পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

টাইম সিরিজের মডেলগুলিতে, এআরএমএ-জিআরচের মতো মডেলগুলির যথাযথ ল্যাগ বা ক্রম নির্বাচন করতে বিভিন্ন তথ্য মানদণ্ড, যেমন এআইসি, বিআইসি, এসআইসি ইত্যাদি ব্যবহার করা হয়। আমার প্রশ্ন খুব সহজ, আমরা কেন উপযুক্ত মডেল চয়ন করতে সমন্বিত ব্যবহার করি না ? আমরা এমন মডেল নির্বাচন করতে পারি যা সমন্বিত । উচ্চতর মানের দিকে …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

সমস্যাটি হ'ল: ক্রস এন্ট্রপি ক্ষতি সহ ইনপুট -> লুকানো, লুকানো -> আউটপুট জন্য সফটম্যাক্স ব্যবহার করে সিএলএময়েড ব্যবহার করে আ সিঙ্গল লুকানো লেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ইনপুট লেয়ারের সাথে সম্মানের সাথে গ্রেডিয়েন্টটি আবিষ্কার করুন। আমি চেইন বিধিটি ব্যবহার করে বেশিরভাগ উদ্দীপনা নিয়ে যেতে পারি তবে কীভাবে এগুলিকে একসাথে "চেইন" করা …

9 neural-networks  gradient 

ধরুন আমাদের কাছে ডেটা ম্যাট্রিক্স রয়েছে XX\mathbf{X}, যা হলো nnn-দ্বারা-ppp, এবং লেবেল ভেক্টর YYY, যা হলো nnn-এক দ্বারা. এখানে, ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি সারি একটি পর্যবেক্ষণ, এবং প্রতিটি কলাম একটি মাত্রা / ভেরিয়েবলের সাথে মিলে যায়। (অনুমানn>pn>pn>p) তাহলে আমাদের কি করতে data space, variable space, observation space, model spaceমানে? কলামটি ভেক্টর দ্বারা …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot 

কিছু ডেটাতে আর ব্যবহার করে এবং আমার ডেটা হিটেরোসেসটাস্টিক কিনা তা দেখার চেষ্টা করে, আমি ব্রুশ -প্যাগান পরীক্ষার দুটি বাস্তবায়ন পেয়েছি, বিপিটেস্ট (প্যাকেজ এলমিস্টেস্ট) এবং এনসিভিটেষ্ট (প্যাকেজ কার)। যাইহোক, এই বিভিন্ন ফলাফল উত্পাদন। এই দুটির মধ্যে পার্থক্য কী? আপনি কখন এক বা অন্যটি ব্যবহার করবেন? > model <- lm(y ~ …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

নিম্নলিখিত সমস্যাটিতে আমি কীভাবে একটি বিশ্লেষণাত্মক অভিব্যক্তি খুঁজে পেতে পারি?ডি ( এন , এল , এল )ডি(এন,ঠ,এল)D(n,l,L) আমি এলোমেলোভাবে একটি অন্তর এর দৈর্ঘ্যের " " বারগুলি ফেলে রাখি । "বার" ওভারল্যাপ করতে পারে। কমপক্ষে একটি "বার" দ্বারা দখল করা অন্তরালের গড় দৈর্ঘ্য খুঁজে পেতে চাই ।এনএনnঠঠl[ 0 , এল ][0,এল][0,L]ডিডিD[ …

9 probability  distributions 

লেকুন এট আল (1998) দ্বারা "দক্ষ ব্যাকপ্রপ" অনুসারে সমস্ত ইনপুটগুলিকে সাধারণকরণ করা ভাল অনুশীলন যাতে সেগুলি 0 এর কাছাকাছি থাকে এবং সর্বাধিক দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভের মধ্যে থাকে। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ আমরা "তানহ" ফাংশনের জন্য [-0.5,0.5] ব্যবহার করব। এটি হেসিয়ান আরও স্থিতিশীল হওয়ার সাথে সাথে পিছনের প্রচারকে সহায়তা করতে পারে। তবে, আমি নিশ্চিত …

9 machine-learning  neural-networks  normalization  deep-learning  multidimensional-scaling 

যদিও আমি ভাবতে চাই যে আমার কাছে বয়েশিয়ান পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের পূর্বের তথ্যের ধারণাটি ভালভাবে উপলব্ধি আছে, তবে প্রায়শই আমার অ্যাপ্লিকেশনটি সম্পর্কে আমার মাথা গুটিয়ে রাখতে সমস্যা হয়। আমার মনে আছে বেশ কয়েকটি পরিস্থিতি যা আমার সংগ্রামের উদাহরণ দেয় এবং আমি অনুভব করি যে আমি এতক্ষণ পড়েছি বেয়েশিয়ার …

9 bayesian  prior  rule-of-thumb  elicitation 

আমি লজিস্টিক মডেলগুলির জন্য যে এআইসির আদর্শ মানগুলি দেখেছি তা হাজারে, কমপক্ষে শত শত। উদাহরণস্বরূপ http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ এ এআইসি 727.39 যদিও সর্বদা বলা হয়ে থাকে যে কেবলমাত্র মডেলগুলির তুলনা করতে এআইসি ব্যবহার করা উচিত, আমি বুঝতে চেয়েছিলাম একটি নির্দিষ্ট এআইসির মান কী বোঝায়। সূত্র অনুসারে, এ আইসি= - 2 লগ( এল …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

নিম্নলিখিত 1 টি মাত্রিক ক্রম অনুমান করুন: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... বর্ণগুলি A, B, C, ..এখানে 'সাধারণ' ইভেন্টগুলি উপস্থাপন করে। প্রতীকগুলি #, $, %, ...এখানে 'বিশেষ' ইভেন্টগুলির প্রতিনিধিত্ব করে সমস্ত ইভেন্টের মধ্যে অস্থায়ী ব্যবধান অ-অভিন্ন (সেকেন্ড থেকে কয়েক …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining 

সম্ভাব্যতা বিতরণের প্রায় সকল টোপোলজির অধিকারী অদ্ভুত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে আমার সম্ভাব্যতা বন্টন সম্পর্কে স্বজ্ঞাত জ্ঞানকে পুনরায় মিলিয়ে নেওয়ার জন্য আমি বেশ লড়াই করছি। উদাহরণস্বরূপ, একটি মিশ্রণটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল বিবেচনা করুন : ভেরিয়েন্স 1 এর সাথে 0 এ কেন্দ্রের একটি গাউসিয়ান বেছে নিন এবং সম্ভাবনার সাথে , ফলাফলটিতে যুক্ত করুন । …

9 mathematical-statistics  convergence  central-limit-theorem  topologies 

প্রচুর গভীর শেখার কাগজপত্র পড়ার পরে, এক ধরণের রুক্ষ অনুভূতিটি হ'ল স্বাভাবিকের চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স পাওয়ার জন্য নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণের জন্য অনেক কৌশল রয়েছে। শিল্প প্রয়োগের দৃষ্টিকোণ থেকে, বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলি যেমন গুগল বা ফেসবুকের অভিজাত গবেষণা দলগুলি বাদে এই ধরণের কৌশলগুলি বিকাশ করা খুব শক্ত। তাহলে অনুশীলনে গভীর শেখার অ্যালগরিদম …

9 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks 

এটি হোমওয়ার্ক নয়। XXX একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল হতে দিন । যদি E[X]=k∈RE[X]=k∈R\mathbb{E}[X] = k \in \mathbb{R} এবং Var[X]=0Var[X]=0\text{Var}[X] = 0 , এটি কি that Pr(X=k)=1Pr(X=k)=1\Pr\left(X = k\right) = 1 ? স্বজ্ঞাতভাবে, এটি সুস্পষ্ট বলে মনে হচ্ছে, তবে আমি কীভাবে এটি প্রমাণ করব তা নিশ্চিত নই। আমি একটি বাস্তবতার জন্য জানি …

9 probability 

ধরুন এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি এবং স্বতন্ত্র এবং -বিযুক্ত দেখাও একটি হয়েছে \ পাঠ্য {Exp} (1) বিতরণ।X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlog⁡max(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n= n\log\frac{\max(Y_{(n)},X_{(n)})}{\min(Y_{(n)},X_{(n)})}Exp(1)Exp(1)\text{Exp}(1) আমি এই সমস্যাটি \ {X_1, ..., X_n, Y_1, ... Y_n \ = \ {Z_1, ..., Z_n \} সেট করে এই সমস্যাটি শুরু করেছি }{X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}{X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}\{X_1,...,X_n,Y_1,...Y_n\} = \{Z_1,...,Z_n\} তারপরে max(Yn,Xn)=Z(2n)max(Yn,Xn)=Z(2n)\max(Y_n,X_n)= Z_{(2n)} …

9 self-study  data-transformation  order-statistics 

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে পরামর্শ দেওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে সুপরিচিত সংস্থান রয়েছে। (যেমন টুফ্টে, স্টিফেন ফিউ এট আল , নাথান ইয়াউ ।) তবে কোন ক্ষেত্রের (গুলি) এই জাতীয় প্রশ্নের উত্তর পেতে পারে: পাই চার্ট সমালোচনা কি বাস্তবে প্রাসঙ্গিক? লোকেরা কি লোরিক স্কেলের দৈর্ঘ্যের তুলনায় আরকের দৈর্ঘ্যের তুলনায় অনেক বেশি ভাল? বলুন যে …

9 data-visualization  interpretation  terminology  presentation 

পটভূমি: আমার একটি নমুনা রয়েছে যা আমি ভারী লেজযুক্ত বিতরণ দিয়ে মডেল করতে চাই। আমার কিছু চরম মান রয়েছে যেমন পর্যবেক্ষণগুলির বিস্তারটি তুলনামূলকভাবে বড়। আমার ধারণাটি ছিল সাধারণ পেরেটো বিতরণ দিয়ে এটির মডেল করা এবং তাই আমি করেছি। এখন, আমার অভিজ্ঞতাভিত্তিক তথ্যগুলির 0.975 কোয়ান্টাইল (প্রায় 100 ডেটাপপয়েন্ট) আমি আমার তথ্যগুলিতে …

9 confidence-interval  quantiles  asymptotics  order-statistics