পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন এর জন্য ক্ষতির ফাংশনের প্রায় দুটি সংস্করণ পড়েছি, এর মধ্যে কোনটি সঠিক এবং কেন? থেকে মেশিন লার্নিং , ঝু zh (চীনা ভাষায়), সঙ্গে :β=(w,b) and βTx=wTx+bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln(1+eβTxi))(1)(1)l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln⁡(1+eβTxi))l(\beta) = \sum\limits_{i=1}^{m}\Big(-y_i\beta^Tx_i+\ln(1+e^{\beta^Tx_i})\Big) \tag 1 আমার কলেজ কোর্স থেকে :zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)z_i = y_if(x_i)=y_i(w^Tx_i + …

31 logistic  loss-functions 

আমি এই পৃষ্ঠাটি পড়েছি: http://neuranetworksandDPlearning.com/chap3.html এবং এটি বলেছে যে ক্রস-এন্ট্রপি সহ সিগময়েড আউটপুট স্তর লগ-সম্ভাবনার সাথে সফটম্যাক্স আউটপুট স্তরটির সাথে বেশ সমান। যদি আমি লগ-সম্ভাবনা সহ সিগময়েড বা আউটপুট স্তরটিতে ক্রস এনট্রপি সহ সফটম্যাক্স ব্যবহার করি তবে কী হবে? এটা কি ঠিক আছে? কারণ আমি দেখতে পাচ্ছি যে ক্রস এনট্রপির …

31 neural-networks  maximum-likelihood  softmax 

আমি যে বিশ্লেষণের কাজটি করেছি তা প্রায় সব ক্ষেত্রেই আমি ব্যবহার করেছি: set.seed(42) এটি গ্যালাক্সিতে হিচিকারের গাইডের প্রতি শ্রদ্ধা । তবে আমি ভাবছি আমি একই বীজ বার বার ব্যবহার করে পক্ষপাত তৈরি করছি কিনা।

31 random-generation 

আমি বুঝি পোস্টেরিয়র কী, তবে আমি নিশ্চিত নই যে পরবর্তীটির অর্থ কী? কিভাবে 2 পৃথক? কেভিন পি মারফি তার পাঠ্যপুস্তক, মেশিন লার্নিংয়ে: একটি সম্ভাব্য দৃষ্টিভঙ্গিতে ইঙ্গিত করেছেন যে এটি "অভ্যন্তরীণ বিশ্বাসের অবস্থা"। আসলেই এর অর্থ কী? আমি এমন ছাপে ছিলাম যে কোনও প্রাইমার আপনার অভ্যন্তরীণ বিশ্বাস বা পক্ষপাতিত্ব উপস্থাপন করে, …

31 posterior  definition 

আমি লক্ষ করি যে লক্ষ লক্ষ পয়েন্ট উপস্থিত থাকলে প্লটগুলি তৈরি করতে দীর্ঘ সময় নিতে পারে - পয়েন্টগুলি পৃথকভাবে প্লট করা হয়েছে তা অবাক করে না ing তদুপরি, এই জাতীয় প্লটগুলি প্রায়শই খুব বিশৃঙ্খলাযুক্ত এবং দরকারী হয়ে ওঠে are পয়েন্টগুলির মধ্যে অনেকগুলি ওভারল্যাপ হয়ে একটি কালো ভর তৈরি করে এবং …

31 r  data-visualization 

যদি যৌথ সম্ভাবনাটি 2 ইভেন্টের ছেদ হয় তবে 2 টি স্বতন্ত্র ঘটনার যৌথ সম্ভাবনা শূন্য হওয়া উচিত না কারণ তারা একে অপরকে ছেদ করে না? আমি বিভ্রান্ত

30 probability  joint-distribution 

আমি বোঝাতে চাইছি এর কয়েকটি পরিবর্তনশীল একে অপরের মধ্যে দৃ strongly়ভাবে সম্পর্কিত। কীভাবে / কেন / কোন প্রসঙ্গে আমরা এগুলিকে স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করি ?

30 regression  terminology  predictor 

আমি প্রায়শই দেখতে পাই যে লোকেরা মেশিন লার্নিংয়ের সমস্যায় বিদ্যমান বৈশিষ্ট্যগুলির ভিত্তিতে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, এখানে: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ ব্যক্তি একটি ব্যক্তির পরিবারের আকারকে নতুন বৈশিষ্ট্য হিসাবে বিবেচনা করেছে ভাই, বোন এবং পিতামাতার সংখ্যার উপর, যা বিদ্যমান বৈশিষ্ট্যগুলি ছিল। তবে এর মানে কী? পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি কেন কার্যকর তা …

30 machine-learning  feature-engineering 

একটি নিউরাল নেট কিছু লক্ষ্য অর্জনের মাধ্যম হিসাবে ডেটা সেটের বৈশিষ্ট্যগুলি শেখে। এটি সম্পন্ন হয়ে গেলে, আমরা জানতে চাইতে পারি যে নিউরাল নেটটি কী শিখেছে। বৈশিষ্ট্যগুলি কী ছিল এবং কেন এটি সেগুলি যত্ন করে। কেউ কি এই সমস্যার উদ্বেগ নিয়ে কাজ করার শরীরে কিছু রেফারেন্স দিতে পারেন?

30 neural-networks  deep-learning 

আমি ইদানীং মেশিনে / পরিসংখ্যানগত শিক্ষায় "শ্রেণির ভারসাম্যহীন সমস্যা" সম্পর্কে অনেক চিন্তাভাবনা করেছি এবং এমন অনুভূতিতে আরও গভীরতর হয়ে যাচ্ছি যে আমি কী বুঝতে পারছি তা ঠিক বুঝতে পারছি না। প্রথমে আমার শর্তাদি সংজ্ঞায়িত করতে (বা চেষ্টা করার চেষ্টা করুন): বর্গ ভারসাম্যহীনতা সমস্যা মেশিন / পরিসংখ্যানগত লার্নিং পর্যবেক্ষণ যে কিছু …

30 classification  predictive-models  unbalanced-classes  scoring-rules 

আমি পি-মানগুলিতে একাধিক ব্লগ পোস্ট লেখার চেষ্টা করছি এবং আমি ভেবেছিলাম যে এটি সমস্ত যেখানে শুরু হয়েছিল সেখানে ফিরে যাওয়া আকর্ষণীয় হবে - যা পিয়ারসনের 1900 এর কাগজ বলে মনে হয়। আপনি যদি সেই কাগজটির সাথে পরিচিত হন, তবে আপনি মনে রাখবেন যে এটিতে ধার্মিকতা-ফিটনেস পরীক্ষার অন্তর্ভুক্ত। পি-ভ্যালুতে কথা বলার …

30 p-value  history  ronald-fisher 

আমি বুঝতে পারি যে আমরা ন্যায্য 6-পার্শ্বযুক্ত ডাই রোল করার জন্য প্রত্যাশিত মান হিসাবে কীভাবে 3.5 পাই। তবে স্বজ্ঞাতভাবে, আমি প্রতিটি মুখের সমান সম্ভাবনা 1/6 এর সাথে আশা করতে পারি। সুতরাং ডাই রোলিংয়ের প্রত্যাশিত মানটি 1-6 এর মধ্যে সমান সম্ভাবনার সাথে হওয়া উচিত না? অন্য কথায়, 'ন্যায্য 6-পক্ষীয় মরন ছুড়ে …

30 expected-value  terminology  history 

আমি জানি এই প্রশ্নটি কেস মানে = মধ্যক দিয়ে জিজ্ঞাসা করা হয়েছে, তবে আমি অর্থ = মোডের সাথে সম্পর্কিত কিছু পাইনি। মোডটি যদি গড়ের সমতুল্য হয়, তবে আমি কি সর্বদা সিদ্ধান্ত নিতে পারি এটি একটি প্রতিসম বন্টন? আমি কি এই পদ্ধতিতে মধ্যমাটি জানতে বাধ্য হব?

30 distributions  mean  skewness  mode  symmetry 

যাক এবং সাদা গোলমাল প্রসেস করা। আমরা কি বলতে পারি যে অগত্যা একটি সাদা শব্দ প্রক্রিয়া?atata_tbtbtb_tct=at+btct=at+btc_t=a_t+b_t

30 time-series  econometrics  white-noise 

আমার প্রশ্নটি অ্যান্ড্রু গেলম্যানের ব্লগ পোস্টে এই মন্তব্যে ছড়িয়ে পড়েছে যেখানে তিনি 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের পরিবর্তে 50% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি ব্যবহারের পক্ষে পরামর্শ দেন, যদিও তারা আরও দৃ estimated়ভাবে অনুমান করা হয় এমন কারণে: আমি 3 কারণে 50% থেকে 95% অন্তর পছন্দ করি: গণনামূলক স্থায়িত্ব, আরও স্বজ্ঞাত মূল্যায়ন (50% অন্তরের অর্ধেকের …

30 confidence-interval  assumptions  robust