পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

মোটামুটি পি-ভ্যালু বললে অনুমান (মডেল) দেওয়া কোনও পরীক্ষার পর্যবেক্ষণের ফলাফলের সম্ভাবনা দেয়। এই সম্ভাবনাটি (পি-মান) থাকার কারণে আমরা আমাদের অনুমানটি বিচার করতে চাই (এটি কতটা সম্ভব)। তবে পর্যবেক্ষণের ফলাফলটি দেখলে অনুমানের সম্ভাবনা গণনা করা কি আরও স্বাভাবিক হবে না? আরও বিশদ। আমাদের একটা মুদ্রা আছে আমরা এটি 20 বার ফ্লিপ …

43 likelihood  p-value 

আমি নিজেকে শক্তিবৃদ্ধি শেখার বিষয়ে শিক্ষা দিচ্ছি, এবং ছাড়ের পুরষ্কারের ধারণাটি বোঝার চেষ্টা করছি। সুতরাং পুরষ্কারটি সিস্টেমকে জানাতে প্রয়োজনীয় যে-স্টেট-অ্যাকশন জোড়া ভাল এবং কোনটি খারাপ। তবে আমি যা বুঝতে পারি না তা ছাড় ছাড়ের পুরষ্কার কেন দরকার। পরবর্তীকালের চেয়ে খুব শীঘ্রই একটি ভাল রাষ্ট্র পৌঁছাচ্ছে কিনা তা কেন বিবেচিত হবে? …

43 machine-learning  reinforcement-learning 

আমি সম্প্রতি এই পরিচয় জুড়ে এসেছি: ই[ ই( ওয়াই| এক্স, জেড) | এক্স] = ই[ ওয়াই| এক্স]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] আমি অবশ্যই এই নিয়মের সহজ সংস্করণটির সাথে পরিচিত, যথা তবে আমি এর সাধারণীকরণের পক্ষে ন্যায়সঙ্গততা খুঁজে পাইনি।ই[ ই( ওয়াই| এক্স) ] =ই( …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

ঠিক আছে, এটি এমন একটি প্রশ্ন যা আমাকে রাতে রাখে। বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতিটি কিছু বায়েশিয়ান পদ্ধতি (বায়েসিয়ান বুটস্ট্র্যাপ ব্যতীত) আনুমানিক হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে? আমি পরিসংখ্যানগুলির বাইয়েশিয়ান "ব্যাখ্যা" সত্যিই পছন্দ করি যা আমি সুন্দরভাবে সুসংগত এবং সহজে বুঝতে পারি। তবে বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতিতে আমারও দুর্বলতা রয়েছে যা এত সহজ, তবুও অনেক …

43 bayesian  bootstrap 

যখন আমি একটি সময়ের সিরিজের সাথে "মুভিং এভারেজ" পড়ি, তখন আমি এমন কিছু মনে করি , বা সম্ভবত ওয়েট গড় হিসাবে0.5xটি-1+0.3এক্সটি-2+0.2এক্সটি-3। (আমি বুঝতে পারি এগুলি আসলে এআর (3) মডেল, তবে এগুলি আমার মস্তিস্কে ঝাঁপিয়ে পড়ে)) এমএ (কিউ) মডেলগুলি ত্রুটির শর্তগুলির সূত্র বা "উদ্ভাবন" কেন? কী{ε}একটি গড় চলন্ত সঙ্গে কি আছে? …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

আমি ডেটা মাইনিংয়ে নতুন এবং আমি একটি ডেটা সেটের বিরুদ্ধে সিদ্ধান্ত গাছকে প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি যা অত্যন্ত ভারসাম্যহীন। তবে, আমার ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ নির্ভুলতার সাথে সমস্যা হচ্ছে। উপাত্তগুলি কোর্স অধ্যয়নরত শিক্ষার্থীদের সমন্বয়ে গঠিত এবং ক্লাস ভেরিয়েবল হল কোর্সের স্ট্যাটাস যা দুটি মান রয়েছে - প্রত্যাহার বা বর্তমান। বয়স জাতিতত্ত্ব লিঙ্গ কোর্স ... …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

রিজ, লাসো, ইলাস্টিক নেট এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে নিয়মিতকরণ লিনিয়ার রিগ্রেশন-এর জন্য বেশ সাধারণ। আমি নিম্নলিখিতটি জানতে চেয়েছিলাম: এই পদ্ধতিগুলি কি লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য প্রযোজ্য? যদি তা হয় তবে লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য তাদের যেভাবে ব্যবহার করা দরকার তাতে কি কোনও পার্থক্য রয়েছে? যদি এই পদ্ধতিগুলি প্রযোজ্য না হয়, তবে …

42 regression  logistic  regularization 

নিউরাল নেটওয়ার্কের ম্যাক্সআউট ইউনিটগুলি কি কি ব্যাখ্যা করতে পারে? তারা কীভাবে সম্পাদন করে এবং কীভাবে তারা প্রচলিত ইউনিট থেকে আলাদা? গুডফেলো এট আল দ্বারা 2013 সালের "ম্যাক্সআউট নেটওয়ার্ক" কাগজটি পড়ার চেষ্টা করেছি । (অধ্যাপক যোশুয়া বেনজিওর গ্রুপ থেকে) তবে আমি তা বেশিরভাগই পাই না।

42 machine-learning  neural-networks 

সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের (এমএলই) বনাম ন্যূনতম স্কোয়ারের প্রাক্কলনের (এলএসই) মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী? লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং এর বিপরীতে মানগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমরা কেন এমএলই ব্যবহার করতে পারি না ?Yyy এই বিষয়ে যে কোনও সহায়তা প্রশংসিত হবে।

42 regression  estimation  maximum-likelihood  least-squares 

আমি আমার বইতে বেশিরভাগ "গাউসীয় বিতরণ" ব্যবহার করি তবে কেউ কেবল পরামর্শ দিয়েছিল যে আমি "সাধারণ বিতরণ" এ চলে যাই। কোন শব্দটির বিষয়ে কোনও sensক্যমত্য শুরু করার জন্য ব্যবহার করবেন? অবশ্যই দুটি পদ সমার্থক শব্দ , সুতরাং এটি পদার্থ সম্পর্কে কোনও প্রশ্ন নয়, তবে কোন শব্দটি বেশি ব্যবহৃত হয় তা …

42 normal-distribution  terminology 

অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা না করার তাত্ত্বিক কারণগুলি কী কী? গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন, রিগ্রেশন ট্রিগুলি অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করে। র্যান্ডম ফরেস্ট কেন তা করে না?

42 random-forest  missing-data  gbm 

আমি কথন জুড়ে ফেলেছেন প্রতিটি বুটস্ট্র্যাপ নমুনা (অথবা নেন গাছ) গড়ে প্রায় উপস্থিত থাকবে 2/32/32/3 পর্যবেক্ষণ। আমি বুঝি যে না সম্ভাবনা কোনো নির্বাচিত হওয়ার nnn থেকে স্বপক্ষে nnn নমুনার সাথে প্রতিস্থাপন (1−1/n)n(1−1/n)n(1- 1/n)^n যা আনুমানিক আউট কাজ করে 1/31/31/3 নির্বাচিত না হওয়ার সুযোগ। কেন এই সূত্র সবসময় দেয় একটি গাণিতিক …

42 bootstrap 

আমি বর্তমানে একাধিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ সহ একটি কাগজ লিখছি। অবিচ্ছিন্ন লিনিয়ার রিগ্রেশন ভিজ্যুয়ালাইজ করা যখন স্ক্যাটার প্লটগুলির মাধ্যমে সহজ, আমি ভাবছিলাম যে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করার কোনও ভাল উপায় আছে কি না? আমি বর্তমানে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল বনাম ১ ম স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল, তার পরে বনাম ২ য় স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ইত্যাদির …

42 regression  data-visualization  multiple-regression 

টেলর সিরিজের প্রত্যাশিত মান গ্রহণ করে একটি বিস্তৃতভাবে ব্যবহৃত পদ্ধতি ন্যায্যতা প্রমাণ করার চেষ্টা করার বিষয়ে আমার প্রশ্ন উদ্বেগ প্রকাশ করে। ধরুন আমাদের কাছে ইতিবাচক গড় এবং বৈকল্পিক সহ একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল রয়েছে । অতিরিক্তভাবে, আমাদের একটি ফাংশন রয়েছে, বলুন, ।XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) গড় প্রায় এর টেলর সম্প্রসারণ করা , আমরা পাই …

42 self-study  mathematical-statistics  expected-value 

আমি দ্বিধান্বিত. আমি একটি এআরএমএ এবং একটি জিআরসি প্রক্রিয়াটি বুঝতে পারছি না .. আমার কাছে কি একই আছে? এখানে (জি) আর্চ (পি, কিউ) প্রক্রিয়া রয়েছে σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} এবং এখানে এআরএমএ ( ) রয়েছে:p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. X_t = c + \varepsilon_t …

42 arima  garch  finance