পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

অপারেটরটির নাম কী যা একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেক্টর নেয় এবং এক-হট এনকোডিং ব্যবহার করে বাইনারি উপস্থাপনায় রূপান্তরিত করে? আমি ভাবছি যেহেতু আমি একটি বৈজ্ঞানিক কাগজ লিখছি এবং এর জন্য একটি সঠিক নাম প্রয়োজন need

10 terminology  categorical-encoding 

যাক Z1,⋯,ZnZ1,⋯,ZnZ_1,\cdots,Z_n স্বাধীন আদর্শ স্বাভাবিক র্যান্ডম ভেরিয়েবল হও। সেখানে অনেকগুলি (দীর্ঘ) প্রমাণ রয়েছে যা এটি দেখায় ∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χ2n−1∑i=1n(Zi−1n∑j=1nZj)2∼χn−12 \sum_{i=1}^n \left(Z_i - \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n Z_j \right)^2 \sim \chi^2_{n-1} অনেকগুলি প্রমাণ বেশ দীর্ঘ এবং তাদের মধ্যে কিছু অন্তর্ভুক্তি ব্যবহার করে (যেমন কেসেলা স্ট্যাটিস্টিকাল ইনফারেন্স)। আমি ভাবছি এই ফলাফলের কোনও সহজ প্রমাণ আছে কিনা।

10 mathematical-statistics  sampling 

আমি চ ২০১৪ কাগজের মাধ্যমে কাজ করছি যা সেক 2 সেক মডেলিংয়ের জন্য এনকোডার-ডিকোডার আর্কিটেকচার চালু করেছিল। কাগজ, তারা (অথবা এটা নেতিবাচক-লগ-সম্ভাবনা) এর জন্য ইনপুট হ্রাস ফাংশন হিসাবে আউটপুট প্রদত্ত ইনপুট সম্ভাবনা ব্যবহার বলে মনে হচ্ছে দৈর্ঘ্যের এম এবং আউটপুট দৈর্ঘ্যের :এক্সএক্সxএমএমMএনYYyএনএনN পি( y)1, … , Yএন| এক্স1, … , …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

ধরুন আমাদের কাছে 3 টি এলোমেলো ভেরিয়েবল রয়েছে , এবং আমরা জোড়ায় প্রান্তিক বিতরণ জানি তবে আমরা অন্য কিছু জানি না (যেমন শর্তাধীন স্বাধীনতা হিসাবে)। আমরা কি যৌথ বন্টন পারি? পি ( এক্স 1 , এক্স 2 ) , পি ( এক্স 2 , এক্স 3 ) , পি ( …

10 probability  distributions 

বেশ কয়েকটি উত্তরে আমি দেখেছি ক্রসভিলেটেড ব্যবহারকারীরা ওপিকে লাসো, রিজ এবং ইলাস্টিক নেটে প্রাথমিক কাগজপত্র সন্ধান করার পরামর্শ দেয়। উত্তরোত্তর জন্য, লাসো, রিজ এবং ইলাস্টিক নেটগুলিতে সেমিনাল কী কাজ করে?

10 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

আমি আর তে কিছু সাধারণ সিমুলেশন ব্যবহার করে ত্রুটিগুলি এবং অবশিষ্টাংশের মধ্যে সম্পর্কের সাথে পরীক্ষা করছিলাম One একটি জিনিস আমি খুঁজে পেয়েছি সেটি হল, নমুনার আকার বা ত্রুটির বৈচিত্র নির্বিশেষে, আপনি যখন মডেলটি ফিট করেন তখন আমি সর্বদা theালের জন্য ঠিক পাই111 errors∼β0+β1×residualserrors∼β0+β1×residuals {\rm errors} \sim \beta_0 + \beta_1 \times …

10 regression  least-squares  residuals 

যদি আমি একটি নকশা আছে ম্যাট্রিক্স , যেখানে n হল মাত্রা পর্যবেক্ষণ সংখ্যা ঘ জন্য সমাধানে জটিলতা কি β = argmin β 1এক্স। আরn × dX∈Rn×dX\in\mathcal{R}^{n\times d}এনnnঘddলাসো, আর্টএনএবংডি সহ? আমি মনে করি যে উত্তরটি কীভাবেএই প্যারামিটারগুলির সাথেকীভাবেএকটিএলএএসএসও পুনরাবৃত্তির স্কেলকরে তা উল্লেখ করা উচিত, যদি না আপনি অন্যথায় অনুভব করেন তবে …

10 optimization  lasso  regularization  time-complexity 

আমি ভাবছি এই দুই প্রকারের মধ্যে পার্থক্য কি: অ-তথ্যপূর্ণ অপ্রকৃত

10 bayesian  prior  improper-prior 

আমি কেন ম্যানুয়াল বহুত্বকীয় প্রসারণ এবং আর polyফাংশন ব্যবহারের জন্য বিভিন্ন পূর্বাভাস পাচ্ছি ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- predict(fit,xp_exp) lines(xp,yp) # using poly …

10 r  regression  polynomial 

আমি প্রসেসিটি স্কোর ব্যবহার করে ওজন গণনা করার মেকানিকগুলি বুঝতে পারি : এবং তারপরে একটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ওজন প্রয়োগ করা এবং এটি যে ওজনগুলি সরবরাহ করে "নিয়ন্ত্রণ করুন" বা চিকিত্সার ক্ষেত্রে কোভেরিয়েটসের প্রভাবগুলি পৃথক করে এবং ফলাফল পরিবর্তনশীল সহ গ্রুপ জনসংখ্যা নিয়ন্ত্রণ করে।w i , j = t r e …

10 intuition  weighted-regression  propensity-scores 

নিম্নলিখিত বিতরণ থেকে কীভাবে দক্ষতার সাথে নমুনা করব? x ∼ বি ( α , β)) , এক্স > কে x∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k যদি খুব বেশি বড় না হয় তবে প্রত্যাখ্যানের নমুনা সেরা পদ্ধতির হতে পারে, তবে বড় হলে কীভাবে এগিয়ে যেতে হবে তা আমি …

10 random-generation  beta-distribution  truncation 

আমি সম্প্রতি লাসোর (নিয়মিতকরণ) বিষয়ে কয়েকটি পরিসংখ্যানের আলোচনায় এসেছি এবং একটি বিষয় যা অব্যাহত রাখে তা হ'ল লাসো কেন কাজ করে বা কেন এটি এত ভাল কাজ করে তা আমরা সত্যই বুঝতে পারি না। আমি ভাবছি যে এই বিবৃতিটি উল্লেখ করছে। স্পষ্টতই আমি বুঝতে পারি কেন লাসো প্রযুক্তিগতভাবে কাজ করে, …

10 machine-learning  lasso  regularization 

আমি একটি কাগজ মিলের পারফরম্যান্স সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে আরএফ রিগ্রেশনকে কাজে লাগানোর চেষ্টা করছি। আমার কাছে ইনপুটগুলির জন্য (কাঠের সজ্জার হার এবং পরিমাণ ইত্যাদি ...) পাশাপাশি মেশিনের কার্য সম্পাদনের জন্য (কাগজ উত্পাদিত, মেশিন দ্বারা উত্পাদিত শক্তি) মিনিট মিনিট ডেটা রয়েছে এবং আমি 10 মিনিট পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি এগিয়ে কর্মক্ষমতা …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

আমি 2 টি দলের মধ্যে নমুনা শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য এলোমেলো বনের দক্ষতার পরীক্ষা করার চেষ্টা করছি; শ্রেণিবিন্যাসের জন্য 54 টি নমুনা এবং ভেরিয়েবলের বিবিধ সংখ্যা রয়েছে। আমি ভাবছিলাম যে আমি 50 কে গাছ ব্যবহার করার পরেও কেন আউট-অফ-ব্যাগের (OOB) অনুমানগুলি একে অপরের থেকে 5% হিসাবে আলাদা হতে পারে? এটি কি …

10 machine-learning  random-forest 

[ক, খ] এর উপর যে কোনও ধারাবাহিক ক্রিয়াকলাপ, যেখানে ক এবং খ প্রকৃত সংখ্যা, সেখানে গাউসিয়া প্রসেসিস (রিগ্রেশন) দ্বারা আনুষ্ঠানিকভাবে বা নির্বিচারে ফাংশনের (কিছু আদর্শে) কাছাকাছি থাকতে পারে?

10 gaussian-process  approximation