পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

লেখকের একজনের উদ্ধৃতি: টি-ডিস্ট্রিবিউটড স্টোকাস্টিক নেবার এম্বেডিং (টি-এসএনই) মাত্রা হ্রাসের জন্য একটি ( পুরষ্কার-বিজয়ী ) কৌশল যা উচ্চ মাত্রিক ডেটাসেটগুলির ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত। সুতরাং এটি বেশ দুর্দান্ত লাগে, কিন্তু এটি লেখক কথা বলছেন। লেখকের আর একটি উক্তি (পুনরায়: পূর্বোক্ত প্রতিযোগিতা): আপনি এই প্রতিযোগিতা থেকে কি দূরে সরিয়ে নিয়েছেন? আপনি …

37 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne 

এই প্রশ্নের ইতিমধ্যে এখানে একটি উত্তর আছে: এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটরে একটি বীজ ঠিক কী? 3 টি উত্তর আমি বুঝতে পারি যে set.seed()সিউডো-এলোমেলো সংখ্যা জেনারেশনের জন্য আর-এ ব্যবহার করা হয়। আমি আরও বুঝতে পারি যে একই নম্বর ব্যবহার করে, set.seed(123)বীমাগুলির মতো আপনি ফলাফল পুনরুত্পাদন করতে পারেন। তবে আমি যা পাই না …

37 r  random-generation 

আমি দুটি পৃথক ফাংশন ( prcompএবং princomp) ব্যবহার করে আর দিয়ে মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সম্পাদন করেছি এবং দেখেছি যে পিসিএর স্কোরগুলি স্বাক্ষরে পৃথক। এটা কিভাবে হতে পারে? এই বিবেচনা: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417 [3,] -2.679669 1.0903445 [4,] -1.615837 0.7108631 [5,] -0.548879 0.3093389 [6,] …

37 r  pca  factor-analysis 

আমি ভাবছিলাম যে পূর্বাভাস এবং পূর্বাভাসের মধ্যে পার্থক্য এবং সম্পর্ক কী? বিশেষত সময়ের ধারাবাহিকতা এবং প্রতিরোধের ক্ষেত্রে? উদাহরণস্বরূপ, আমি কি এটি সংশোধন করছি: সময়ের সিরিজে, পূর্বাভাসের অর্থ একটি সময়ের সিরিজের অতীত মানগুলি দেওয়া ভবিষ্যতের মানগুলি অনুমান করা বলে মনে হয়। প্রতিরোধের মধ্যে, ভবিষ্যদ্বাণীটির অর্থ একটি ভবিষ্যদ্বাণী, বর্তমান বা অতীত প্রদত্ত …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

এ জাতীয় বুটস্ট্র্যাপিং, বিন্যাস পরীক্ষা, jackknife, ইত্যাদি অসংখ্য নিবন্ধ আছে & বই উদাহরণস্বরূপ এই কৌশল নিয়ে আলোচনা, যেমন বিভিন্ন জনপ্রিয় রিস্যাম্পলিং কৌশল, যা প্রায়ই বাস্তবে ব্যবহার করা হয়, হয় ফিলিপ আমি ভালো (2010) বিন্যাস, প্যারামেত্রিক এবং বুটস্ট্র্যাপ টেস্ট অনুমানের আমার প্রশ্নটি যা পুনরায় মডেলিং কৌশলটি আরও বেশি জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে …

37 hypothesis-testing  nonparametric  bootstrap  permutation-test 

আমি বিভিন্ন মডেলের মধ্যে আমার ডেটা মাপসই করা হবে এবং মূর্ত আউট যে চেষ্টা ছিল fitdistrলাইব্রেরি থেকে ফাংশন MASSএর Rআমাকে দেয় Negative Binomialসেরা-ফিট হিসাবে। উইকির পৃষ্ঠা থেকে এখন সংজ্ঞাটি দেওয়া হল: নেগবিন (আর, পি) বিতরণ শেষ পরীক্ষায় সাফল্যের সাথে কে + আর বের্নুলি (পি) ট্রায়ালগুলিতে কে ব্যর্থতা এবং আর সাফল্যের …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

শ্রেণিবিন্যাস এবং প্রতিরোধের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলি তৈরি করতে আমি আরে ক্যারেট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি । ক্র্যাট বৈধতা বা বুট স্ট্র্যাপিং দ্বারা মডেল হাইপার-পরামিতিগুলি সুর করার জন্য ক্যারেট একটি ইউনিফাইড ইন্টারফেস সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি সাধারণ 'নিকটতম প্রতিবেশী' মডেল তৈরি করছেন তবে আপনার কয়টি প্রতিবেশী ব্যবহার করা …

37 r  time-series  cross-validation 

পরিসংখ্যানগত শিক্ষার পরিচিতির 223 পৃষ্ঠায় , লেখকরা রিজ রিগ্রেশন এবং লাসোর মধ্যে পার্থক্যগুলির সংক্ষিপ্তসার জানিয়েছেন। তারা যখন "লাসো পক্ষপাতিত্ব, বৈকল্পিকতা এবং এমএসই-র ক্ষেত্রে রিজ রিগ্রেশনকে ছাড়িয়ে যায়" এর একটি উদাহরণ দেয় (চিত্র 6..৯)। আমি বুঝতে পারি যে লাসো কেন আকাঙ্ক্ষিত হতে পারে: এর ফলে বিরাট সমাধান পাওয়া যায় কারণ এটি …

37 machine-learning  prediction  lasso  regularization  ridge-regression 

আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি এবং প্রশিক্ষণের ক্ষতি হ্রাস পাচ্ছে, তবে বৈধতা হ্রাস পায় না বা খুব অনুরূপ আর্কিটেকচার এবং ডেটা সহ রেফারেন্স বা পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে যা প্রত্যাশা করি তার চেয়ে অনেক কম হয়। আমি এটা কিভাবে ঠিক করবো? প্রশ্ন হিসাবে আমার নিউরাল নেটওয়ার্কটি শিখতে না পারলে …

37 neural-networks  deep-learning 

আমি " পরিসংখ্যান শিক্ষার একটি ভূমিকা " এর মাধ্যমে পড়ছি । অধ্যায় 2, তারা একটি ফাংশন আনুমানিক হিসাব জন্য কারণ নিয়ে আলোচনা ।চচf ২.১.১ এস্টিমেট কেন ?চচf দুটি মূল কারণ রয়েছে যা আমরা চ নির্ধারণ করতে পারি : পূর্বাভাস এবং অনুমান । আমরা প্রতিটি ঘুরে ফিরে আলোচনা। আমি এটি কয়েকবার …

37 prediction  terminology  causality 

কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে "কার্নেল" এবং "ফিল্টার" পদগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

37 neural-networks  terminology  deep-learning  conv-neural-network 

মান্টেলের পরীক্ষা জৈবিক গবেষণায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় প্রাণীর স্থানিক বিতরণ (মহাকাশে অবস্থান) এর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা করার জন্য, উদাহরণস্বরূপ, তাদের জিনগত সম্পর্ক, আগ্রাসনের হার বা অন্য কোনও বৈশিষ্ট্যের সাথে। প্রচুর ভাল জার্নাল এটি ব্যবহার করছে ( পিএনএএস, পশুর আচরণ, আণবিক বাস্তুশাস্ত্র ... )। আমি এমন কিছু নিদর্শন বানিয়েছিলাম যা …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

আমি বর্তমানে আর প্যাকেজ lme4 ব্যবহার করছি । আমি এলোমেলো প্রভাব সহ লিনিয়ার মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলি ব্যবহার করছি: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

আমি গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত ইতিহাস এবং স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত ইতিহাস বোঝার চেষ্টা করছি । গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত আবিষ্কৃত হয়েছিল কোশি 1847 সালে পদ্ধতি générale ঢালা লা রেজল্যুশন দেস Systemes d'সমীকরণ simultanées । পিপি। 536–538 এটি সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এখানে দেখুন । সেই থেকে গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত পদ্ধতিগুলি বিকাশ করে চলেছে এবং আমি …

36 references  gradient-descent  history  sgd 

আমি একজন বড় খুচরা বিক্রেতা থেকে একজন এমএল বিশেষজ্ঞের একটি উপস্থাপনা দেখছিলাম, যেখানে তারা স্টক ইভেন্টগুলির বাইরে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি মডেল তৈরি করেছিল। আসুন এক মুহুর্তের জন্য ধরে নেওয়া যাক সময়ের সাথে সাথে তাদের মডেলটি খুব নির্ভুল হয়ে ওঠে, তা কি কোনওভাবে "স্ব-পরাজিত" হবে না? এটি হ'ল, যদি মডেলটি …

36 machine-learning  predictive-models