পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

জটিল সমস্যাগুলির সহজ ব্যাখ্যা আমি সত্যিই উপভোগ করি। আপনার প্রিয় উপমা বা উপাখ্যান কী যা একটি কঠিন পরিসংখ্যানের ধারণাটি ব্যাখ্যা করে? আমার প্রিয় মারের মদখোর এবং তার কুকুর ব্যবহার cointegration ব্যাখ্যা। মারে ব্যাখ্যা করেছেন যে দুটি র্যান্ডম প্রক্রিয়া (একটি ঘোরাফেরা মাতাল এবং তার কুকুর, অলিভার) এর ইউনিট শিকড় থাকতে পারে …

36 teaching  communication 

আমি প্রায় 60 পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবল এবং 30 টি পর্যবেক্ষণের সাথে মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি ফিট করার চেষ্টা করছি, তাই নিয়মিত রেজিস্ট্রেশনের জন্য আমি গ্ল্যামনেট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি কারণ পি> এন। আমি ডকুমেন্টেশন এবং অন্যান্য প্রশ্নের মধ্য দিয়ে যাচ্ছি তবে আমি এখনও ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে পারি না, এখানে একটি নমুনা কোড …

36 r  regression  regularization  glmnet 

এলডিএ বিষয়ের মডেল অ্যালগরিদমে আমি এই অনুমানটি দেখেছি। তবে কেন জানি ডিরিচলেট বিতরণ বেছে নিল? আমি জানি না যে আমরা মাল্টিনোমিয়ালের উপর একটি জুটি হিসাবে ইউনিফর্ম বিতরণ ব্যবহার করতে পারি কিনা?

36 bayesian  dirichlet-distribution  conjugate-prior 

প্রশ্ন: নাইজেল হোমস বলুন, চার্ট-জঙ্কড ভিজ্যুয়ালাইজেশনের উপর টুফ্ট-স্টাইল, ন্যূনতমবাদী, ডেটা স্পোক ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে সমর্থনকারী পরীক্ষামূলক প্রমাণ রয়েছে কি ? আমি এখানে আর প্লটগুলিতে কীভাবে চার্ট-জাঙ্ক যুক্ত করবেন জিজ্ঞাসা করেছি এবং প্রতিক্রিয়াশীলরা আমার দিকে ফিরে প্রচুর পরিমাণে ছিনতাই করে। সুতরাং, অবশ্যই, কিছু পরীক্ষামূলক প্রমাণ থাকতে হবে, যার কাছে আমি গোপনীয় নই, তাদের …

36 data-visualization 

আমি কখনও পরিসংখ্যান বিষয়ে কোর্স করিনি, তাই আমি আশা করি আমি এখানে সঠিক জায়গায় জিজ্ঞাসা করব। ধরুন আমার কাছে সাধারণ বিতরণ বর্ণনা করার জন্য মাত্র দুটি তথ্য রয়েছে: গড় the এবং বৈকল্পিক । আমি এই বিতরণ থেকে এলোমেলোভাবে নমুনার জন্য একটি কম্পিউটার ব্যবহার করতে চাই যাতে আমি এই দুটি পরিসংখ্যানকে …

36 normal-distribution  sampling  computing 

এটিকে কীভাবে বলা হবে আমি নিশ্চিত নই, সুতরাং আপনি যদি আরও ভাল শব্দটি জানেন তবে দয়া করে আমাকে সংশোধন করুন। আমি দুটি তালিকা পেয়েছি। 55 টি আইটেমের মধ্যে একটি (যেমন: স্ট্রিংগুলির একটি ভেক্টর), অন্য 92 টি The আইটেমের নামগুলি একই রকম তবে অভিন্ন নয়। আমি ভাল প্রার্থী খুঁজে পেতে চান …

36 r  text-mining 

প্রয়োগকৃত অর্থনীতি এবং পরিসংখ্যানগুলিতে ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলগুলি ক্রমশ সাধারণ হয়ে উঠছে। নিরবিচ্ছিন্ন হওয়ার জন্য, আমাদের নীচের প্রশ্নের কয়েকটি অ-প্রযুক্তিগত উত্তর থাকতে পারে: একটি উপকরণ পরিবর্তনশীল কি? কেউ কখন একটি উপকরণের ভেরিয়েবল নিয়োগ করতে চায়? কীভাবে কেউ একটি যন্ত্রের পরিবর্তনশীলকে খুঁজে পেতে বা চয়ন করতে পারে?

36 regression  econometrics  instrumental-variables 

বায়েসের উপপাদ্য সম্পর্কিত মূল ধারণাগুলি কী ? আমি জটিল গাণিতিক স্বরলিপিগুলির কোনও অনুপাতের জন্য বলছি না।

36 probability  bayesian  theory 

যদি আমি 16 টি পরীক্ষায় 9 সাফল্যের সম্ভাবনা পেতে চাইতাম প্রতিটি পরীক্ষার 0,6 হওয়ার সম্ভাবনা থাকে তবে আমি দ্বিপদী বিতরণ ব্যবহার করতে পারি। 16 টি পরীক্ষার প্রত্যেকটির সাফল্যের আলাদা সম্ভাবনা থাকলে আমি কী ব্যবহার করতে পারি?

36 distributions  probability  binomial 

প্রথমত, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে আমার যদি বাইনারি পূর্বাভাসের প্রয়োজন হয় তবে আমাকে একটি হট-এনকোডিংয়ের মাধ্যমে কমপক্ষে দুটি ক্লাস তৈরি করতে হবে। এটা কি সঠিক? তবে, বাইনারি ক্রস এনট্রপি কি কেবলমাত্র এক শ্রেণীর সাথে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য? যদি আমি একটি শ্রেণীবদ্ধ ক্রস এনট্রপি ক্ষতি ব্যবহার করি যা সাধারণত বেশিরভাগ লাইব্রেরিতে (টেনসরফ্লোয়ের …

36 machine-learning  neural-networks  loss-functions  tensorflow  cross-entropy 

খরচ ফাংশন স্নায়ুর নেটওয়ার্ক হল , এবং এটি বলে দাবি করা হয় অ উত্তল । আমি কেন পুরোপুরি বুঝতে পারি না কেন যেহেতু আমি দেখতে পাচ্ছি যে এটি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যয় ফাংশনের সাথে একেবারে সমান, ঠিক?J(W,b)J(W,b)J(W,b) যদি এটি নন-উত্তল হয়, তবে ২ য় অর্ডার ডেরিভেটিভ , ডান?∂J∂W&lt;0∂J∂W&lt;0\frac{\partial J}{\partial W} < …

36 neural-networks  loss-functions 

গাউসিয়ান কার্নেলের সাথে একটি এসভিএমের fi nite ডাইমেনশনাল বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থানটি রয়েছে এর পিছনে স্বজ্ঞাততাটি কী?

36 svm  feature-selection  kernel-trick 

আমি কেবল ভাবছিলাম যে কেন রিগ্রেশন সমস্যাগুলিকে "রিগ্রেশন" সমস্যা বলা হয়। নামের পেছনের গল্পটি কী? নিগ্রহের জন্য একটি সংজ্ঞা: "কম নিখুঁত বা উন্নত অবস্থায় ফিরে যেতে হবে।"

36 regression  terminology  history  etymology 

আমি মনে করি আমি এমসিএমসির বিভিন্ন স্বাদ যেমন গিবস স্যাম্পলিং, মেট্রোপলিস হেস্টিংস ইত্যাদি সহ ষষ্ঠ ও এমসিসি উভয়েরই সাধারণ ধারণা পেয়েছি এই কাগজটি উভয় পদ্ধতির একটি দুর্দান্ত প্রদর্শন প্রদান করে। আমার নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি রয়েছে: যদি আমি বায়েশিয়ান অনুমান করতে চান তবে আমি কেন অন্য পদ্ধতির চেয়ে একটি পদ্ধতি বেছে নেব? …

36 machine-learning  bayesian  mcmc  variational-bayes  approximate-inference 

আমি সর্বনিম্ন সর্বাধিক স্বাভাবিককরণের সূত্রটি দেখেছি কিন্তু এটি 0 এবং 1 এর মধ্যে মানগুলিকে স্বাভাবিক করে তোলে আমি কীভাবে আমার ডেটা -1 এবং 1 এর মধ্যে স্বাভাবিক করব? আমার ডেটা ম্যাট্রিক্সে আমার নেতিবাচক এবং ধনাত্মক উভয় মান রয়েছে।

36 dataset  normalization