসেট। সময় (ঘন্টা) লগ (চিকিত্সা এ) লগ (চিকিত্সা বি) 0 2.02 1.97 0 2.04 2.06 0 1.93 1.96 2 2.02 …

12 regression  model-comparison 

আমি কার্নেলগুলিতে নতুন এবং কার্নেলাইজ কেএনএন করার চেষ্টা করার সময় একটি ছিনতাই করেছি। preliminaries আমি একটি বহুবর্ষীয় কার্নেল ব্যবহার করছি: K( x , y )=(1+)⟨x,y⟩)dK(x,y)=(1+⟨x,Y⟩)ঘK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d আপনার সাধারণ ইউক্লিডিয়ান কেএনএন নীচের দূরত্বের মেট্রিক ব্যবহার করে: ঘ( x , y ) = | | x - …

12 machine-learning  kernel-trick  k-nearest-neighbour 

আমি যখন একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেটটিতে পিসিএ চালাই, তখন আমার দেওয়া সমাধানটি কি অনন্য? অর্থাত, আন্তঃপয়েন্টের দূরত্বের ভিত্তিতে আমি 2 ডি স্থানাঙ্কের একটি সেট পেয়েছি। এই সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ করতে পারে এমন পয়েন্টগুলির কমপক্ষে আরও একটি ব্যবস্থা খুঁজে পাওয়া সম্ভব? উত্তরটি যদি হ্যাঁ হয় তবে কীভাবে আমি এইরকম আলাদা সমাধান খুঁজে …

12 pca 

আমি একটি আদেশযুক্ত লগিট রিগ্রেশন করার চেষ্টা করছি। আমি এর মতো মডেলটি চালাচ্ছি (আয় এবং জনসংখ্যার ব্যবস্থা থেকে বাজারে সংস্থাগুলির সংখ্যা নির্ধারণকারী একটি বোবা ছোট্ট মডেল)) আমার প্রশ্নটি ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে। nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) আমি যখন ভবিষ্যদ্বাণী চালাচ্ছি (যা আমি পূর্বাভাস y পাওয়ার জন্য ব্যবহার করার চেষ্টা করছি), ফলাফলগুলি …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

এই প্রশ্নটি এই পোস্টের সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত ধরুন আমার কাছে এলোমেলো পরিবর্তনশীল এবং আমি ওয়াই = লগ ( এক্স ) সংজ্ঞায়িত করেছি । আমি Y এর সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনটি খুঁজতে চাই ।X∼Gamma(k,θ)এক্স~গ্রীক বর্ণমালার তৃতীয় বর্ণ(ট,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)Y=log(X)Y=log⁡(X)Y = \log(X)YYY আমি প্রাথমিকভাবে ভেবেছিলাম যে আমি কেবল ক্রমবর্ধমান ডিস্ট্রিবিউশন ক্রিয়াকলাপটি সংজ্ঞায়িত …

12 pdf  gamma-distribution 

কয়েক হাজার বৈশিষ্ট্যযুক্ত আমার কাছে ডেটা রয়েছে এবং আমি তথ্যবিরোধীগুলি অপসারণ করতে পুনরাবৃত্ত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন (আরএফই) করতে চাই। আমি ক্যারেট এবং আরএফই দিয়ে এটি করি। যাইহোক, আমি ভাবতে শুরু করেছিলাম, যদি আমি সেরা রিগ্রেশন ফিট ফিট করতে চাই (উদাহরণস্বরূপ এলোমেলো বন), আমি কখন পরামিতি টিউনিং করব (আরএফের mtryজন্য)? এটি, যেমন …

12 regression  feature-selection  random-forest  caret 

সুতরাং, আমি প্রায় 60 x 1000 এর একটি ম্যাট্রিক্স পেয়েছি I'm আমি এটিকে 1000 বৈশিষ্ট্যযুক্ত 60 টি অবজেক্ট হিসাবে দেখছি; 60 টি বস্তু 3 টি শ্রেণিতে বিভক্ত করা হয়েছে (ক, খ, সি)। প্রতিটি শ্রেণিতে 20 টি জিনিস এবং আমরা প্রকৃত শ্রেণিবিন্যাস জানি। আমি 60 টি প্রশিক্ষণের উদাহরণের এই সেটটিতে তদারকি …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification