পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আজ, ক্রস ভ্যালিডেটেড জার্নাল ক্লাবে (আপনি সেখানে ছিলেন না কেন?), @ এমবিকিউ জিজ্ঞাসা করেছেন: আপনি কি ভাবেন যে আমরা (আধুনিক তথ্য বিজ্ঞানীরা) তাৎপর্য বলতে কী বোঝে? এবং এটি কীভাবে আমাদের ফলাফলের প্রতি আমাদের আত্মবিশ্বাসের সাথে সম্পর্কিত? @ মিশেল কিছু (সাধারণত আমাকে) সাধারণত উত্তর দেয়: আমি আমার ক্যারিয়ারে চালিয়ে যাওয়ায় তাত্পর্য …

37 hypothesis-testing  p-value  large-data 

অর্থনীতিতে গবেষণা করার সময়, একজনকে প্রায়শই বাস্তব ডেটার উপর তাত্ত্বিক সিদ্ধান্তগুলি যাচাই করা প্রয়োজন to নির্ভরযোগ্য ডেটা উত্সগুলি ব্যবহার এবং উদ্ধৃত করার জন্য কী? আমি প্রধানত উত্সগুলিতে আগ্রহী যেগুলি জিডিপি, জনসংখ্যা, সিপিআই, পিপিআই ইত্যাদি বিভিন্ন পরিসংখ্যানের ডেটা সরবরাহ করে in সম্পাদনা: এখানে এই থ্রেডে উপস্থিত লিঙ্কগুলির একত্রিতি + আরও কয়েকটা …

37 references 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাদের জটিল কাঠামোর কারণে প্রায়শই "ব্ল্যাক বক্স" হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি আদর্শ নয়, কারণ কোনও মডেল অভ্যন্তরীণভাবে কীভাবে কাজ করছে তার একটি স্বজ্ঞাত উপলব্ধি করা প্রায়শই উপকারী। প্রশিক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে কাজ করছে তা দেখার জন্য কী কী পদ্ধতি রয়েছে? বিকল্পভাবে, কীভাবে আমরা সহজে নেটওয়ার্কের হজমযোগ্য বর্ণনাগুলি বের …

37 data-visualization  neural-networks 

ধরুন পিডিএফ সহ একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল । তারপরে র্যান্ডম ভেরিয়েবল এর পিডিএফ রয়েছেXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} আমি এর পিছনে ক্যালকুলাস বুঝতে পারি। তবে আমি ক্যালকুলাস জানেন না এমন কাউকে এটি ব্যাখ্যা করার জন্য একটি উপায় চিন্তা করার চেষ্টা করছি। বিশেষত, আমি কেন …

37 random-variable  pdf  intuition 

আমি আনবাউন্ডেড এলোমেলো ভেরিয়েবলের যোগফলের জন্য কিছু সম্ভাবনার বৈষম্য খুঁজছি। যদি কেউ আমাকে কিছু চিন্তা সরবরাহ করতে পারে তবে আমি সত্যিই এটির প্রশংসা করব। আমার সমস্যাটি হ'ল সম্ভাবনাময় উপরের বেঁধে সন্ধান করতে পারে যে আনবাউন্ডড আইড র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগফল, যা আসলে দুটি আইড গাউসের গুণ, কিছু নির্দিষ্ট মানকে ছাড়িয়ে যায়, …

37 probability  mathematical-statistics  probability-inequalities  mgf 

আমার এই সেমিস্টারে একটি মেশিন লার্নিং কোর্স রয়েছে এবং অধ্যাপক আমাদের ক্লাসে চালু করা একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতির মাধ্যমে একটি বাস্তব-বিশ্ব সমস্যা খুঁজে পেতে এবং এটি সমাধান করতে বলেছিলেন : সিদ্ধান্ত গাছ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক সমর্থন ভেক্টর মেশিন উদাহরণস্বরূপ-ভিত্তিক লার্নিং ( kNN , LWL ) বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কস শক্তিবৃদ্ধি শেখা আমি …

37 machine-learning 

আমি দেখতে পাচ্ছি যে কুলব্যাক – লেইবলার বনাম কোলমোগোরভ-স্মারনভ দূরত্বের ব্যবস্থার মধ্যে প্রচুর আনুষ্ঠানিক পার্থক্য রয়েছে। তবে উভয়ই বিতরণের মধ্যকার দূরত্ব পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। একটি সাধারণ পরিস্থিতি যেখানে অন্যটির পরিবর্তে একটি ব্যবহার করা উচিত? এটা করার যৌক্তিকতা কি?

37 distributions  distance-functions  kolmogorov-smirnov  kullback-leibler 

আমি আশা করছি যে কোনও ব্যক্তি সাধারণ ব্যক্তির শর্তে ব্যাখ্যা করতে পারে, কোন বৈশিষ্ট্যযুক্ত ফাংশন কী এবং বাস্তবে এটি কীভাবে ব্যবহৃত হয়। আমি পড়েছি এটি পিডিএফের ফুরিয়ার রূপান্তর, সুতরাং আমি অনুমান করি এটি আমি কী জানি তবে আমি এখনও এর উদ্দেশ্য বুঝতে পারি না। যদি কেউ এর উদ্দেশ্য সম্পর্কে একটি …

37 probability  mathematical-statistics  characteristic-function 

লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কে আমার কাছে দুটি সাধারণ প্রশ্ন রয়েছে: ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি মানক করার পরামর্শ কখন দেওয়া হয়? মান নির্ধারিত মানগুলির সাথে একবার অনুমান করা হয়ে গেলে, কীভাবে নতুন মানগুলির সাথে ভবিষ্যদ্বাণী করা যায় (কীভাবে নতুন মানগুলিকে মানিক করা উচিত)? কিছু তথ্যসূত্র সহায়ক হবে।

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

বহিরাগত হিসাবে, এটি প্রদর্শিত হয় যে কোনও ব্যক্তির কীভাবে পরিসংখ্যানগত অনুমান করা উচিত সে সম্পর্কে দুটি প্রতিযোগিতামূলক মতামত রয়েছে। দুটি পৃথক পদ্ধতি উভয়ই পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা বৈধ হিসাবে বিবেচিত হয়? একটি চয়ন করা কি আরও দার্শনিক প্রশ্ন হিসাবে বিবেচিত হয়? বা বর্তমান পরিস্থিতিটিকে সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা হচ্ছে এবং এককভাবে বিভিন্ন …

37 bayesian  frequentist 

যেমন প্রশ্নটি বলেছে - নাল অনুমানটি প্রমাণ করা কি সম্ভব? হাইপোথিসিস সম্পর্কে আমার (সীমাবদ্ধ) বোঝা থেকে উত্তরটি হ'ল তবে আমি এর পক্ষে কঠোর ব্যাখ্যা দিয়ে আসতে পারি না। প্রশ্নটির একটি নির্দিষ্ট উত্তর আছে?

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

পরিসংখ্যান পাঠ্যপুস্তক , যেমন ফ্রি স্ট্যাটিস্টিকাল পাঠ্যপুস্তক প্রশ্নটি সম্পর্কে কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে । তবে, আমি পাঠ্যপুস্তকগুলি সন্ধান করছি যা ওপেন সোর্স, উদাহরণস্বরূপ, ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্স থাকা having কারণটি হ'ল অন্যান্য ডোমেনগুলিতে অবশ্যই উপাদানগুলি, আপনি এখনও মৌলিক পরিসংখ্যান সম্পর্কে কিছু পাঠ্য অন্তর্ভুক্ত করতে চান। এই ক্ষেত্রে, বিদ্যমান উপাদানটি পুনরায় লেখার পরিবর্তে …

37 references  open-source 

সমস্ত প্রসঙ্গে আমি ক্রস-বৈধকরণের সাথে পরিচিত, এটি সম্পূর্ণরূপে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতা বাড়ানোর লক্ষ্যে ব্যবহৃত হয়। চলকগুলির মধ্যে নিরপেক্ষ সম্পর্কের অনুমানে ক্রস বৈধতার যুক্তি বাড়ানো যেতে পারে? যদিও রিচার্ড বার্কের এই কাগজটি "চূড়ান্ত" রিগ্রেশন মডেলটিতে পরামিতি নির্বাচনের জন্য হোল্ড আউট নমুনার ব্যবহার প্রদর্শন করে (এবং কেন ধাপে ধাপে পরামিতি নির্বাচন একটি ভাল …

37 cross-validation  causality 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি করেছি যেখানে চিকিত্সা ( Cureবনাম No Cure) পাওয়ার পরে ফলাফলের পরিবর্তনশীল নিরাময় হচ্ছে । এই গবেষণার সমস্ত রোগী চিকিত্সা পেয়েছিলেন। ডায়াবেটিস হওয়া এই পরিণতির সাথে যুক্ত কিনা তা জানতে আগ্রহী। আর-তে আমার লজিস্টিক রিগ্রেশন আউটপুট নীচের মত দেখাচ্ছে: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

সাধারণভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং বিশেষত ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে যে বিষয়টি আমি প্রায়শই সামনে এনেছি তা হ'ল তারা "ডেটা ক্ষুধার্ত" - এটি হ'ল আমাদের কাছে একটি বড় ডেটা সেট না করা পর্যন্ত তারা ভাল পারফর্ম করবেন না is নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ যা দিয়ে। আমার বোধগম্যতা হ'ল এননেটস, বিশেষত ডিপ এননেটসের বিপুল …

37 neural-networks  deep-learning  regularization