পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

প্রশ্নাবলী: বুস্টেড রিগ্রেশন ট্রি (বিআরটি) এবং জেনারেলাইজড বুস্টেড মডেল (জিবিএম) এর মধ্যে পার্থক্য কী? এগুলি কি বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করা যায়? একটি অন্যর একটি নির্দিষ্ট ফর্ম? ফ্রিডম্যান এর আগে "গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন" (জিবিএম) হিসাবে যা প্রস্তাব করেছিলেন তা বর্ণনা করতে রিজওয়ে "জেনারালাইজড বুস্টেড রিগ্রেশন মডেলস" (জিবিএম) শব্দটি কেন ব্যবহার করেছিলেন? এই …

9 machine-learning  boosting  gbm 

আমার কাছে কিছু ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল রয়েছে যার পারফরম্যান্সটি আমি ব্যাক-টেস্ট করতে চাই (অর্থাত, আমার ডেটাসেটটি নিতে, এটি সময়ের সাথে পূর্ববর্তী সময়ে "রিওয়াইন্ড করুন" এবং দেখুন মডেলটি কীভাবে সম্ভাব্য পারফরম্যান্স করত)। সমস্যাটি হ'ল আমার কয়েকটি মডেল একটি ইন্টারেক্টিভ প্রক্রিয়া দ্বারা নির্মিত হয়েছিল। উদাহরণস্বরূপ, ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেলের রেগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলির পরামর্শ অনুসরণ করে …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting 

র্যান্ডম ফরেস্টে, প্রতিটি গাছের সমান্তরালভাবে ডেটার এক অনন্য বুস্ট্র্যাপ নমুনায় উত্থিত হয়। যেহেতু প্রতিটি বুস্ট্র্যাপ নমুনায় প্রায়% 63% অনন্য পর্যবেক্ষণ রয়েছে বলে আশা করা যায়, এটি প্রায় পর্যবেক্ষণের প্রায় 37% ছেড়ে দেয় যা গাছ পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এখন, মনে হচ্ছে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং-এ, আরএফ-এর মতো একটি :ও …

9 machine-learning  cross-validation  data-mining  random-forest  boosting 

আমার দুটি আলাদা মার্কভ চেইন রয়েছে, যার একটিতে শোষক রাষ্ট্র এবং একটি পরিচিত শুরুর অবস্থান রয়েছে। আমি সম্ভাবনাটি নির্ধারণ করতে চাই যে চেইন 1 চেইন 2 এর চেয়ে কম পদক্ষেপে শোষক অবস্থায় পৌঁছাবে। আমি n ধাপ পর একটি নির্দিষ্ট শৃঙ্খল একটি শুষে রাষ্ট্র পৌঁছনোর সম্ভাব্যতা হিসাব করতে পারেন: প্রদত্ত রূপান্তরটি …

9 probability  markov-chain  transition-matrix 

আমি ক্লাস্টারিংয়ের জন্য যে আমার ভিন্নতা মাপতে ব্যবহার করতে পারি তার জন্য বিশদ ওজন শিখতে (অনুদান) শিখতে চাই। আমার কাছে কয়েকটি উদাহরণ যা "একই" (একই ক্লাস্টারের মধ্যে হওয়া উচিত) এবং একই সাথে কয়েকটি জিনিস যা "অনুরূপ নয়" হওয়া উচিত নয়) একই ক্লাস্টারে থাকা)। প্রতিটি বস্তুর বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে: আপনি যদি …

9 clustering  similarities  supervised-learning  semi-supervised 

অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল এবং বাইনারি টার্গেট ভেরিয়েবল (0 এবং 1) সহ আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে। টার্গেট ভেরিয়েবলের বিষয়ে এবং প্রতিটি অন্তর পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সি ভারসাম্যপূর্ণ হওয়া উচিত এমন সীমাবদ্ধতার সাথে আমার ধারাবাহিক পরিবর্তনশীল (লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য) বিবেচনা করা দরকার। আমি চি মার্জ, সিদ্ধান্ত গাছের মতো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম চেষ্টা করেছি। …

9 r  machine-learning  chi-squared  discrete-data  supervised-learning 

এই কাগজটি দাবি করেছে যে কার্টে, কারণ প্রতিটি ধাপে একটি দ্বৈত বিভাজন একক কোভেরিয়েটে সঞ্চালিত হয়, তাই সমস্ত বিভাজন অরথোগোনাল এবং সুতরাং কোভেরিয়েটের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া বিবেচনা করা হয় না। তবে অনেকগুলি গুরুতর উল্লেখের বিপরীতে দাবি করা হয়েছে যে একটি গাছের শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো গ্যারান্টি দেয় যে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেল …

9 machine-learning  classification  data-mining  cart 

প্রদত্ত ফুসফুসের ক্যান্সার এবং মামলা মিলেছে নিয়ন্ত্রণ (ফুসফুসের ক্যান্সার ছাড়া) (বয়স, লিঙ্গ উপর ভিত্তি করে ম্যাচিং, ইত্যাদি)। ফুসফুসের ক্যান্সারে ধূমপানের প্রভাবের মধ্যে প্রমাণ খুঁজে পাওয়ার চেষ্টা করার জন্য, আমি কনজিঞ্জেন্সি টেবিলে ফিশারের সঠিক পরীক্ষাটি ব্যবহার করেছি। এটি নিয়ন্ত্রণ এবং কেসগুলির সাথে মেলে কিনা তা আমলে নেয় নি। 404040404040 সুতরাং আমি …

9 contingency-tables  fishers-exact  paired-data  mcnemar-test 

১২ জন শিক্ষক 600০০ জন শিক্ষার্থীকে পড়াচ্ছেন। এই শিক্ষকদের দ্বারা শেখানো 12 টি কোহোরিয়টি 40 থেকে 90 শিক্ষার্থী আকারের এবং আমরা স্নাতকদের মধ্যে ব্যবস্থাপূর্ণ পার্থক্য প্রত্যাশা করি, কারণ স্নাতক শিক্ষার্থীরা নির্দিষ্ট কোহোটগুলিতে অনুপাতহীনভাবে বরাদ্দ পেয়েছিল এবং পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতাতে দেখা গেছে যে স্নাতক শিক্ষার্থীরা গড় স্কোরের তুলনায় যথেষ্ট বেশি স্নাতক ছাত্র। …

9 teaching  agreement-statistics 

এটি সুপরিচিত যে 2 র্যান্ডম সাধারণ ভেরিয়েবলের একটি রৈখিক সংমিশ্রণটিও এলোমেলো স্বাভাবিক পরিবর্তনশীল vari এমন কোনও সাধারণ-সাধারণ বিতরণ পরিবার (যেমন, ওয়েইবুল) যা এই সম্পত্তিটি ভাগ করে দেয়? অনেকগুলি পাল্টা উদাহরণ রয়েছে বলে মনে হয়। উদাহরণস্বরূপ, ইউনিফর্মগুলির একটি রৈখিক সংমিশ্রণ সাধারণত ইউনিফর্ম হয় না। বিশেষত, কোনও অ-স্বাভাবিক বিতরণ পরিবার রয়েছে যেখানে …

9 distributions  linear 

আজ আমি জেমস স্টোন রচিত "তথ্য তত্ত্ব: একটি টিউটোরিয়াল ভূমিকা" বইটি পেরিয়েছিলাম এবং প্রয়োগিত তথ্য বিজ্ঞানে তথ্য তত্ত্বের ব্যাপ্তি সম্পর্কে এক- দু'বারের জন্য ভেবেছিলাম (যদি আপনি এখনও এই কিছুটা অস্পষ্ট শব্দটির সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন না, ডেটা বিশ্লেষণ ভাবেন , যা আইএমএইচও ডেটা বিজ্ঞান এর গৌরবময় সংস্করণ)। আমি উল্লেখযোগ্য ব্যবহারের …

9 information-theory 

একটি 6 পার্শ্বযুক্ত ডাই পুনরাবৃত্তি ঘূর্ণিত হয়। কে এর চেয়ে বেশি বা সমান যোগফল তৈরি করতে প্রয়োজনীয় রোলগুলির প্রত্যাশিত সংখ্যাটি কত? সম্পাদনার আগে P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=3 in exactly 2 rolls)=2/6 P(Sum>=3 in …

9 self-study  mean  expected-value  dice  saddlepoint-approximation 

সুতরাং, মজাদার জন্য, আমি যে কল সেন্টারটিতে কাজ করি তার কলগুলির কিছু ডেটা নিচ্ছি এবং সেগুলি সম্পর্কে কিছু অনুমানের পরীক্ষা করার চেষ্টা করছি, বিশেষত এক সপ্তাহে প্রাপ্ত কলগুলির সংখ্যা এবং এটি ফিট করার জন্য পোয়েসন বিতরণ ব্যবহার করছি। আমার কাজের বিষয়বস্তুর কারণে, দুই ধরণের সপ্তাহ রয়েছে, আমি তাদের মধ্যে একটি …

9 hypothesis-testing  poisson-distribution 

আমি ভাবছিলাম, যেহেতু থেকে এসেছে এবং তারা তখন স্বাধীনX,YX,YX, YN(0,1)N(0,1)N(0,1) X−2YX−2YX - 2Y এর বিতরণ রয়েছে । তারপরে এর সম্ভাবনা রয়েছে ।N(0,5)N(0,5)N(0, 5)X−2Y>0X−2Y>0X-2Y > 01/21/21/2 আমার কাছে সঠিক বলে মনে হচ্ছে, যদিও এটির মতো মনে হয় এর সম্ভাবনা থাকবে । কিছুটা ভুল মনে হচ্ছে। আমি কি কিছু ভুল পেয়েছি?X>nYX>nYX>nY1/21/21/2

9 probability  normal-distribution 

আমি একটি বিশ্লেষণ পরিচালনা করছি যেখানে প্রাথমিক লক্ষ্যটি বোঝা to ডেটাসেট ক্রস-বৈধকরণের জন্য যথেষ্ট বড় (10 কে), এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারীরা ধারাবাহিক এবং ডামি ভেরিয়েবল উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করে এবং ফলাফলটি ধারাবাহিক থাকে। মূল লক্ষ্যটি ছিল মডেলটির ব্যাখ্যা সহজ করার জন্য কিছু ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের লাথি মেরে বোঝা যায় কিনা তা দেখার জন্য goal প্রশ্নাবলী: …

9 lasso  explanatory-models