পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

শুধু কিছু যুক্তি পরীক্ষা করতে চান। আমার মূল নমুনা আকার হয় তাহলে এবং আমি তা বুটস্ট্র্যাপ, তারপর আমার চিন্তার প্রক্রিয়া নিম্নরূপ:nnn 1n1n\frac{1}{n} হ'ল আসল নমুনা থেকে নেওয়া কোনও পর্যবেক্ষণের সুযোগ। পরবর্তী অঙ্কনটি পূর্বের নমুনাযুক্ত পর্যবেক্ষণ নয় তা নিশ্চিত করার জন্য, আমরা নমুনা আকারটিকে তে সীমাবদ্ধ করি । সুতরাং, আমরা এই …

9 sampling  bootstrap  sample-size  subsampling 

হস্টি এবং তিবশিরানী তাদের বইয়ের ৪.৩.২ বিভাগে উল্লেখ করেছেন যে লিনিয়ার রিগ্রেশন সেটিং-এ, সর্বনিম্ন স্কোয়ার্স পদ্ধতির পক্ষে সর্বাধিক সম্ভাবনার একটি বিশেষ ঘটনা। কীভাবে আমরা এই ফলাফলটি প্রমাণ করতে পারি? পিএস: কোনও গাণিতিক বিশদ ছাড়বেন না।

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

এই পোস্টটি রৈখিক মডেলকে বোঝায়, । আমি সর্বদা ত্রুটি (এসএসই) এর জন্য স্কোয়ারের মোট যোগফল (এসএসটিও) এবং onমানের ভিত্তিতে মডেল (এসএসআর) এর স্কোয়ারের যোগফলকে বিভাজন করেছিলাম, তবে একবার আমি সত্যিই এটি সম্পর্কে চিন্তাভাবনা শুরু করলে, আমি বুঝতে পারি না কেন এটি কাজ করে ...Yi=β0+β1xiYi=β0+β1xiY_i = \beta_0 + \beta_1x_i অংশ আমি …

9 regression  sums-of-squares  orthogonal 

কিছু উদ্দেশ্যে, আমাকে "opালু ইউনিফর্ম" বিতরণ থেকে এলোমেলো সংখ্যা (ডেটা) তৈরি করতে হবে। এই বিতরণের "opeাল" কিছু যুক্তিসঙ্গত ব্যবধানে পরিবর্তিত হতে পারে এবং তারপরে আমার বিতরণটি uniformালের উপর ভিত্তি করে ইউনিফর্ম থেকে ত্রিভুজাকারে পরিবর্তিত হওয়া উচিত। এখানে আমার ব্যয়: আসুন এটি সহজ করা যাক এবং থেকে তে ডেটা ফর্ম উত্পন্ন …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

আমি এমন একটি ডেটাসেট সিমুলেট করার চেষ্টা করছি যা আমার সাথে থাকা অভিজ্ঞতাবাদী ডেটার সাথে মেলে তবে মূল ডেটাতে ত্রুটিগুলি কীভাবে অনুমান করা যায় তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই। এম্পিরিকাল ডেটাতে হিটারোসেসডাস্টিস্টি অন্তর্ভুক্ত থাকে তবে আমি এটিকে দূরে রূপান্তর করতে আগ্রহী নই, বরং অভিজ্ঞতা সংক্রান্ত তথ্যের সিমুলেশন পুনরুত্পাদন করার জন্য …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

স্ট্যানফোর্ড এনএলপি গভীর শিক্ষার শ্রেণীর লিখিত কার্যনির্বাহী সমস্যাগুলির মধ্যে আমি যাচ্ছি http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln আমি 3a এর উত্তরটি বোঝার চেষ্টা করছি যেখানে তারা কেন্দ্রের শব্দের জন্য ভেক্টর থেকে ডাইরিভেটিভ খুঁজছেন। ধরুন আপনাকে স্কিপগ্রামের কেন্দ্রের শব্দ সি এর সাথে সম্পর্কিত একটি পূর্বাভাসযুক্ত ভেক্টর given দেওয়া হয়েছে, এবং ওয়ার্ড টুভেক মডেলগুলিতে পাওয়া সফটম্যাক্স ফাংশন …

9 self-study  neural-networks  backpropagation  word2vec 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশনটিতে একটি স্প্লাইন টার্মের সাথে একটি মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলটি ফিট করছি যেখানে সময়ের সাথে প্রবণতা কার্ভি-লিনিয়ার হিসাবে পরিচিত। তবে, আমি যা মূল্যায়ন করতে চাই তা হ'ল লাইনারিটি থেকে স্বতন্ত্র বিচ্যুতির কারণে কার্ভি-লিনিয়ার প্রবণতাটি ঘটে কিনা, বা এটি গ্রুপ স্তরের এমন একটি প্রভাব যা কোনও গ্রুপ স্তরের ফিটকে কার্ভি-লিনিয়ার …

9 r  splines  lme4-nlme 

বহুগুণে পড়াশোনা এবং অ-লিনিয়ার মাত্রিকতা হ্রাসের মধ্যে পার্থক্য কী ? আমি এই দুটি পদটি বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হতে দেখেছি। উদাহরণ স্বরূপ: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/manifold/manifold.html : ম্যানিফোল্ড লার্নিং (প্রায়শই অ-রৈখিক মাত্রিক হ্রাস হিসাবেও পরিচিত) ডেটা এম্বেড করার লক্ষ্যটি অনুসরণ করে যা মূলত নিম্ন মাত্রিক জায়গাতে একটি উচ্চ মাত্রিক স্থানে থাকে, যখন বৈশিষ্ট্যযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি সংরক্ষণ …

9 terminology  dimensionality-reduction  manifold-learning 

আমি অনেক নির্ভরশীল ভেরিয়েবল (ডিভি) (450 ডলার) এর পূর্বাভাস দিতে একটি হ্রাস করা মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি যা অত্যন্ত পরস্পর সম্পর্কিত। আমার স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি (IV) এছাড়াও অনেকগুলি (~ 2000) এবং অত্যন্ত সংযুক্ত। আমি যদি প্রতিটি আউটপুটের জন্য স্বতন্ত্রভাবে একটি হ্রাসকৃত মডেল নির্বাচন করতে লাসো ব্যবহার করি, তবে প্রতিটি নির্ভরশীল …

9 r  lasso  multivariate-regression 

আমি এই কাগজের প্রিপ্রিন্টটি পড়ছি , এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়া রিগ্রেশন সম্পর্কিত সমীকরণগুলি আবিষ্কার করার পরে আমার সমস্যা হচ্ছে। তারা রাসমুসেন এবং উইলিয়ামসের সেটিং এবং স্বরলিপি ব্যবহার করে । সুতরাং, সংযোজনীয়, শূন্য-গড়, স্থির এবং সাধারণত বিতরণ শব্দটি বৈকল্পিক ধরে নেওয়া হয়:σ2noiseσnoise2\sigma^2_{noise} y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σ2noise)y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σnoise2)y=f(\mathbf{x})+\epsilon, \quad \epsilon\sim N(0,\sigma^2_{noise}) শূন্য গড়ের সাথে এক জিপি আগে …

9 regression  bayesian  gaussian-process 

আমি নমুনা পরিসংখ্যানের বৈচিত্র্য অনুমান করার একটি উপায় হিসাবে বুটস্ট্র্যাপিং সম্পর্কে শিখছি। আমার একটা প্রাথমিক সন্দেহ আছে। Http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf থেকে উদ্ধৃতি : • আমাদের কতগুলি পর্যবেক্ষণ পুনরায় নমুনা করা উচিত? একটি ভাল পরামর্শ হ'ল আসল নমুনা আকার। আসল নমুনার মতো আমরা কতগুলি পর্যবেক্ষণকে পুনরায় নমুনা দিতে পারি? যদি আমার 100 টি …

9 sampling  bootstrap  resampling 

আমি গভীর মডেল ব্যবহার করে প্রতিটি ইনপুট বৈশিষ্ট্যের গুরুত্ব গণনা করতে চাই। তবে আমি গভীর শিখন - গভীর বৈশিষ্ট্য নির্বাচন ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পর্কে একটি মাত্র কাগজ পেয়েছি । এগুলি প্রথম লুকানো স্তরের আগে সরাসরি প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের সাথে সংযুক্ত নোডের একটি স্তর sertোকায়। শুনেছি গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক (ডিবিএন) এই …

9 feature-selection  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

আমার কাছে প্রশস্ত চিত্রগুলির একটি ডেটাসেট রয়েছে: 1760x128। আমি টিউটোরিয়াল এবং বইগুলি পড়েছি এবং তাদের বেশিরভাগই বলেছি যে ইনপুট চিত্রগুলি বর্গক্ষেত্রের হওয়া উচিত এবং যদি না হয় তবে তারা ইতিমধ্যে প্রশিক্ষিত (স্কোয়ার চিত্রগুলিতে) সিএনএন-এ প্রশিক্ষণের জন্য স্কয়ারে রূপান্তরিত হবে। স্কয়ারবিহীন চিত্রগুলির জন্য সিএনএন প্রশিক্ষণের কোনও উপায় আছে, বা প্যাডিং হিসাবে …

9 conv-neural-network 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 11 মাস আগে বন্ধ ছিল । সাইকিটের মাল্টি-লেয়ার পারসেপ্ট্রনে আমার সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি প্রয়োগ করতে হবে। Scikit documantation নিউরাল নেটওয়ার্কের মডেলের বিষয় (তত্বাবধানে …

9 neural-networks  scikit-learn  multi-class  softmax 

আমি এই কাগজটি অনুসরণ করে স্টোকাস্টিক ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স সহ গসিয়ান মিশ্রণ মডেলটি বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । এটি গাউসিয়ান মিশ্রণের পিজিএম। কাগজ অনুসারে, স্টোকাস্টিক ভেরিয়েশনাল ইনফেরেন্সের সম্পূর্ণ অ্যালগরিদম হ'ল: এবং GMM তে এটি স্কেল করার পদ্ধতিটি সম্পর্কে আমি এখনও খুব বিভ্রান্ত। প্রথমত, আমি ভেবেছিলাম স্থানীয় প্যারামিটারটি কেবল এবং অন্যরা সমস্ত গ্লোবাল …

9 machine-learning  bayesian  clustering  gaussian-mixture  variational-bayes