পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

এটি আমার বোঝা যায় যে পরীক্ষার ত্রুটির কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের প্রাক্কলনটি সাধারণত প্রকৃত পরীক্ষার ত্রুটিটিকে হ্রাস করে। আমি বিভ্রান্ত কারণ কেন এই ঘটনা। আমি কেন পরীক্ষার ত্রুটিটি সাধারণত পরীক্ষার ত্রুটির চেয়ে কম হয় - কারণ আপনি সেই একই ডেটাতে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন যা আপনি ত্রুটিটি অনুমান করছেন! তবে ক্রস-বৈধকরণের ক্ষেত্রে এটি …

10 cross-validation  bias 

যাক X1X1X_1 , X2X2X_2 , ⋯⋯\cdots , Xd∼N(0,1)Xd∼N(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1) ও স্বাধীন হতে। এক্স 4 1 এর প্রত্যাশা কীX41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} ? ই ( এক্স 2 1 ) সন্ধান করা সহজE(X21X21+⋯+X2d)=1dE(X12X12+⋯+Xd2)=1d\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = \frac{1}{d} দ্বারা d । তবেএক্স 4 1 এর প্রত্যাশা কীভাবে খুঁজে …

10 probability  self-study  normal-distribution  chi-squared  expected-value 

এটি এফ বিটা স্কোর: এফβ= ( 1 + β)2) ⋅ p r e c i s i o n ⋅ r e c a l l( β)2⋅ p r e c i s i o n ) + r e c a l lFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} …

10 machine-learning  precision-recall  model-evaluation 

আমি বর্তমানে অর্থের ক্ষেত্রে কণা ফিল্টার এবং তাদের সম্ভাব্য ব্যবহারগুলি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আমি বেশ কিছুটা লড়াই করছি। (I) কণা ফিল্টারগুলির বুনিয়াদি অ্যাক্সেসযোগ্য করার জন্য, এবং (ii) পরে সেগুলি ভালভাবে বোঝার জন্য আমার গাণিতিক এবং পরিসংখ্যানগত পূর্বশর্তগুলি কী পরিমাণে পুনর্বিবেচনা করা উচিত? রাষ্ট্র-স্পেস মডেলগুলি বাদ দিয়ে আমি স্নাতক-স্তরের সময় …

10 time-series  particle-filter 

ধরুন এক্স1, । । । , এক্সএনX1,...,XnX_1,...,X_n থেকে IID হয় এন( μ , σ)2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) দিন এক্স( i )X(i)X_{(i)} বোঝাতে আমিii 'থেকে তম ক্ষুদ্রতম উপাদান এক্স1, । । । , এক্সএনX1,...,XnX_1,...,X_n । মধ্যে পর পর দুটি উপাদানগুলির মধ্যে অনুপাতের সর্বাধিক অনুপাতে কীভাবে একজন উচ্চতর সীমাবদ্ধ করতে সক্ষম হবেন এক্স( i )X(i)X_{(i)}? …

10 expected-value  order-statistics  ratio  maximum 

পরামিতি সহ, আলফা স্থিতিশীল বিতরণ থেকে নমুনা দেওয়া আইআইডি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলির ক্রম Let ।X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 এখন অনুক্রমটি বিবেচনা করুন , যেখানে , । Y j + 1 = X 3 j + 1 X …

10 probability  self-study  monte-carlo  convergence  order-statistics 

নির্দিষ্ট স্টাইলে ছবি আঁকতে কি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব? (সুতরাং এটি একটি চিত্র নেয় এবং এটি এমন স্টাইলে পুনরায় আঁকেন যার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল)) এই জাতীয় কোনও জিনিসের জন্য কি কোনও অনুমোদিত প্রযুক্তি রয়েছে? আমি ডিপআর্ট অ্যালগরিদম সম্পর্কে জানি। নির্দিষ্ট চিত্রের সাথে প্রধান চিত্রটি পূরণ করা ভাল (উদাহরণস্বরূপ, …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমার কাছে 482 টি পর্যবেক্ষণের ডেটা সেট রয়েছে। data=Populationfull আমি 3 এসএনপি-র জন্য একটি জিনোটাইপ সমিতি বিশ্লেষণ করতে যাচ্ছি। আমি আমার বিশ্লেষণের জন্য একটি মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি এবং আমি অ্যাওভ ব্যবহার করছি (y ~ x, ডেটা = ...)। একটি বৈশিষ্ট্যের জন্য আমার কাছে বেশ কয়েকটি স্থির প্রতিক্রিয়া এবং …

10 r  anova 

হাইপোথিসিস পরীক্ষায়, একটি সাধারণ প্রশ্ন জনসংখ্যার বৈচিত্র কী? আমার প্রশ্ন হ'ল আমরা কীভাবে জনসংখ্যার বৈচিত্র জানতে পারি? আমরা যদি সমগ্র বন্টন জানতাম, আমরা পাশাপাশি চিনতে পারেন গড় সমগ্র জনসংখ্যার। তাহলে হাইপোথিসিস পরীক্ষার বিন্দু কী?

10 hypothesis-testing  variance  t-test  z-test 

আমার মেশিন লার্নিং ক্লাসে, আমরা বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পাদন করতে লাসো রিগ্রেশন কীভাবে খুব ভাল তা সম্পর্কে শিখেছি, যেহেতু এটি নিয়মিতকরণ ব্যবহার করে ।ঠ1ঠ1l_1 আমার প্রশ্ন: লোকেরা সাধারণত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করার জন্য সাধারণত লাসো মডেলটি ব্যবহার করে (এবং তারপরে এই বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি আলাদা মেশিন লার্নিং মডেল হিসাবে ফেলে দিতে পারে), বা …

10 feature-selection  lasso  regression-strategies 

আমি দুটি নমুনার জন্য কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেনের একটি সংখ্যার হিসাবটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করেছি। প্রয়োগটি ডিবাগ করার জন্য দুটি সাধারণ বিতরণ থেকে নমুনাগুলি আঁকুন এবং ।এন ( 1 , 2 )এন( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N (0,1)এন( 1 , 2 )N(1,2)\mathcal N (1,2) একটি সাধারণ অনুমানের জন্য আমি দুটি হিস্টোগ্রাম উত্পন্ন …

10 estimation  intuition  kullback-leibler  numerics 

আমার দুটি শ্রেণীবদ্ধ / নামমাত্র ভেরিয়েবল রয়েছে। তাদের প্রত্যেকটি মাত্র দুটি স্বতন্ত্র মান নিতে পারে (সুতরাং, আমার মোট 4 টি সংমিশ্রণ রয়েছে)। প্রতিটি মানগুলির সংমিশ্রণটি সংখ্যাসূচক মানের একটি সেট নিয়ে আসে। সুতরাং, আমি সংখ্যা 4 সেট আছে। এটি আরও কংক্রিট করার জন্য, আসুন আমরা বলি যে আমার কাছে male / …

10 hypothesis-testing  p-value  nonparametric  permutation-test 

গড় সূত্রের সমতুল্য কি আছে: mean=1N∑i=1NXiমিইএকটিএন=1এনΣআমি=1এনএক্সআমি\begin{equation} \mathrm{mean} = \cfrac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} X_i \end{equation} মাঝারি জন্য?

10 median  definition 

আমি বুঝতে পারি যে লিনিয়ার রিগ্রেশন এ ত্রুটিগুলি সাধারণত বিতরণ করা হবে বলে মনে করা হয়, y এর পূর্বাভাসিত মানের শর্তসাপেক্ষে। তারপরে আমরা অবশিষ্টাংশগুলিকে ত্রুটির জন্য এক ধরণের প্রক্সি হিসাবে দেখি। এটা প্রায়ই ভালো আউটপুট জেনারেট করতে সুপারিশ করা হচ্ছে: । যাইহোক, আমি বুঝতে পারি না যে প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের …

10 regression  assumptions 

আমি পিছনে প্রচার ব্যবহার করে শ্রেণিবিন্যাসের জন্য গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। বিশেষত, আমি টেনসর ফ্লো লাইব্রেরিটি ব্যবহার করে চিত্রের শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করছি। প্রশিক্ষণের সময়, আমি কিছু অদ্ভুত আচরণ অনুভব করছি, এবং আমি কেবল ভাবছি যে এটি সাধারণ, বা আমি কিছু ভুল করছি কিনা …

10 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow