পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি নিম্ন র‌্যাঙ্কের কার্নেল এপ্রোক্সিমেশনের জন্য Nyström পদ্ধতি সম্পর্কে পড়ছি। এই পদ্ধতিটি সাইকিট-লার্নে প্রয়োগ করা হয়েছে [1] কার্নেল বৈশিষ্ট্য ম্যাপিংয়ের নিম্ন-স্তরের প্রাক্কলনে ডেটা নমুনাগুলি প্রজেক্ট করার পদ্ধতি হিসাবে। আমার জ্ঞানের সেরা হিসাবে, একটি প্রশিক্ষণ সেট given এবং একটি কার্নেল ফাংশন দেওয়া হয়েছে, এটি এসভিডি প্রয়োগ করে একটি কার্নেল ম্যাট্রিক্স একটি …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

আমি বিশ্বাস করি যে এই প্রশ্নের শিরোনামটি সব বলে।

12 clustering  k-means  high-dimensional 

মার্কোভ চেইনের সম্পত্তি অপরিশোধনযোগ্য বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে । অপ্রয়োজনীয় বলতে বলা হয় যে স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া "যে কোনও রাজ্য থেকে যে কোনও রাজ্যে যেতে পারে"। তবে এটি রাষ্ট্র থেকে যেতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করে আমিii রাষ্ট্র ঞjj, না যেতে পারে না? উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা formalization দেয়: রাষ্ট্র ঞjjহয় প্রবেশযোগ্য …

12 stochastic-processes  markov-process 

উইকিপিডিয়া বলেছে যে: ভিসি ডাইমেনশন হ'ল একটি অ্যালগরিদমকে ভেঙে দিতে পারে এমন সবচেয়ে বড় পয়েন্টের কার্ডিনালিটি। উদাহরণস্বরূপ, লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধের একটি কার্ডিনালিটি এন + 1 থাকে। আমার প্রশ্ন আমরা যত্ন কেন? আপনি লিনিয়ার শ্রেণিবিন্যাসের উপর সর্বাধিক ডেটাসেটগুলি খুব বড় হয়ে থাকে এবং এতে প্রচুর পয়েন্ট থাকে।

12 classification  algorithms  vc-dimension 

আমার 6 টি ক্লাস নিয়ে সমস্যা আছে। সুতরাং আমি নীচে একটি মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধকারী তৈরি করেছি: প্রতিটি শ্রেণীর জন্য, আমার কাছে একটি বনাম বনাম সমস্ত ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধকারী রয়েছে যার অর্থ আমার 6 টি আলাদা শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। আমি আমার প্রতিটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য একটি বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স রিপোর্ট করতে পারি। …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

আমি সিদ্ধান্ত স্টম্প ব্যবহার করে অ্যাডাবোস্ট বাস্তবায়ন করতে চাই। অ্যাডাবুস্টের প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে আমাদের ডেটা সেটের বৈশিষ্ট্যগুলি যতটা সিদ্ধান্তের স্টাম্প করা ঠিক? উদাহরণস্বরূপ, আমার যদি 24 টি বৈশিষ্ট্য সহ একটি ডেটা সেট থাকে তবে আমার প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে 24 টি সিদ্ধান্ত স্টাম্প শ্রেণিবদ্ধ হওয়া উচিত? অথবা আমি এলোমেলোভাবে কিছু বৈশিষ্ট্যগুলি বেছে নিয়ে …

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

যখন কেউ বলে যে 128 এবং 4000 এর মধ্যে লগ-অভিন্ন বিতরণ থেকে কোনও ডেটা নমুনা দেওয়া হয়, তার অর্থ কী? অভিন্ন ডিস্ট্রিবিউশন থেকে নমুনা তুলনায় কীভাবে এটি আলাদা? এই কাগজটি দেখুন: http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf ধন্যবাদ!

12 machine-learning  distributions  uniform 

যতদূর আমি জানি, অটোইনকোডার এবং টি-এসএনই উভয়ই অরৈখিক মাত্রিকতা হ্রাস করার জন্য ব্যবহৃত হয়। তাদের মধ্যে পার্থক্যগুলি কী এবং কেন আমি অন্যকে বনাম ব্যবহার করব?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

এই পৃথক প্রকারের বিতরণ (যেমন: বাইনোমিয়াল, বার্নোল্লি, মাল্টিনোমিয়াল) বা কোনও বিতরণকে এইভাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে। কেউ সাধারণ উদাহরণ দিয়ে বিশদভাবে বলতে পারেন

12 probability  distributions 

আমার অনেক চিড়িয়াখানা সিরিজ রয়েছে যার সাথে অনেকগুলি মূল্য আছে। আমি পড়েছি যে auto.arimaএই অনুপস্থিত মানগুলি বোঝাতে পারে? কেউ আমাকে কীভাবে এটি শিখাতে পারেন? অনেক ধন্যবাদ! এটি আমি চেষ্টা করেছি, তবে সাফল্য ছাড়াই: fit <- auto.arima(tsx) plot(forecast(fit))

12 arima 

আমি পড়েছি যে টাইম সিরিজের জন্য আর-স্কোয়ার ব্যবহার করা উপযুক্ত নয় কারণ একটি সময়ের সিরিজের প্রসঙ্গে (আমি জানি যে অন্যান্য প্রসঙ্গ আছে) আর-স্কোয়ার আর অনন্য নয় unique কেন? আমি এটি সন্ধান করার চেষ্টা করেছি, কিন্তু কিছুই পাইনি। সাধারণত আমি যখন আমার মডেলগুলি মূল্যায়ন করি তখন আমি আর-স্কোয়ার্ড (বা অ্যাডজাস্টেড আর-স্কোয়ার্ড) …

12 regression  time-series  r-squared 

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 আমি কীভাবে নির্ভুলতা গণনা করতে পারি এবং পুনরায় স্মরণ করতে পারি তাই F1- স্কোর গণনা করা সহজ হয়ে যায়। সাধারণ বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স একটি 2 x 2 মাত্রা। যাইহোক, যখন এটি 3 …

12 machine-learning  precision-recall 

আমি গণিতজ্ঞ নই। আমি কেএল ডাইভারজেন্স সম্পর্কে ইন্টারনেট অনুসন্ধান করেছি। আমি যেটা শিখেছি তা হ'ল কেএল ডাইভারজেন্স হ'ল তথ্য হারিয়ে যায় যখন আমরা ইনপুট বিতরণের ক্ষেত্রে কোনও মডেলের আনুমানিক বিতরণ করি। এগুলি আমি যে কোনও দুটি ধারাবাহিক বা পৃথক বিতরণের মধ্যে দেখেছি। আমরা কি এটি ধারাবাহিক এবং বিযুক্ত বা তদ্বিপরীত …

12 distributions  mathematical-statistics  kullback-leibler 

যুগপত সমীকরণ মডেল এবং স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেল (এসইএম) এর মধ্যে পার্থক্যগুলি কী বুঝতে দয়া করে আমাকে কেউ সাহায্য করতে পারেন? এটির পক্ষে যদি কেউ আমাকে কিছু সাহিত্য সরবরাহ করতে পারে তবে তা দুর্দান্ত হবে। এছাড়াও, এমন কোনও সাহিত্য আছে যেখানে SEM টাইমসারি প্রসঙ্গে ব্যবহৃত হয়েছে? আমি যে সাহিত্যগুলি পাচ্ছি তা …

12 time-series  references  sem 

আমি একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করছি। আমার 21 টি পর্যবেক্ষণ এবং 5 ভেরিয়েবল রয়েছে। আমার উদ্দেশ্যটি কেবল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক সন্ধান করা আমার ডেটা একাধিক রিগ্রেশন করার জন্য যথেষ্ট সেট? টি-পরীক্ষার ফলাফলটি প্রকাশ করেছে আমার ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে 3 টি উল্লেখযোগ্য নয়। উল্লেখযোগ্য ভেরিয়েবলগুলি (বা আমার প্রথম প্রতিরোধের উপসংহারটি পাওয়ার জন্য যথেষ্ট) …

12 regression  t-test  multiple-regression