পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

ধরা যাক আমাদের নীচে দেওয়া পরিসংখ্যান রয়েছে gender mean sd n f 1.666667 0.5773503 3 m 4.500000 0.5773503 4 আপনি কীভাবে দ্বি-নমুনা টি-টেস্ট সম্পাদন করেন (দেখতে কিছু পরিবর্তনশীল নারী-পুরুষের মধ্যে কোনও উল্লেখযোগ্য পার্থক্য আছে কি না) প্রকৃত তথ্যের চেয়ে এই জাতীয় পরিসংখ্যান ব্যবহার করে? কীভাবে এটি করা যায় তা আমি …

32 r  t-test 

আমি জানি যে এনট্রপি একটি প্রক্রিয়া / ভেরিয়েবলের এলোমেলোতার পরিমাপ এবং এটি নিম্নলিখিত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়। এলোমেলো পরিবর্তনশীলX∈X∈X \in সেট AAA : - H(X)=∑xi∈A−p(xi)log(p(xi))H(X)=∑xi∈A−p(xi)log⁡(p(xi))H(X)= \sum_{x_i \in A} -p(x_i) \log (p(x_i)) । ম্যাককে রচিত এন্ট্রপি এবং তথ্য তত্ত্ব বইটিতে তিনি এই বিবৃতিটি Ch2 এ সরবরাহ করেছেন পি অভিন্ন হলে এন্ট্রপি …

32 uniform  entropy  maximum-entropy 

কিভাবে আত্মবিশ্বাসী আমি আমার হতে পারে চান । কোনও পইসন বিতরণের জন্য উচ্চ এবং নিম্ন আস্থা স্তরের সেট করার কোনও উপায় জানেন?λλ\lambda পর্যবেক্ষণ ( ) = 88এনnn নমুনা গড় ( ) = 47.18182λλ\lambda 95% আত্মবিশ্বাস এর জন্য দেখতে কেমন হবে?

32 poisson-distribution  confidence-interval 

আমি একটি রিগ্রেশন সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যেখানে ইনপুটটি একটি চিত্র এবং লেবেলটি 80 এবং 350 এর মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন মান। ছবিগুলি প্রতিক্রিয়া হওয়ার পরে কিছু রাসায়নিকের are যে রঙটি বেরিয়ে আসে তা অন্য রাসায়নিকের ঘনত্বকে বোঝায় যা ছেড়ে গেছে এবং সেই মডেলের আউটপুট - সেই রাসায়নিকের ঘনত্ব। চিত্রগুলি ঘোরানো, …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

আমি কিছু সময়ের জন্য এলএসটিএম পড়ছি। আমি একটি উচ্চ স্তরে বুঝতে পারি যে কীভাবে সবকিছু কাজ করে। যাইহোক, Tensorflow আমি ব্যবহার তাদের বাস্তবায়ন করতে যাচ্ছে লক্ষ্য করেছি যে BasicLSTMCell একটি প্রয়োজন একক সংখ্যা (অর্থাত num_units) প্যারামিটার। থেকে এই LSTMs খুব পুঙ্খানুপুঙ্খ ব্যাখ্যা, আমি জড়ো করেছি যে একটি একক LSTM ইউনিট …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

আমি " ইন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এ। একটি পরিচিতি " -এ নীচের সমীকরণটি দেখছি , তবে নীচের নীলে আমি যে পদক্ষেপটি তুলে ধরেছি তা পুরোপুরি অনুসরণ করবেন না। এই পদক্ষেপটি ঠিক কীভাবে উত্পন্ন?

32 expected-value  reinforcement-learning 

আমি একটি উদাহরণের মাধ্যমে এই প্রশ্নটি প্রস্তাব করব। ধরুন আমার কাছে ডেটা সেট রয়েছে যেমন বোস্টন হাউজিং প্রাইস ডেটা সেট, এতে আমার ক্রমাগত এবং শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল রয়েছে। এখানে, আমাদের কাছে 1 থেকে 10 এবং "বিক্রয়মূল্য" মানের একটি পরিবর্তনশীল রয়েছে। আমি (নিম্নমানের) "উচ্চ" মানের মানের ঘরগুলিতে (নির্বিচারে) মানের জন্য কাট অফ …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

কোয়ান্টা ম্যাগাজিন এই খুব আকর্ষণীয় নিবন্ধ মতে: "একটি দীর্ঘ চাওয়া প্রুফ পাওয়া এবং প্রায় লস্ট ইউ" , - এটা প্রমাণিত হয়েছে যে দেওয়া একটি ভেক্টর একটি বহুচলকীয় থাকার গাউসীয় বিতরণ, এবং প্রদত্ত অন্তরগুলি এর সাথে সম্পর্কিত উপাদানগুলির কেন্দ্র করে , তারপরেআমি 1 , … , আমি এন এক্সx=(x1,…,xn)x=(x1,…,xn)\mathbf{x}=(x_1,\dots,x_n)I1,…,InI1,…,InI_1,\dots,I_n xx\mathbf{x} p(x1∈I1,…,xn∈In)≥∏i=1np(xi∈Ii)p(x1∈I1,…,xn∈In)≥∏i=1np(xi∈Ii)p(x_1\in …

31 normal-distribution  confidence-interval  multivariate-normal 

আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে এই দুটি গ্রন্থাগারের লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে আউটপুট কেন বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি ইউসিএলএ ইড্রি টিউটোরিয়াল থেকে ডেটাसेट ব্যবহার করছি , এর admitউপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করা gre, gpaএবং rank। rankশ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল হিসাবে বিবেচনা করা হয়, সুতরাং এটি প্রথমে rank_1বাদ পড়ে দিয়ে ডামি ভেরিয়েবলে রূপান্তরিত হয় …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

মোরে এট আল (২০১৫) যুক্তি দিয়েছেন যে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি বিভ্রান্তিমূলক এবং তাদের বোঝার সাথে সম্পর্কিত একাধিক পক্ষপাত রয়েছে। অন্যদের মধ্যে, তারা নিখুঁত ভ্রান্তিটিকে নিম্নরূপ বর্ণনা করেছেন: নির্ভুলতা অবলম্বন একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের প্রস্থটি পরামিতি সম্পর্কে আমাদের জ্ঞানের যথার্থতা নির্দেশ করে। সংক্ষিপ্ত আত্মবিশ্বাসের বিরতিগুলি যথাযথ জ্ঞান দেখায়, যখন বিস্তৃত আত্মবিশ্বাস ত্রুটিগুলি সঠিক …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

এখানে আমাকে দেওয়া একটি সরল পরিসংখ্যানের প্রশ্ন। আমি সত্যিই নিশ্চিত যে আমি এটি বুঝতে পেরেছি না। এক্স = পরীক্ষায় অর্জিত পয়েন্টের সংখ্যা (একাধিক পছন্দ এবং একটি সঠিক উত্তর একটি পয়েন্ট)। এক্স দ্বিপদী বিতরণ করা হয়? অধ্যাপকের উত্তর ছিল: হ্যাঁ, কারণ এখানে কেবল সঠিক বা ভুল উত্তর রয়েছে। আমার উত্তর: না, …

31 self-study  binomial 

আমি মূল্যবোধ, টাইপ 1 ত্রুটি হার, তাত্পর্য স্তর, পাওয়ার গণনা, প্রভাব আকার এবং ফিশার বনাম নেইম্যান-পিয়ারসন বিতর্ক নিয়ে পড়ছি। এটি আমার কিছুটা অভিভূত বোধ করেছে। আমি পাঠ্য প্রাচীরের জন্য ক্ষমাপ্রার্থী, তবে আমি আমার বাস্তব প্রশ্নগুলির দিকে এগিয়ে যাওয়ার আগে আমার এই ধারণাগুলি সম্পর্কে আমার বর্তমান উপলব্ধির একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ সরবরাহ …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  p-value  effect-size 

আমার হাতে নিচের সমস্যাটি রয়েছে: আমার কাছে শব্দের একটি খুব দীর্ঘ তালিকা রয়েছে, সম্ভবত নাম, উপাধি ইত্যাদি রয়েছে আমার এই শব্দ তালিকার ক্লাস্টার করা দরকার, অনুরূপ শব্দগুলি উদাহরণস্বরূপ অনুরূপ সম্পাদনা (লেভেনস্টাইন) দূরত্বযুক্ত শব্দগুলির মধ্যে প্রদর্শিত হয় একই ক্লাস্টার উদাহরণস্বরূপ "অ্যালগরিদম" এবং "অ্যালগরিদম" একই ক্লাস্টারে উপস্থিত হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা থাকা উচিত। …

31 clustering  k-means  pattern-recognition 

শুধু একটি ভাবনা: পার্সিমোনিয়াস মডেলগুলি সর্বদা মডেল নির্বাচনের ক্ষেত্রে ডিফল্ট গো-টু হয়ে থাকে, তবে এই পদ্ধতিরটি কতটা পুরানো? আমি পার্সিমনি সম্পর্কে আমাদের প্রবণতা কতটা অবাকী এবং স্লাইড নিয়মের (বা আরও গুরুতরভাবে, অ-আধুনিক কম্পিউটারগুলি) সময়ের প্রতিলিপি তা সম্পর্কে আমি আগ্রহী। আজকের কম্পিউটিং শক্তি আমাদের পূর্বাভাসের জন্য আরও বেশি দক্ষতার সাথে ক্রমবর্ধমান …

31 predictive-models  model-selection  model 

নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে ডেটার ডাইমেনশনালিটি হ্রাস করতে হিন্টন এবং সালখুতদিনভ , বিজ্ঞান 2006 একটি গভীর অটোরকোডার ব্যবহারের মাধ্যমে একটি অ-লিনিয়ার পিসিএ প্রস্তাব করেছিল। আমি বেশ কয়েকবার টেনসরফ্লো দিয়ে একটি পিসিএ অটোরকোডার তৈরি এবং প্রশিক্ষণের চেষ্টা করেছি তবে আমি লিনিয়ার পিসিএর চেয়ে ভাল ফলাফল কখনই অর্জন করতে পারিনি। আমি কীভাবে একটি …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders