পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি মোটামুটি নিশ্চিত যে মন্টে কার্লো ইন্টিগ্রেশন কীভাবে কাজ করে তা আমি বুঝতে পেরেছি তবে পাই এটি অনুমান করার জন্য এটি কীভাবে ব্যবহৃত হয় তা নির্ধারণের বিষয়টি বুঝতে পারছি না। আমি এই উপস্থাপনাটির 5 তম স্লাইডে বর্ণিত পদ্ধতিটি দিয়ে যাচ্ছি http://homepages.inf.ed.ac.uk/imurray2/teaching/09mlss/slides.pdf আমি প্রাথমিক পদক্ষেপগুলি বুঝতে পারি। পাই ইউনিটের বৃত্তের এক …

9 monte-carlo  indicator-function 

ডিফল্টরূপে যখন আমরা glmআর তে কোনও ফাংশন ব্যবহার করি , এটি পরামিতিগুলির সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমানের জন্য পুনরাবৃত্তভাবে স্বল্পতম স্কোয়ারগুলি (আইডাব্লুএলএস) পদ্ধতি ব্যবহার করে । এখন আমার দুটি প্রশ্ন আছে। আইডব্লুএলএসের অনুমানগুলি বিশ্বব্যাপী সর্বাধিক সম্ভাবনার কার্যটির গ্যারান্টি দেয়? এই উপস্থাপনাটির শেষ স্লাইডের ভিত্তিতে , আমার মনে হয় এটি হয় না! আমি …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

আমার এই ডেটা আছে: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) আমি একটি পিসন রিগ্রেশন চালিয়েছি poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") এবং একটি নেতিবাচক দ্বিপদী রিগ্রেশন: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) তারপরে আমি পয়েসন …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন-ভিত্তিক কাগজ পর্যালোচনা করে বলেছিলাম যে আইসিএ প্রয়োগ করার আগে পিসিএ প্রয়োগ করা (ফাস্টিকা প্যাকেজ ব্যবহার করে)। আমার প্রশ্ন হ'ল, আইসিএ (ফাস্টিকা) প্রথমে পিসিএ চালানো দরকার? এই কাগজ যে উল্লেখ ... এটি যুক্তিযুক্ত যে পিসিএ প্রাক প্রয়োগকারী আইসিএর কার্যকারিতা বৃদ্ধি করে (1) সাদা করার আগে ছোট ট্রিলিং ইগন্যাল্যগুলি …

9 pca  dimensionality-reduction  pattern-recognition  ica 

যখন (অর্থাত্ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল থেকে আসে), এবং সে ক্ষেত্রে অবশিষ্টাংশগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত এবং স্বতন্ত্র নয়। তবে যখন আমরা রিগ্রেশন ডায়াগোনস্টিক করি এবং অনুমান , তখন প্রতিটি পাঠ্যপুস্তক Q যে পরীক্ষা ডিজাইন করা হয়েছে কিনা কিছু ।Y=AX+εY=AX+εY = AX + \varepsilonYYYε∼N(0,σ2I)⇒e^=(I−H)Y∼N(0,(I−H)σ2)ε∼N(0,σ2I)⇒e^=(I−H)Y∼N(0,(I−H)σ2)\varepsilon \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2 I) \hspace{1em} \Rightarrow \hspace{1em} \hat{e} = …

9 regression  residuals  non-independent 

এটি মধ্যবর্তী পরীক্ষার জন্য অনুশীলন সমস্যা। সমস্যাটি একটি ইএম অ্যালগরিদমের উদাহরণ। অংশ (চ) নিয়ে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি অংশগুলি (ক) - (ই) সমাপ্তির জন্য তালিকাভুক্ত করেছি এবং যদি আমি আগে কোনও ভুল করেছিলাম। যাক হার স্বাধীন সূচকীয় র্যান্ডম ভেরিয়েবল হতে । দুর্ভাগ্যক্রমে, প্রকৃত মানগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয় না এবং আমরা …

9 self-study  maximum-likelihood  latent-variable  expectation-maximization 

ধরুন আমার কাছে একটি 2 ডি পয়েন্টের ডেটাসেট রয়েছে এবং আমি ডেটাতে সমস্ত স্থানীয় ম্যাক্সিমার পরিবর্তনের দিকগুলি সনাক্ত করতে চাই, উদাহরণস্বরূপ: পিসিএ এই পরিস্থিতিতে সহায়তা করে না কারণ এটি একটি অরথোগোনাল পচা এবং অতএব আমি নীল বর্ণিত দুটি রেখা সনাক্ত করতে পারি না, বরং এর আউটপুট সবুজ রেখাগুলির দ্বারা দেখানো …

9 pca  dimensionality-reduction 

আমি সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর জন্য বিচারকদের প্রয়োজনীয় সময়টি দেখছি। প্রতিটি বিচারক বেশ কয়েকটি আবেদনকারীর মূল্যায়ন করেন এবং হয় আবেদন অনুমোদন বা অনুমোদন করতে পারেন। মামলাটি চূড়ান্ত হয় যখন বিচারক তার রিপোর্ট উপস্থাপন করেন, যা শুনানির কিছু পরে হতে পারে। অধ্যয়নকাল শেষে বেশ কয়েকটি মামলা খোলা ছিল। সিস্টেমের মাধ্যমে মামলাগুলি চালিত হওয়ার …

9 survival 

আমি এমন কিছু আইটেমের গোষ্ঠীগুলির পূর্বাভাস দিতে যাচ্ছি যেগুলি কেউ কিনে নিবে ... অর্থাত্ আমার একাধিক, কলিনিয়ার নির্ভরশীল ভেরিয়েবল রয়েছে। 7 টি আইটেমের প্রতিটি কেনার সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য so বা ততোধিক স্বতন্ত্র মডেলগুলি তৈরির পরিবর্তে এবং ফলাফলগুলি সংমিশ্রণের পরিবর্তে, কোন পদ্ধতিতে related সম্পর্কিত, নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের জন্য অ্যাকাউন্ট …

9 r  machine-learning  multivariate-analysis 

আমি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক দামের মডেলটিতে কাজ করছি যেখানে রোগীর বয়স (বছরগুলিতে পরিমাপক একটি পূর্ণসংখ্যার পরিমাণ) ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে একটি। হাসপাতালে থাকার ঝুঁকির মধ্যে বয়স এবং ঝুঁকির মধ্যে একটি দৃ non় অ-লাইন সম্পর্ক স্পষ্ট: আমি রোগীর বয়সের জন্য একটি দণ্ডিত রিগ্রেশন স্মুথ স্প্লাইন বিবেচনা করছি। মতে পরিসংখ্যানগত শিক্ষণ উপাদানসমূহ (Hastie এট, 2009, …

9 nonlinear-regression  lasso  ridge-regression  smoothing  splines 

আমি একক পদ্ধতিতে বিশ্লেষণ সম্পূর্ণ করতে সক্ষম হওয়ার সুবিধার্থে কোনও কারণ বলতে চাইছি।

9 anova 

: নিম্নলিখিত সেট আপ ধরে আসুন Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n । এছাড়াও Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 । তাছাড়া ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c সুতরাং সমস্ত FZi(zi)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziFZi(zi)={0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziF_{Z_i}(z_i) = \begin{cases} …

9 distributions  central-limit-theorem  censoring  minimum 

এটা অবশ্যই স্পষ্টরূপে অনুমান করা যায় যে শূন্যটিকে প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থতার অর্থ নালটি সত্য। তবে এমন একটি ক্ষেত্রে যেখানে নালটি প্রত্যাখ্যান করা হয়নি এবং সংশ্লিষ্ট আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি (সিআই) 0 এর কাছাকাছি সরু এবং কেন্দ্রিক, এটি কি শূন্যতার জন্য প্রমাণ সরবরাহ করে না ? আমি দুটি মনের মানুষ: হ্যাঁ, বাস্তবে এটি …

9 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval 

শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা সমাধানের জন্য একটি সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে প্রার্থী মডেলগুলির একটি শ্রেণি চিহ্নিত করা এবং তারপরে ক্রস বৈধকরণের মতো কিছু পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেল নির্বাচন করা। সাধারণত কেউ সর্বোচ্চ নির্ভুলতার সাথে মডেল বা কিছু সম্পর্কিত ফাংশন নির্বাচন করে যা সমস্যা সম্পর্কিত নির্দিষ্ট তথ্য যেমন এনকোড করে ।FβFβ\text{F}_\beta শেষ লক্ষ্যটি ধরে …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules 

আমি জুডিয়া পার্লের "কার্যকারিতা" (দ্বিতীয় সংস্করণ ২০০৯) এবং বিভাগ ১.১.৫ শর্তসাপেক্ষে শর্তাধীন স্বাধীনতা এবং গ্রাফয়েডগুলি পড়ছি: শর্তাধীন স্বাধীনতা সম্পর্কের (X_ || _Y | জেড) দ্বারা সন্তুষ্ট বৈশিষ্ট্যের নীচে (আংশিক) তালিকাটি নীচে দেওয়া হয়েছে। প্রতিসম: (এক্স_ || _ ওয়াই | জেড) ==> (ওয়াই_ || _ এক্স | জেড)। পচন: (X_ || …

9 self-study  bayesian