পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি লাসো এবং রিজ উভয়ের সাথেই একটি রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছি (0-5 এর মধ্যে একটি পৃথক ফলাফলের পরিবর্তনশীল ভবিষ্যদ্বাণী করতে)। মডেলটি চালানোর আগে, আমি বৈশিষ্ট্যটি সেটটি 250 থেকে 25 এ হ্রাস করার SelectKBestপদ্ধতি ব্যবহার করি । প্রাথমিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন ছাড়া লাসো এবং রিজ উভয়ই যথাযথ স্কোরকে কমিয়ে দেয় [যা ছোট নমুনার …

11 regression  predictive-models  feature-selection  lasso  ridge-regression 

আমার স্কেল ইক্যুয়ারিয়েন্সের কোনও আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা নেই, তবে এখানে পরিসংখ্যান শিক্ষার পরিচিতি পিএ সম্পর্কে কী বলে। 217: স্ট্যান্ডার্ড সর্বনিম্ন স্কোয়ার ... স্কেল : একটি ধ্রুবক দ্বারা কেবল এর একটি ফ্যাক্টর দ্বারা সর্বনিম্ন স্কোয়ার সহগ অনুমানের স্কেলিং বাড়ে ।XjXjX_jccc1/c1/c1/c সরলতার জন্য, সাধারণ রৈখিক মডেল অনুমান করা যাক y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X}\boldsymbol\beta + …

11 least-squares  linear-model 

ইউটিউবে ভিডিও দেখে আমার মনে হয়েছে যে ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স কী তা আমি আসলেই সংজ্ঞায়িত করতে পারি না। আমি ভিডিওটি সম্পর্কে এটি সম্পর্কে বক্তৃতাগুলি দেখার সময় অনুসরণ করতে পারি। আসলে কি তা নির্ধারণ করা শক্ত। এটি সম্পর্কে শুনতে আশা করি।

11 machine-learning  mathematical-statistics  data-mining 

মনে করুন আমরা এই বাক্স এবং হুইস্কার প্লটটি দেখছি: বৃহস্পতিবার থেকে শুক্রবারের মধ্যে, আমি মনে করি বেশিরভাগ রাজি হবেন সময় ঘুমানোর ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে। যদিও এটি একটি পরিসংখ্যানগতভাবে-বৈধ অনুমান, তবে? বৃহস্পতিবার থেকে শুক্রবারের মধ্যে অন্তর্-চৌম্বকীয় রেঞ্জগুলির কোনওটিই ওভারল্যাপ না হওয়ার কারণে আমরা কী তাত্পর্যপূর্ণ পার্থক্য বুঝতে পারি? বৃহস্পতিবার …

11 anova  data-visualization  boxplot 

জন্য বহুপদী রিগ্রেশন সম্পাদন সম্মুখের , মানুষ কখনো কখনো কাঁচা polynomials, কখনও কখনও লম্ব polynomials ব্যবহার করুন। কিন্তু যখন তারা সম্পূর্ণ স্বেচ্ছাচারী বলে মনে হয় তা ব্যবহার করে।ওয়াইওয়াইYএক্সএক্সX এখানে এবং এখানে কাঁচা বহুপদী ব্যবহার করা হয়। তবে এখানে এবং এখানে , অরথোগোনাল বহুপথগুলি সঠিক ফলাফল দেয় বলে মনে হয়। কি, …

11 regression  polynomial 

আমি বায়েশিয়ান স্ট্যাটিস্টিক্সের (আরবি) জন্য বেসিক এমসিএমসি সম্পর্কে ব্যবহারিক এবং তাত্ত্বিক উদাহরণ সহ কিছু কাগজপত্র বা বইগুলি সন্ধান করছি । আমি সিমুলেশন সম্পর্কে কখনও পড়াশোনা করিনি এবং সে কারণেই আমি "বেসিক" তথ্য সন্ধান করছি। আপনি আমাকে কিছু সুপারিশ বা পরামর্শ দিতে পারেন?

11 bayesian  references  mcmc 

ধরুন আমি দুই estimators আছে বিটা 1 এবং β 2 যে একই প্যারামিটারের সামঞ্জস্যপূর্ণ estimators হয় β 0 এবং এই ধরনের যে √βˆ1β^1\widehat{\beta}_1βˆ2β^2\widehat{\beta}_2β0β0\beta_0n−−√(βˆ1−β0)→dN(0,V1),n−−√(βˆ2−β0)→dN(0,V2)n(β^1−β0)→dN(0,V1),n(β^2−β0)→dN(0,V2)\sqrt{n}(\widehat{\beta}_1 -\beta_0) \stackrel{d}\rightarrow \mathcal{N}(0, V_1), \quad \sqrt{n}(\widehat{\beta}_2 -\beta_0) \stackrel{d}\rightarrow \mathcal{N}(0, V_2) সঙ্গেV1≤V2V1≤V2V_1 \leq V_2পিএসডি অর্থে। সুতরাং, এসিম্পটোটিকভাবে β 1থেকে অধিক কার্যকরী β 2। এই দুটি অনুমানকারী বিভিন্ন ক্ষতি …

11 regression  ridge-regression  shrinkage  penalized 

কোনও অনিশ্চিত ডেটাসেটে তত্ত্বাবধানে শেখার মডেল প্রয়োগ করার জন্য কি বিদ্যমান পদ্ধতি আছে? উদাহরণস্বরূপ, বলুন আমাদের কাছে ক্লাস এ এবং বি সহ একটি ডেটাसेट রয়েছে: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | …

11 machine-learning  supervised-learning 

আমি সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলির সাধারণীকরণের দক্ষতার জন্য তাত্ত্বিক ফলাফলগুলিতে আগ্রহী, যেমন শ্রেণিবদ্ধকরণ ত্রুটির সম্ভাবনা এবং এই মেশিনগুলির ভ্যাপনিক-চেরভোনেনকিস (ভিসি) মাত্রা সম্পর্কে সীমাবদ্ধ। যাইহোক, সাহিত্যের মাধ্যমে আমার অনুভূতিটি অনুভূত হয়েছিল যে কিছু অনুরূপ পুনরাবৃত্তি ফলাফল লেখক থেকে লেখক থেকে কিছুটা আলাদা হতে থাকে, বিশেষত একটি নির্দিষ্ট সময় ধরে রাখার জন্য আবশ্যক …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

দিনগুলির খুব দীর্ঘ বছর সহ একটি গ্রহ ধরে। একটি ঘরে একটি পার্টিতে 1 মিলিয়ন এলিয়েন থাকে এবং জন্মদিনে কেউই ভাগ করে না। এর আকার সম্পর্কে অনুমান করা যায় কি ?এনNNNNNN (এই আরও কমপ্যাক্ট প্রশ্নটি খারাপভাবে বর্ণিত এটিকে ছাড়িয়ে যায় es )

11 probability  birthday-paradox 

r=max(p,q+1)r=max(p,q+1)r = \max(p,q+1)yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1.yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1. \begin{aligned} y_t -\mu &= \phi_1(y_{t-1} -\mu) + \phi_2(y_{t-2} -\mu) + ... + \phi_3(y_{t-3} -\mu) \\ &+ \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + ... + \theta_{r-1}\epsilon_{t-r+1}. \end{aligned} ξt+1=⎡⎣⎢⎢⎢⎢ϕ11⋮0ϕ20⋮0…………ϕr−1001ϕr000⎤⎦⎥⎥⎥⎥ξt+⎡⎣⎢⎢⎢⎢ϵt+10⋮0⎤⎦⎥⎥⎥⎥ξt+1=[ϕ1ϕ2…ϕr−1ϕr10…00⋮⋮…0000…10]ξt+[ϵt+10⋮0] \xi_{t+1} = \begin{bmatrix} \phi_1 & \phi_2 & \dots & \phi_{r-1} & \phi_r \\ 1 & 0 & \dots & 0 & 0 …

11 time-series  arima  kalman-filter  state-space-models 

কিছু মেশিন লার্নিং নোটগুলি থেকে কিছু বৈষম্যমূলক শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতি সম্পর্কে কথা বলা হয়, বিশেষত লজিস্টিক রিগ্রেশন যেখানে y ক্লাস লেবেল (0 বা 1) এবং x হ'ল ডেটা, বলা হয়: যদি , এবং x | y = 1 \ sim \ mathrm {Poisson} (λ_1) , তবে p (y | x) লজিস্টিক …

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

যাক , এবং ঘনত্বের হতে হবে এবং অনুমান করা আপনি , । সম্ভাবনা অনুপাতের কী হবে হিসাবে ? (এটি কি রূপান্তর করে? কিসের দিকে?)g h x i ∼ h i ∈ N n ∏ i = 1 f ( x i )চffছggজhhএক্সআমি∼ এইচxi∼hx_i \sim hi ∈ Ni∈Ni \in \mathbb{N} n→∞Πi …

11 convergence  asymptotics  likelihood-ratio 

এই নিবন্ধটি আমার লিগের isর্ধ্বে তবে এটি এমন একটি বিষয়ে কথা বলছে যা সম্পর্কে আমি আগ্রহী, গড়, মোড এবং মধ্যবর্তী সম্পর্ক। এটা বলে : এটি বহুলভাবে বিশ্বাস করা হয় যে একটি ইউনিট বিহীন বিতরণের মধ্যমা গড় এবং মোডের মধ্যে "সাধারণত" থাকে। তবে এটি সর্বদা সত্য নয় ... আমার প্রশ্ন : …

11 mean  median  mode 

আমি যথা তিনটি ভেরিয়েবল 365 পর্যবেক্ষণ ধারণকারী সেট তথ্য আছে pm, tempএবং rain। এখন আমি pmঅন্য দুটি ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া হিসাবে আচরণ করা উচিত তা পরীক্ষা করতে চাই । আমার ভেরিয়েবলগুলি হ'ল: pm10 = প্রতিক্রিয়া (নির্ভরশীল) temp = ভবিষ্যদ্বাণীকারী (স্বতন্ত্র) rain = ভবিষ্যদ্বাণীকারী (স্বতন্ত্র) নিম্নলিখিতটি আমার ডেটার জন্য সম্পর্কিত ম্যাট্রিক্স: …

11 correlation  multiple-regression  multicollinearity  regression-strategies