পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি আর এর প্রথমদিকে আছি, আপনি কি অনুগ্রহ করে আর পূর্বাভাসের পূর্বাভাস প্যাকেজে এসি ব্যবহার করবেন তা ব্যাখ্যা করতে পারেন ? আমি প্রাথমিক পিরিয়ড এবং স্মুথ ধ্রুবকের সংখ্যা চয়ন করতে চাই। d <- c(3,4,41,10,9,86,56,20,18,36,24,59,82,51,31,29,13,7,26,19,20,103,141,145,24,99,40,51,72,58,94,78,11,15,17,53,44,34,12,15,32,14,15,26,75,110,56,43,19,17,33,26,40,42,18,24,69,18,18,25,86,106,104,35,43,12,4,20,16,8) আমার 70 টি পিরিয়ড রয়েছে, আমি 40 টি পিরিয়ড প্রাথমিক এবং 30 টি নমুনার বাইরে ব্যবহার …

9 r  time-series  forecasting 

আমি সম্প্রতি "ডাবল / ট্রিপল বুটস্ট্র্যাপ" বা "পুনরাবৃত্ত বুটস্ট্র্যাপ" এর একটি উল্লেখ জুড়ে হোঁচট খেয়েছি। আমি যেমন বুঝতে পারি, প্রতিটি বুটস্ট্র্যাপ নমুনা আবার বুটস্ট্র্যাপ করা হয় pped আসলকথা কি? এটি কীভাবে ব্যবহৃত হয়?

9 bootstrap 

সহযোগী ফিল্টারিং সমস্যা বিবেচনা করুন। আমাদের মাপের ম্যাট্রিক্স # ইউজার * # আইটেম। যদি ব্যবহারকারী আমি আইটেম j, তবে যদি আমি আইটেম j এবং অপছন্দযদি (i, j) জোড়া সম্পর্কে কোনও ডেটা না থাকে। আমরা ভবিষ্যতের ব্যবহারকারী, আইটেম জোড়ার জন্য পূর্বাভাস দিতে চাই ।MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} = 0Mi,j=?Mi,j=?M_{i,j}=?Mi,jMi,jM_{i,j} স্ট্যান্ডার্ড সহযোগী ফিল্টারিং …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition 

আমার কাছে বিভিন্ন ধরণের কীটপতঙ্গ সম্পর্কিত প্রজাতির মোড়ফোলজিকাল উইং চরিত্রের বর্ণনা দিয়ে আলাদা (ডাবলিনাল, মেরিস্টিক এবং নামমাত্র) ভেরিয়েবলের একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমি যা দেখতে চাই তা হ'ল এক ধরণের বিশ্লেষণ পরিচালনা করা যা আমাকে রূপবিজ্ঞানের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন প্রজাতির সাদৃশ্যটির একটি দৃশ্য উপস্থাপনা দেবে। আমার মাথায় প্রথম যে …

9 pca  discrete-data  correspondence-analysis  mixed-type-data 

আমার একটি রিগ্রেশন সমস্যা রয়েছে যেখানে ফলাফলগুলি কঠোরভাবে 0, 1 নয় বরং 0 থেকে 1 পর্যন্ত সমস্ত আসল সংখ্যার মধ্যে রয়েছে Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ]। এই প্রশ্নটি ইতিমধ্যে এই থ্রেডে আলোচনা করা হয়েছে , যদিও আমার প্রশ্নটি কিছুটা আলাদা। লজিস্টিক রিগ্রেশন সাধারণত ব্যবহৃত হয় একই …

9 regression  logistic 

সেটিংস অনেকগুলি অ্যালগরিদমগুলি একটি একক সম্পর্ক বা টেবিলের উপর পরিচালিত হয়, আবার অনেকগুলি বাস্তব-বিশ্ব ডাটাবেস একাধিক সারণীতে তথ্য সঞ্চয় করে (ডোমিংগো, 2003)। প্রশ্ন একাধিক (সম্পর্কিত) সারণীগুলি থেকে কোন ধরণের অ্যালগরিদমগুলি ভালভাবে শিখতে পারে। বিশেষত, আমি সেই অ্যালগরিদমগুলিতে আগ্রহী যেগুলি রিগ্রেশন এবং শ্রেণিবদ্ধকরণ কার্যগুলিতে প্রযোজ্য (নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণমুখী নয়, যেমন লিঙ্কের পূর্বাভাস)। …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

বেসিক সেটআপ: রিগ্রেশন মডেল: যেখানে সি নিয়ন্ত্রণ ভেরিয়েবলের ভেক্টর।Y= ধ্রুবক +β1এক্স1+ +β2এক্স2+ +β3এক্স3+ +β4এক্স4+ α সে+ + εy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon আমি আগ্রহী এবং expect এবং নেতিবাচক প্রত্যাশা করছি । যাইহোক, মডেল multicollinearity সমস্যা, পারস্পরিক সম্পর্কের সহগ দ্বারা, Corr (দেওযা হল , 0.9345, Corr ( , 0,1765, Corr ( …

9 regression  multicollinearity 

আমি মাত্র একটি ভবিষ্যদ্বাণী (বলুন (x, y)) সহ কিছু ডেটারে রৈখিক মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি। ডেটা এমন যে এক্স এর ছোট মানগুলির জন্য, y মানগুলি একটি সরলরেখাকে একটি শক্ত আঁট দেয়, তবে এক্স মানগুলি বাড়ার সাথে সাথে y মানগুলি আরও উদ্বায়ী হয়। এই জাতীয় ডেটার উদাহরণ (আর কোড) y …

9 r  regression  variance  data-transformation 

আমি বহু বিষয় পরিহিত একাধিক সেন্সর সহ সংগৃহীত অ্যাক্সিলোমিটার ডেটার একটি বিশাল সেট নিয়ে কাজ করছি। দুর্ভাগ্যক্রমে, এখানে কেউ ডিভাইসের প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্যগুলি জানে বলে মনে হয় না এবং আমি মনে করি না যে তারা কখনও পুনরুদ্ধারিত হয়েছে। আমার কাছে ডিভাইসগুলি সম্পর্কে পুরোপুরি তথ্য নেই। আমি আমার মাস্টারের থিসিসে কাজ করছি, …

9 normalization  signal-processing 

পিএলএসএর মূল কাগজে লেখক টমাস হফম্যান পিএলএসএ এবং এলএসএ ডেটা স্ট্রাকচারের মধ্যে একটি সমান্তরাল আঁকুন যা আমি আপনার সাথে আলোচনা করতে চাই। পটভূমি: অনুপ্রেরণা গ্রহণ করে তথ্য পুনরুদ্ধার মনে করুন আমাদের কাছে নথি এবং পদগুলির একটি শব্দভাণ্ডারNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ...., d_N \rbraceMMMΩ={ω1,ω2,...,ωM}Ω={ω1,ω2,...,ωM}\Omega = \lbrace \omega_1, \omega_2, ..., \omega_M …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে যেখানে আমি প্রায় 50 টি বিভিন্ন ভেরিয়েবলের প্রতি সম্মান সহ তিনটি জনগোষ্ঠীর মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্যের জন্য পরীক্ষা করি। আমি একদিকে ক্রুসকল-ওয়ালিস পরীক্ষা ব্যবহার করে এবং অন্যদিকে নেস্টেড জিএলএম মডেলটির সম্ভাবনা অনুপাতের টেস্টগুলি ফিট করি (একটি স্বাধীন ভেরিয়েবল হিসাবে এবং জনসংখ্যা ছাড়াই) ফিট করে। ফলস্বরূপ, …

9 chi-squared  multiple-comparisons  likelihood-ratio  kruskal-wallis  false-discovery-rate 

মন্থন মডেলিংয়ের কাজের জন্য আমি বিবেচনা করছিলাম: ডেটা জন্য গণনা কে ক্লাস্টার প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য পৃথকভাবে কে মডেল তৈরি করুন। এর পক্ষে যুক্তিটি হ'ল, প্রমাণ করার মতো কিছুই নেই যে গ্রাহকগণের জনসংখ্যা একজাতীয়, সুতরাং উপাত্ত তৈরির প্রক্রিয়া ভিন্ন "গোষ্ঠীগুলির" জন্য পৃথক হতে পারে বলে ধরে নেওয়া যুক্তিযুক্ত আমার প্রশ্ন, এটি …

9 machine-learning  clustering  data-mining  predictive-models 

আমি 22 টি ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে এসপিএসএসে মূল উপাদান বিশ্লেষণ (ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ) করতে চাই। যাইহোক, আমার কিছু ভেরিয়েবলগুলি খুব স্কিউড (এসপিএসএস থেকে 2-80 রেঞ্জের মধ্যে স্কিউনেস গণনা করা হয়!)। সুতরাং এখানে আমার প্রশ্নগুলি: আমার কি স্কেওড ভেরিয়েবলগুলি রাখা উচিত বা আমি মূল উপাদান বিশ্লেষণে ভেরিয়েবলগুলি রূপান্তর করতে পারি? যদি …

9 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction  skewness 

আমার কাছে নিম্নলিখিত ডেটাসেট রয়েছে: https://dl.rodbox.com/u/22681355/ORACLE.csv এবং 'ওপেন'-এ প্রতিদিনের পরিবর্তনগুলি' তারিখ 'দ্বারা প্লট করতে চাই, তাই আমি নিম্নলিখিতগুলি করেছি: oracle <- read.csv(file="http://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv", header=TRUE) plot(oracle$Date, oracle$Open, type="l") এবং আমি নিম্নলিখিত পেতে: এখন এটি অবশ্যই সর্বোত্তম প্লট নয়, তাই আমি ভাবছি যে এই জাতীয় ডেটা প্লট করার সময় সঠিক পদ্ধতিটি কী ব্যবহার …

9 r  data-visualization 

যদি সেখানে পূর্ণসংখ্যার সাব-সেট নির্বাচন উপর মান ডিস্ট্রিবিউশন কোন প্রকারের হয় আমি ভাবছি করছি । সমানভাবে, আমরা বাইনারি ফলাফলগুলির দৈর্ঘ্যের ভেক্টরের একটি বিতরণ হিসাবে এটি প্রকাশ করতে পারি , উদাহরণস্বরূপ যদি তবে the ভেক্টরের সাথে মিল রয়েছে ।{1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}JJJJ=5J=5J = 5{1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, 5\}(1,0,1,0,1)(1,0,1,0,1)(1, 0, 1, 0, 1) মূলত …

9 bayesian  discrete-data