পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

অনুমান করুন, নীচের কোডটি ব্যবহার করে জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য আমার কাছে শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে (এটি সিদ্ধান্ত গাছ, এলোমেলো বন, লজিস্টিক রিগ্রেশন .. ইত্যাদি জাতীয় মানদণ্ডের কোনও হতে পারে) library(randomForest) rfFit = randomForest(Y ~ ., data = myData, ntree = 400) # A very basic classifier Say, Y is a binary outcome …

11 classification  supervised-learning 

আমাদের অধ্যাপক একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন গণিত বা এমনকি জ্যামিতিক উপস্থাপনা পাচ্ছেন না এবং এটি আমাকে সামান্য বিভ্রান্ত করেছে। একদিকে এটিকে এখনও একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন বলা হয় , এমনকি উচ্চ মাত্রায়ও। অন্যদিকে, আমরা উদাহরণস্বরূপ আছে যদি এবং আমরা কোন মানের মধ্যে চলা করতে পারেন আমরা জন্য চাই এবং , এই আমাদের …

11 multiple-regression  high-dimensional 

স্বতন্ত্র স্তরের প্যানেল ডেটা সহ পার্থক্য মডেলটিতে পার্থক্য নির্দিষ্ট করার সঠিক উপায় কী? এখানে সেটআপটি রয়েছে: ধরে নিন যে আমার কাছে ব্যক্তিগত স্তরের প্যানেল ডেটা একাধিক বছর ধরে শহরগুলিতে এম্বেড করা আছে এবং চিকিত্সা নগর-বছরের স্তরে পরিবর্তিত হয়। আনুষ্ঠানিকভাবে যাক পৃথক পরিণতি হতে আমি শহরে গুলি এবং বছরের টি এবং …

11 econometrics  panel-data  fixed-effects-model  difference-in-difference 

আমি ভাবছিলাম যে দ্রাঘিমাংশের ডেটা মডেলিংয়ের জন্য কোনও মেশিন লার্নিং কৌশল (নিরীক্ষণ) আছে কিনা? আমি সবসময় মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলি ব্যবহার করেছি (বেশিরভাগ অ-লিনিয়ার) তবে আমি ভাবছিলাম যে এটি করার কোনও অন্য উপায় আছে (মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে)। মেশিন লার্নিং দ্বারা, আমার অর্থ এলোমেলো বন, শ্রেণিবদ্ধকরণ / গুচ্ছ, সিদ্ধান্ত গাছ এবং …

11 machine-learning  mixed-model 

আমি অর্ধ ঘন্টা প্রতিবেদনের ডেটা পেয়েছি, এটি একটি বহু-মৌসুমী সময় সিরিজ। আমি আর- tbatsতে forecastপ্যাকেজ ব্যবহার করেছি এবং এর মতো ফলাফল পেয়েছি: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) এর অর্থ কি এই সিরিজটি বাক্স-কক্স রূপান্তরটি ব্যবহার করার প্রয়োজন নেই, এবং ত্রুটির শব্দটি এআরএমএ (5, 4), এবং ,তুসত্তাকে ব্যাখ্যা করতে 6, …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

আমি শক্তির মজুত এবং আবহাওয়ার মধ্যে একটি মডেল খুঁজছি। আমার কাছে ইউরোপের দেশগুলির মধ্যে কেনা এমওয়্যাট ওয়াটের মূল্য এবং আবহাওয়ার (গ্রিভ ফাইলগুলি) প্রচুর মান রয়েছে। 5 ঘন্টা (২০১১-২০১৫) সময়কালে প্রতি ঘন্টা। PRICE / দিন এটি এক বছরের জন্য প্রতিদিন is আমার প্রতি ঘন্টা 5 ঘন্টা আছে। আবহাওয়ার উদাহরণ এক ঘন্টা …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

আমি আগে একটি এমএল কোর্স নিয়েছি, তবে এখন আমি আমার কাজের সাথে এমএল সম্পর্কিত প্রকল্পের সাথে কাজ করছি, আসলে এটি প্রয়োগ করার জন্য আমি বেশ কিছুটা লড়াই করছি। আমি নিশ্চিত যে আমি যে জিনিসগুলি করছি সেগুলি নিয়ে আগে গবেষণা করা / মোকাবেলা করা হয়েছে তবে আমি নির্দিষ্ট বিষয় খুঁজে পাচ্ছি …

11 machine-learning  references  train  application 

আমি ব্যাচের নরমালাইজেশন কাগজটি পড়ছিলাম [1] এবং এর একটি বিভাগ ছিল যেখানে উদাহরণ দিয়ে যায়, কেন সাধারণীকরণ সাবধানতার সাথে করাতে হবে তা চেষ্টা করার চেষ্টা করে। আমি সত্যই, উদাহরণটি কীভাবে বুঝতে পারে তা বুঝতে পারছি না এবং তারা যতটা পারে কাগজপত্র বুঝতে পেরে আমি সত্যই খুব আগ্রহী। প্রথমে আমাকে এখানে …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

সম্প্রতি, আমরা রেসিডুয়াল নিউরাল নেট এর উত্থান দেখেছি, যার মধ্যে প্রতিটি স্তরের একটি কম্পিউটেশনাল মডিউল এবং একটি শর্টকাট সংযোগ থাকে যা স্তরের ইনপুট যেমন স্তরটির আউটপুট প্রদর্শন করে: নেটওয়ার্কটি অবশিষ্টাংশের বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশনের অনুমতি দেয় এবং শিল্পের পারফরম্যান্সের গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটির প্রতি আরও হওয়ার পাশাপাশি গভীর গভীরতার জন্য অনুমতি দেয়।y i + …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

আমি ধারাবাহিক ফলাফলের সাথে লাসো ব্যবহার করে কিছু প্রার্থী ভবিষ্যদ্বাণীদের মডেল নির্বাচন করার চেষ্টা করছি। লক্ষ্যটি হল সেরা পূর্বাভাসের পারফরম্যান্স সহ অনুকূল মডেল নির্বাচন করা, যা সাধারণত ল্যাসো থেকে টিউনিং পরামিতিগুলির সমাধানের পথ অর্জনের পরে কে-ফোল্ড ক্রস বৈধকরণের মাধ্যমে করা যেতে পারে। এখানে সমস্যাটি হ'ল ডেটাটি একটি জটিল মাল্টি-স্টেজ জরিপ …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

আমি ফিড-ফরোয়ার্ড এনএন ব্যবহার করছি। আমি ধারণাটি বুঝতে পারি, তবে আমার প্রশ্ন ওজন সম্পর্কে। আপনি কীভাবে তাদের ব্যাখ্যা করতে পারেন, অর্থাত্ তারা কী উপস্থাপন করবেন বা কীভাবে তারা আনস্ট্রোড হতে পারে (কেবলমাত্র ক্রিয়াকলাপের সহগ)? আমি "স্পেস অফ ওজন" নামে কিছু পেয়েছি, তবে এর অর্থ কী তা আমি যথেষ্ট নিশ্চিত নই।

11 neural-networks  weights 

আমি আর-তে গড় মডেল ব্যবহার করে কিছু তথ্য বিশ্লেষণ করে কী রিপোর্ট করব তা বোঝার এবং জানার চেষ্টা করছি প্রদত্ত ভেরিয়েবলের উপরে পরিমাপের পদ্ধতির প্রভাব বিশ্লেষণ করতে আমি নীচের স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করছি: ডেটাসেটটি এখানে: https://www.rodbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 লাগানো মডেল: LM.1 <- gls(VMTf ~ turn+sex+method, na.action="na.fail", method = "ML",VMT4) ড্রেজ পুরো মডেল require(MuMIn) …

11 r  model-averaging 

ElasticNetপাইথনে এবং glmnetআর একই ডাটা সেটে সাইকিট-লার্নের সাথে একটি ইলাস্টিক নেট মডেল লাগানো কিনা তা যাচাই করে দেখার চেষ্টা করেছেন ? আমি প্যারামিটারগুলির অনেকগুলি সংমিশ্রণ নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে যাচ্ছি (যেহেতু দুটি ফাংশন ডিফল্ট মানগুলির সাথে তারা তর্কিত স্থানে পৃথক হয়) এবং ডেটা স্কেলিং করে, তবে কিছুই দুটি ভাষার মধ্যে একই …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

গাউস প্রক্রিয়াটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, বিশেষত অনুকরণে। জানা গেছে যে গণনার চাহিদা বেশি ( )।0 ( এন)3)0(n3)0(n^3) কী তাদের জনপ্রিয় করে তোলে? তাদের প্রধান এবং লুকানো সুবিধা কি? কেন তারা প্যারাম্যাট্রিক মডেলের পরিবর্তে ব্যবহার করা হয় (প্যারামেট্রিক মডেল দ্বারা আমি বলতে চাই লিনিয়ার লিনিয়ার রিগ্রেশন যার মধ্যে ইনপুট বনাম আউটপুট …

11 gaussian-process 

আমি এমন একটি বই খুঁজছি যা সম্ভাব্যতা তত্ত্বের গভীর, কঠোর কভারেজ সরবরাহ করে তবে এমন একটি সামগ্রীর উপর জোর দেওয়া যা বেশিরভাগ গণিত বিভাগের বাইরে দরকারী useful আমি শুনেছি "সম্ভাব্যতার থিওরি: এক্সপ্লোরেশনস এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি" বেশ ভাল, তবে আমি আরও কিছু পরামর্শ পেতে চেয়েছিলাম। উদাহরণস্বরূপ, আছিম ক্লেঙ্কের বইটি আমার পক্ষে অনেক …

11 probability  self-study  references