পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি এই বক্তৃতা নোটগুলিতে বর্ণিত (5 পৃষ্ঠায়) বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের ক্ষেত্রে পারস্পরিক তথ্যের ধারণাটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি । আমার প্ল্যাটফর্মটি মতলব। অনুপ্রেরণামূলক তথ্য থেকে পারস্পরিক তথ্য গণনা করার সময় একটি সমস্যা আমি দেখতে পাই যে সংখ্যাটি সর্বদা উপরের দিকে পক্ষপাতদুষ্ট থাকে। মতলব সেন্ট্রিয়ায় এমআই গণনা করতে আমি প্রায় 3 ~ …

10 matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information 

আমি ধারণক্ষমতা সিদ্ধান্ত নিতে চান একটি টেবিলের যাতে এটি কম অবশিষ্ট মতভেদ রয়েছে 2 - পি দেওয়া ওভারফ্লো থেকে পি ∈ [ 40 ... 120 ] , এন্ট্রি সংখ্যা অভিমানী একটি পইসন আইন একটি প্রদত্ত প্রত্যাশা সঙ্গে অনুসরণ করে ই ∈ [ 10 3 … 10 12 ] ।সিসিC2- পি2-পি2^{-p}পি …

10 poisson-distribution 

আমি মিডনেক্রেজএকিউরসি কলামে rfobject$importanceএবং এর importance(rfobject)মধ্যে পার্থক্য পেতে পারি না । উদাহরণ: > data("iris") > fit <- randomForest(Species~., data=iris, importance=TRUE) > fit$importance setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini Sepal.Length 0.027078501 0.019418330 0.040497602 0.02898837 9.173648 Sepal.Width 0.008553449 0.001962036 0.006951771 0.00575489 2.472105 Petal.Length 0.313303381 0.291818815 0.280981959 0.29216790 41.284869 Petal.Width 0.349686983 0.318527008 0.270975757 0.31054451 …

10 r  random-forest  importance 

যেমনটি আমি এটি বুঝতে পারি, একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে এক্সপেনসেটেড বিটা মান হ'ল নির্ভরের পরিবর্তনশীল সুদের জন্য সেই পরিবর্তনশীলটির প্রতিকূলতা অনুপাত। তবে মানটি ম্যানুয়ালি গণনা করা বিজোড় অনুপাতের সাথে মেলে না। আমার মডেল অন্যান্য সূচকগুলির মধ্যে বীমা ব্যবহার করে স্টান্টিং (অপুষ্টিজননের একটি পরিমাপ) পূর্বাভাস দিচ্ছে। // Odds ratio from LR, …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

কিছু ডেটা সেটে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুতের মাধ্যমে একটি প্যারামিটারাইজড মডেলকে (উদাহরণস্বরূপ সর্বাধিকীকরণের জন্য) প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, এটি সাধারণত অনুমান করা হয় যে প্রশিক্ষণের ডেটা বিতরণ থেকে প্রশিক্ষণের নমুনাগুলি আঁকা হয়। সুতরাং যদি লক্ষ্যটি একটি যৌথ বিতরণ মডেল করা হয় , তবে প্রতিটি প্রশিক্ষণের নমুনা সেই বিতরণটি থেকে আঁকতে হবে।P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)(xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i) যদি …

10 machine-learning  conditional-probability  reinforcement-learning  gradient-descent 

এটা তোলে সুপরিচিত যে (যেমন compressive সেন্সিং ক্ষেত্রে) এল1L1L_1 আদর্শ হল "sparsity-inducing," অর্থে যে, আমরা যদি কমান কার্মিক (জন্য সংশোধন করা হয়েছে ম্যাট্রিক্স একজনAA ও ভেক্টর খ⃗ b→\vec{b} ) চক , খ⃗ ( এক্স⃗ ) = ∥ এ x⃗ - খ⃗ ∥22+ λ ∥ x⃗ ∥1fA,b→(x→)=‖Ax→−b→‖22+λ‖x→‖1f_{A,\vec{b}}(\vec{x})=\|A\vec{x}-\vec{b}\|_2^2+\lambda\|\vec{x}\|_1 বৃহৎ যথেষ্ট জন্য λ …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

যদি একাধিক সম্ভাব্য আনুমানিকতা থাকে তবে আমি সর্বাধিক প্রাথমিকের সন্ধান করছি।

10 normal-distribution  multinomial  approximation 

সেখানে একটি চমৎকার সীমিত বন্টন হয় হিসাবে এন যায় ∞ অভিমানী যে তারা, IID ভ্যারিয়েন্স সাথে স্বাভাবিক ডিস্ট্রিবিউশন σ 2 ।সর্বাধিক ( এক্স1, এক্স2, । । । , এক্সএন)সর্বোচ্চ(এক্স1,এক্স2,।।।,এক্সএন)\max( X_1,X_2,...,X_n) এনএনn∞∞\inftyσ2σ2\sigma^2 এটি অবশ্যই একটি চতুর প্রমাণ এবং দুর্দান্ত সমাধান সহ একটি সুপরিচিত সমস্যা, তবে আমি চারপাশে খনন করেছি এবং কিছুই …

10 distributions  probability  extreme-value 

আমি এমন একটি কাগজ পড়ছি যা দাবি করে এক্স^ট= 1এন--√Σj = 0এন- 1এক্সঞই- আমি 2 πকে জে / এন,এক্স^ট=1এনΣঞ=0এন-1এক্সঞই-আমি2πটঞ/এন,\hat{X}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\sum_{j=0}^{N-1}X_je^{-i2\pi kj/N}, (অর্থাত্ ডিসকাট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম) , সিএফটি দ্বারা ডিএফটি একটি (জটিল) গাউসিয়ান এলোমেলো পরিবর্তনশীলকে প্রবণ করে। তবে, আমি জানি এটি সাধারণভাবে সত্য নয়। এই (মিথ্যাবাদী) যুক্তি পড়ার পরে, আমি নেটটি অনুসন্ধান …

10 time-series  central-limit-theorem  fourier-transform 

আমি স্টক সূচকগুলিতে প্রতিদিনের আয় সম্পর্কিত কিছু বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান করছি। অর্থাত্ যদি এবং দিন 1 এবং দিন 2 সূচক স্তর আছে যথাক্রমে, তারপর আগমন আমি ব্যবহার করছি (সাহিত্য সম্পূর্ণভাবে মান) হয়।পি 2 এল ও জি ই ( পি 2)পি1P1P_1পি2P2P_2l ও জিই( পি2পি1)loge(P2P1)log_e (\frac{P_2}{P_1}) সুতরাং এর মধ্যে কার্টোসিস বিশাল। আমি প্রায় …

10 distributions  finance  skewness  kurtosis 

তথ্য কাঠামো > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 …

10 r  mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme 

নিম্নলিখিত মানক সমীকরণের সাথে পার্থক্য-পার্থক্যের পদ্ধতির বিষয়ে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে: যেখানে চিকিত্সা চিকিত্সা করা গ্রুপ এবং পোস্টের জন্য একটি ডামি পরিবর্তনশীল। Y= এ + খ1ট্রিট + বি2পোস্ট + খ3ট্রিট ⋅ পোস্ট + ইউy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u এখন, আমার প্রশ্নটি সহজ: বেশিরভাগ কাগজপত্র কেন …

10 regression  multiple-regression  causality 

মেট্রোপলিস-হেস্টিংস এবং গিবস স্যাম্পলিংয়ের সাথে আমার মোটামুটি কার্যকর ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা রয়েছে তবে আমি এই অ্যালগোরিদমগুলির আরও ভাল গাণিতিক বোঝা পেতে চাই। কিছু ভাল পাঠ্যপুস্তক বা নিবন্ধগুলি কী কী এই নমুনাগুলির সঠিকতা প্রমাণ করে (আরও অ্যালগোরিদমগুলিও দুর্দান্ত হবে)?

10 bayesian  references  mcmc 

একটি ডেনড্রগ্রাম ক্লাস্টারিংয়ের প্রসঙ্গটি বিবেচনা করুন। আসুন আমরা ব্যক্তিদের মধ্যে দূরত্বকে মূল অসামঞ্জস্যতা বলি । ডেনড্রোগ্রাম তৈরির পরে আমরা দুটি ব্যক্তির মধ্যে কফেনেটিক বৈষম্যকে সংজ্ঞায়িত করি যেগুলি এই ব্যক্তিগুলির মধ্যে থাকা ক্লাস্টারের মধ্যে দূরত্ব হিসাবে রয়েছে as কিছু লোক বিবেচনা করে যে আসল অসামঞ্জস্য এবং কোফেনেটিক অসম্পূর্ণতার (যা কোফেনেটিক পারস্পরিক …

10 clustering  classification 

ক্ষতিকারক বা ওয়েইবুল বিতরণের জন্য বেঁচে থাকার গড় সময় কীভাবে খুঁজে পাওয়া যায় সে সম্পর্কে আমি প্রচুর সূত্র পেয়েছি, তবে লগ-সাধারণ বেঁচে থাকার জন্য আমার ভাগ্যের পরিমাণ খুব কম রয়েছে। নিম্নলিখিত বেঁচে থাকার ফাংশন দেওয়া: এস( টি ) = 1 - ϕ [ এলএন)( টি ) - μσ]S(t)=1−ϕ[ln⁡(t)−μσ]S(t) = 1 …

10 survival