পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি এমন কিছু সাহিত্য পড়েছি যা এলোমেলো বনগুলি বেশি মানায় না। এটি দুর্দান্ত শোনার পরেও এটি সত্য বলে মনে হয় খুব ভাল। আরএফের পক্ষে কী পরিমাণে ফিট করা সম্ভব?

10 random-forest  overfitting 

সমস্যাটি আমি একটি সাধারণ 2-গাউসীয় মিশ্রণের জনসংখ্যার মডেল পরামিতিগুলি ফিট করতে চাই। বায়েশিয়ান পদ্ধতিগুলির চারপাশে সমস্ত হাইপ দেওয়া আছে আমি বুঝতে চাই যে এই সমস্যার জন্য বায়েশিয়ান অনুমানটি একটি উত্তম সরঞ্জাম যা traditionalতিহ্যবাহী মানানসই পদ্ধতিগুলি। এখনও অবধি এমসিএমসি এই খেলনা উদাহরণটিতে খুব খারাপভাবে সম্পাদন করে তবে সম্ভবত আমি কিছু উপেক্ষা …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

সুতরাং যদি পিয়ারসনের চি স্কোয়ার্ড স্ট্যাটিস্টিককে টেবিলের জন্য দেওয়া হয় , তবে এর ফর্মটি হ'ল:1×N1×N1 \times N ∑i=1n(Oi−Ei)2Ei∑i=1n(Oi−Ei)2Ei\sum_{i=1}^n\frac{(O_i - E_i)^2}{E_i} তারপরে এটি , নমুনার আকার আরও বড় হওয়ার সাথে সাথে স্বাধীনতার ডিগ্রি সহ চি-স্কোয়ার্ড বিতরণ । χ2n−1χn−12\chi_{n-1}^2n−1n−1n-1NNN আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল এই অ্যাসিপটোটিক আনুমানিকতা কীভাবে কাজ করে। …

10 chi-squared  asymptotics 

সমস্ত প্রজাতি বিতরণ মডেলিং সাহিত্যের পরামর্শ দেয় যে সম্ভাবনাগুলি (উদাহরণস্বরূপ, র‌্যান্ডমফোরেস্টস) ছাড়িয়ে এমন একটি মডেল ব্যবহার করে কোনও প্রজাতির উপস্থিতি / অনুপস্থিতির পূর্বাভাস দেওয়ার সময়, প্রান্তিক সম্ভাব্যতার পছন্দ বাছাই করা যার দ্বারা একটি প্রজাতিকে উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা গুরুত্বপূর্ণ এবং এক হওয়া উচিত সর্বদা 0.5 এর ডিফল্ট উপর …

10 r  classification  random-forest  threshold 

আমি তাত্পর্যপূর্ণ ওজনযুক্ত গড় গণনা করতে পাইথনে একটি সাধারণ ফাংশন লিখেছিলাম: def test(): x = [1,2,3,4,5] alpha = 0.98 s_old = x[0] for i in range(1, len(x)): s = alpha * x[i] + (1- alpha) * s_old s_old = s return s তবে আমি কীভাবে সম্পর্কিত এসডি গণনা করতে পারি?

10 standard-deviation  python  exponential-smoothing 

আমি বুঝতে পারি যে আমার কাছে যদি দুটি মডেল A এবং B এবং A থাকে তবে B তে কিছু তথ্য দেওয়া হয়, আমি MLE ব্যবহার করে A এবং B এর পরামিতিগুলি ফিট করতে পারি এবং সাধারণ লগ সম্ভাবনা অনুপাত পরীক্ষার প্রয়োগ করতে পারি। বিশেষ করে, পরীক্ষা বিতরণের হওয়া উচিত সঙ্গে …

10 maximum-likelihood  model-selection  likelihood-ratio 

ব্যাগিং হ'ল এন বিভিন্ন বুটস্ট্র্যাপ নমুনায় এন শিখর তৈরি করার প্রক্রিয়া, তারপরে তাদের পূর্বাভাসের গড় গ্রহণ করে। আমার প্রশ্ন: কেন অন্য কোনও ধরণের নমুনা ব্যবহার করবেন না? বুটস্ট্র্যাপের নমুনা কেন ব্যবহার করবেন?

10 bagging 

আমি একজন ভান্ডারের চিন্তা করে থাকেন উত্তর আমি কয়েক সপ্তাহ আগে এক প্রশ্নের দিলেন হোল্ড আউট ক্রস-বৈধকরণ একক পরীক্ষার সেট উত্পাদন করে যা বারবার প্রদর্শনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। আমরা সকলেই একমত হয়ে দেখছি যে এটি অনেক দিক থেকে একটি নেতিবাচক বৈশিষ্ট্য, যেহেতু একটি বহিরাগত সেটটি এলোমেলো হয়ে যাওয়ার …

10 cross-validation 

প্যাকেজটির varImpসাথে র্যান্ডমফোরস্ট মডেলের জন্য কীভাবে ফাংশনটি কাজ করে তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে caret। নীচের উদাহরণে বৈশিষ্ট্যটি varImpভ্যার 3 ক্যারেটের ফাংশনটি ব্যবহার করে শূন্য গুরুত্ব পেয়েছে, তবে অন্তর্নিহিত র্যান্ডমফোরস্টের চূড়ান্ত মডেলটিতে বৈশিষ্ট্য ভের 3 এর জন্য শূন্য নয় importance কেন এই ক্ষেত্রে? require(randomForest) require(caret) rf <- train(x, y, method …

10 r  caret  random-forest 

আমি ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং (ডিটিডাব্লু) সম্পর্কে ইদানীং প্রচুর পড়ছি। আমি খুব অবাক হই যে, ডিটিডাব্লুয়ের অনিয়মিত সময় সিরিজের প্রয়োগের জন্য সাহিত্যের মোটেও নেই, বা কমপক্ষে আমি এটি খুঁজে পাইনি। কেউ কি আমাকে এই সমস্যার সাথে সম্পর্কিত কিছু সম্পর্কে একটি রেফারেন্স দিতে পারেন, বা এমনকি এটির বাস্তবায়নও করতে পারেন?

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series 

টাইম সিরিজের ডেটা (ওরফে বিঘ্নিত টাইম সিরিজ) সহ একটি হস্তক্ষেপ বিশ্লেষণ পরিচালনা করার সময় উদাহরণস্বরূপ আমার প্রয়োজনের একটি প্রয়োজন হস্তক্ষেপের কারণে মোট লাভ (বা ক্ষতি) - অর্থাৎ অর্জনকৃত বা হারিয়ে যাওয়া ইউনিটের সংখ্যা নির্ধারণ করা (ওয়াই ভেরিয়েবল) )। আর এর মধ্যে একটি ফিল্টার ফাংশন ব্যবহার করে কীভাবে হস্তক্ষেপের ফাংশনটি অনুমান …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

সুতরাং উদাহরণস্বরূপ এখানে সংজ্ঞা আছে যে আমি স্ট্যান্ডার্ড পাঠ্য বই থেকে পেয়েছি পরিবর্তনশীল - জনসংখ্যা বা নমুনার বৈশিষ্ট্য। প্রাক্তন। একটি পরীক্ষায় স্টক বা গ্রেডের দাম ডেটা - প্রকৃত পর্যবেক্ষণ করা মান সুতরাং একটি দুটি কলামের রিপোর্টের জন্য [নাম | আয়] কলামের নামগুলি ভেরিয়েবল এবং আসল পর্যবেক্ষণকৃত মান values ​​ডেভ | …

10 dataset  ordinal-data  categorical-data  ratio 

আমি কিছু বাস্তব বিশ্বের ডেটা নিয়ে কাজ করছি এবং রিগ্রেশন মডেলগুলি কিছু বিপরীত ফলাফল পাচ্ছে। সাধারণত আমি পরিসংখ্যানকে বিশ্বাস করি তবে বাস্তবে এর মধ্যে কিছু জিনিস সত্য হতে পারে না। আমি যে প্রধান সমস্যাটি দেখতে পাচ্ছি তা হ'ল একটি ভেরিয়েবলের বৃদ্ধি প্রতিক্রিয়ার বৃদ্ধি ঘটায় যখন বাস্তবে বাস্তবে এগুলি নেতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

স্থিতিশীল বিতরণগুলি বিভ্রান্তির অধীনে আক্রমণাত্মক। কি উপ-পরিবার স্থিতিশীল ডিস্ট্রিবিউশন এছাড়াও গুণ অধীনে বন্ধ করা হয়? এই অর্থে যে যদি এবং , তবে পণ্যের সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন, (একটি স্বাভাবিককরণের ধ্রুবক পর্যন্ত )ও ?f ∈ F g ∈ F f ⋅ g FFFFf∈Ff∈Ff\in Fg∈Fg∈Fg\in F f⋅gf⋅gf \cdot gFFF দ্রষ্টব্য: আমি এই প্রশ্নের …

10 distributions  convolution  stable-distribution 

প্রথমবারের মতো মাথা না আসা পর্যন্ত একটি ন্যায্য মুদ্রা ছোঁড়া হয়। বিজোড় সংখ্যা টসে এটি হওয়ার সম্ভাবনা কি? আমি কীভাবে এই সমস্যার সাথে যোগাযোগ করব?

10 probability