পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি আমার ডেটাসেটে ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্ধারণের জন্য সিলুয়েট প্লট ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। ডেটাসেট ট্রেন দেওয়া , আমি নিম্নলিখিত ম্যাটলব কোডটি ব্যবহার করেছি Train_data = full(Train); Result = []; for num_of_cluster = 1:20 centroid = kmeans(Train_data,num_of_cluster,'distance','sqeuclid'); s = silhouette(Train_data,centroid,'sqeuclid'); Result = [ Result; num_of_cluster mean(s)]; end plot( Result(:,1),Result(:,2),'r*-.');` ফলস্বরূপ প্লটটি …

34 data-visualization  clustering  matlab 

কেউ দয়া করে একটি সুন্দর সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা প্রদান করতে পারেন কেন শিক্ষার্থীদের শেখানো উচিত যে পি-ভ্যালু হ'ল সমস্যা (তাদের অনুসন্ধানগুলি [এলোমেলো] সুযোগের কারণে হয়) teach আমার বোধগম্যতা হল যে পি-মান হ'ল প্রোব (আরও চরম ডেটা পাওয়া | নাল হাইপোথিসিসটি সত্য)। আমার আসল আগ্রহ হ'ল এটিকে বলার ক্ষতি কী তা পূর্বের …

34 p-value  randomness  teaching 

আমার কাছে ডেটাগুলির একটি সেট রয়েছে যা কোনও নির্দিষ্ট উপায়ে অর্ডার করা হয়নি তবে যখন প্লট করা হয়েছে স্পষ্টভাবে দুটি স্বতন্ত্র ট্রেন্ড রয়েছে। দুটি সিরিজের মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্যের কারণে এখানে একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন সত্যই পর্যাপ্ত হবে না। দুটি স্বতন্ত্র রৈখিক ট্রেন্ডলাইন পাওয়ার সহজ উপায় কি আছে? রেকর্ডের জন্য আমি …

34 time-series  python  curve-fitting 

কেন একটি ক্রস-বৈধকরণ পদ্ধতি কোনও মডেলকে বাছাইয়ের সমস্যাটি কাটিয়ে উঠেছে?

34 regression  model-selection  cross-validation 

এগুলি সমস্তগুলি নোডগুলি দ্বারা এবং সম্ভবত (সম্ভবত নির্দেশিত) প্রান্তের মাধ্যমে (ইন) নির্ভরতার সাথে র্যান্ডম ভেরিয়েবলের প্রতিনিধিত্ব করে। আমি একজন বায়সিয়ানের দৃষ্টিভঙ্গিতে আগ্রহী।

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

র্যান্ডম ফরেস্ট প্যাকেজ থেকে পরিবর্তনশীল গুরুত্ব আউটপুট কীভাবে ব্যাখ্যা করতে হয় তা বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। যথাযথতার গড় হ্রাসকে সাধারণত "প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মানগুলিকে অনুমতি দেওয়া থেকে মডেল নির্ভুলতার হ্রাস" হিসাবে বর্ণনা করা হয়। এটি পুরোপুরি বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে বা বৈশিষ্ট্যের মধ্যে নির্দিষ্ট মান সম্পর্কে কোনও বিবৃতি? উভয় ক্ষেত্রেই, মডেল থেকে …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

সাম্প্রতিক একটি কার্যভারে, আমাদের এমএনআইএসটি সংখ্যাগুলিতে পিসিএ ব্যবহার করতে মাত্রাটি হ্রাস করতে x৪ (৮ x 8 চিত্র) থেকে ২ এ নামিয়ে আনতে বলা হয়েছিল। তারপরে আমাদের গাউসীয় মিশ্রণ মডেল ব্যবহার করে অঙ্কগুলি ক্লাস্টার করতে হয়েছিল। কেবলমাত্র 2 প্রধান উপাদান ব্যবহার করে পিসিএ পৃথক ক্লাস্টার দেয় না এবং ফলস্বরূপ মডেল দরকারী …

34 classification  clustering  pca  dimensionality-reduction  tsne 

আমি কি এমন কোনও মডেল বলতে পারি যেখানে বায়েসের উপপাদ্যকে "বায়েশিয়ান মডেল" ব্যবহার করা হয়? আমি ভয় করি যে এরকম সংজ্ঞা খুব বিস্তৃত হতে পারে। সুতরাং একটি বায়েশিয়ান মডেল ঠিক কি?

34 machine-learning  bayesian 

সম্ভাবনা অনুপাত পরীক্ষার পরীক্ষার পরিসংখ্যান কেন চি-স্কোয়ার বিতরণ করা হয়? 2(ln Lalt model−ln Lnull model)∼χ2dfalt−dfnull2(ln Lalt model−ln Lnull model)∼χ2dfalt−dfnull2(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - \ln \text{ L}_{\rm null\ model} ) \sim \chi^{2}_{df_{\rm alt}-df_{\rm null}}

34 distributions  chi-squared  likelihood-ratio 

আমি এই বইয়ের সোজা বাইরে হোমওয়ার্ক সমস্যা বলে বলে শুরু করতে যাচ্ছি। আমি প্রত্যাশিত মানগুলি কীভাবে সন্ধান করতে পারি তার জন্য কয়েক ঘন্টা ব্যয় করেছি এবং নির্ধারণ করেছি যে আমি কিছুই বুঝতে পারি না। যাক সিডিএফ আছে । এই যারা মানের জন্য , যার জন্য বিদ্যমান।XXXF(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, …

34 self-study  expected-value 

সিদ্ধান্ত গাছগুলি একটি খুব বোধগম্য মেশিন শেখার পদ্ধতি বলে মনে হচ্ছে। একবার তৈরি হয়ে গেলে এটি সহজেই কোনও মানুষ দ্বারা পরিদর্শন করা যেতে পারে যা কিছু অ্যাপ্লিকেশনে একটি দুর্দান্ত সুবিধা। সিদ্ধান্ত গাছগুলির ব্যবহারিক দুর্বল দিকগুলি কী কী?

34 machine-learning  nonparametric  cart 

প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

আমি বারবার পদ্ধতি ফাংশনের কার্মিক ফর্ম আবিষ্কার ব্যবহার করা যেতে পারে যে বিষয়ে কৌতুহলী y = f(A, B, C) + error_termযেখানে আমার একমাত্র ইনপুট পর্যবেক্ষণ একটি সেট আছে ( y, A, Bএবং C)। দয়া করে মনে রাখবেন এর কার্যকরী ফর্মটি fঅজানা। নিম্নলিখিত ডেটাসেট বিবেচনা করুন: এএ বিবি সিসি ডিডি ইই …

34 regression  machine-learning  algorithms  model-selection  data-mining 

'দুর্বল শিক্ষানবিশ' শব্দটির অর্থ কি কেউ আমাকে বলতে পারেন? এটি কি একটি দুর্বল অনুমান বলে মনে করা হচ্ছে? দুর্বল শিক্ষানবিশ এবং দুর্বল শ্রেণিবদ্ধের মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত। দুটোই কি এক রকম নাকি কিছু পার্থক্য আছে? অ্যাডাবোস্ট আলগোরিদিমে T=10,। এর অর্থ কী? আমরা কেন নির্বাচন করব T=10?

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

আমি দীর্ঘদিন ধরে কাগল প্রতিযোগিতা অনুসরণ করছি এবং আমি বুঝতে পেরেছি যে অনেকগুলি বিজয়ী কৌশল অন্তত একটি "বড় থ্রেস" ব্যবহার করে: ব্যাগিং, উত্সাহ এবং স্ট্যাকিং। রিগ্রেশনগুলির জন্য, এক সম্ভাব্য সর্বোত্তম রিগ্রেশন মডেল তৈরির দিকে মনোনিবেশ করার পরিবর্তে একাধিক রিগ্রেশন মডেল যেমন (জেনারালাইজড) লিনিয়ার রিগ্রেশন, এলোমেলো বন, কেএনএন, এনএন, এবং এসভিএম …

33 predictive-models  boosting  bagging  stacking  model-averaging